光光谱通过协调的代谢和转录重编程差异调控马铃薯采后块茎变绿及甾体糖生物碱积累

《Postharvest Biology and Technology》：Light spectrum differentially regulates postharvest tuber greening and steroidal glycoalkaloid accumulation in potato through coordinated metabolic and transcriptional reprogramming

　　

**摘要**

光光谱调节了马铃薯块茎绿化的程度和糖苷生物碱（SGA）积累的数量模式。蓝光和白光诱导了最强的色素积累和SGA响应。多组学分析揭示了协同的、依赖于光谱的代谢重编程。HY5–PIF相关的转录响应与色素和SGA生物合成途径相关。光谱管理可能有助于缓解采后绿化并降低食品安全风险。

**1. 引言**

马铃薯（*Solanum tuberosum* L.）是世界最重要的粮食作物之一。根据2024年FAOSTAT官方数据集，全球马铃薯产量达到约3.904亿吨，其中中国贡献了9480万吨，占全球总量的近24.3%（FAO, 2025）。由于其高产潜力和丰富的营养价值，马铃薯在全球粮食安全中发挥着关键作用。马铃薯块茎富含碳水化合物、蛋白质、维生素、矿物质和多种生物活性化合物，是人类饮食的重要组成部分（Birch et al., 2012）。然而，在采后处理、运输、储存和零售展示过程中，块茎经常暴露在人造光下，这可能引发表皮绿化，从而降低商品价值和消费者接受度（Grunenfelder, 2005）。因此，光照引起的块茎绿化已成为马铃薯产业的主要采后质量问题，特别是在涉及长时间暴露在人造光下的零售条件下尤为突出。因此，缓解这一生理障碍对于提高采后品质、保持商品价值以及在商业储存和零售展示期间降低食品安全风险至关重要。

块茎绿化是影响马铃薯块茎的典型光照诱导生理障碍。在自然地下生长条件下，马铃薯块茎在黑暗中发育，因此外周组织保持非光合细胞质体，主要为淀粉质体。采后暴露于光照后，这些细胞质体可以在外周周皮和皮下组织中分化为叶绿体，促进叶绿素生物合成并导致块茎表面可见的绿色变色（Tanios et al., 2018）。虽然叶绿素本身被认为无毒，但块茎绿化被广泛认为是伴随SGA积累的生理变化的视觉指标，而SGA是一类天然存在于马铃薯块茎中的有毒次级代谢产物。近期综述进一步强调，采后块茎绿化仍然是零售展示期间经济损失的主要原因之一，因为其降低了消费者接受度并伴随着糖苷生物碱积累的风险（Dhalsamant et al., 2022）。因此，块茎绿化不仅是一个主要的化妆品缺陷，也是一个潜在的食品安全问题。

SGA是一类含氮的次级代谢产物，广泛分布于茄科作物中，包括马铃薯、番茄和茄子（Li and Luo, 2024, Lucier et al., 2024, Topolewska and Haliński, 2024, Zhao et al., 2022）。在茄属植物中已鉴定出超过80种甾体糖苷生物碱及相关甾体生物碱，其中α-龙葵碱和α-茄碱是在栽培马铃薯块茎中积累的主要SGA（Nahar et al., 2017, Akiyama et al., 2021）。过度SGA积累与人类的胃肠道和神经毒性相关，总SGA浓度超过200 mg kg?1鲜重（FW）通常被认为具有潜在健康风险（BfR, 2018, Dhalsamant et al., 2022, Schrenk and Bignami, 2020）。此外，SGA相对耐热，在常规烹饪和食品加工过程中仅部分降解，使得采后预防过量SGA积累比依赖加工来减少消费者暴露更为有效（Topolewska et al., 2024）。因此，减少采后储存和零售流通期间的SGA积累对于降低食品安全风险至关重要。

在生化水平上，SGA生物合成通过MVA途径下游的甾醇生物合成途径，经一系列酶促反应进行。在马铃薯及相关茄科物种中，已鉴定出众多编码SGA生物合成相关酶的基因，通常称为GAME（GlycoAlkaloid MEtabolism）基因，越来越多的证据揭示了它们的转录调控机制（Nakayasu et al., 2017, Akiyama et al., 2021, Boccia et al., 2024, Jozwiak et al., 2024, Lucier et al., 2024）。例如，AP2/ERF转录因子GAME9/JRE4正调控多种参与甾醇和SGA生物合成基因的表达，而其他ERF家族成员可能发挥拮抗调控作用，以精细调节生物碱积累（Cardenas et al., 2016, Thagun et al., 2016, Nakayasu et al., 2018; Yu et al., 2020; Hao et al., 2023）。最近，研究表明SGA生物合成涉及专门的代谢通道化和支架介导的途径组装，突出了茄属植物中甾醇衍生防御代谢的高度协调组织（Boccia et al., 2024, Jozwiak et al., 2024）。尽管取得了这些进展，将采后光感知与SGA生物合成转录调控联系起来的更广泛信号机制仍不完全清楚。特别是，马铃薯块茎组织感知的光谱信息如何整合到控制色素积累、绿化和SGA生物合成的调控网络中仍知之甚少。因此，理解这种光到代谢的信号关系对于阐明采后储存期间光照引起的块茎绿化和SGA积累的分子基础至关重要。

光质是影响采后储存期间块茎绿化及相关代谢变化的关键环境因素（Dhalsamant et al., 2022）。不同波长被不同但部分重叠的植物光受体类别感知，包括光敏色素、隐花色素、向光素和UVR8，随后激活保守的光信号传导级联（Ouzounis et al., 2015, Huché-Thélier et al., 2016, Rai et al., 2021）。在模式植物拟南芥中，这些光信号途径汇聚到中心转录调节因子，如ELONGATED HYPOCOTYL5（HY5）和PHYTOCHROME-INTERACTING FACTORS（PIFs），以协调叶绿素生物合成、细胞质体发育和多种代谢过程（Shin et al., 2013, Abbas et al., 2014; Job et al., 2021; Yan et al., 2023; Fu et al., 2024; Zhang et al., 2024）。马铃薯中的最新证据进一步证明，StCRY1–StHY5信号模块与蓝光下叶绿素积累和甾体糖苷生物碱生物合成的协同调控相关，为光受体介导的块茎绿化调控提供了机制证据（Qin et al., 2026）。然而，收获的马铃薯块茎是非光合储存器官，我们对不同光光谱如何被感知并整合到控制叶绿素积累和SGA生物合成的下游调控网络中的理解仍然有限。特别是，不同光谱条件主要是改变这些协同响应的幅度还是产生色素积累与SGA生物合成之间的定性差异关系仍有待解决。

先前的研究已证明，光质对块茎绿化及相关的叶绿素和甾体糖苷生物碱（SGA）积累产生不同影响。特别是，蓝光、红光和广谱（白光）被报道能促进叶绿素积累并诱导参与色素生物合成和SGA生物合成基因的表达，而黑暗条件通常导致较低的绿化和SGA积累水平（Wang et al., 2018, Okamoto et al., 2020, Shen et al., 2021, Sa et al., 2025）。我们之前对六个商业马铃薯品种的研究进一步证明，光质差异调控块茎绿化和SGA积累，尽管这些响应的幅度在品种间差异显著（Sa et al., 2025）。然而，先前的研究主要关注生理性状或有限数量的候选基因，对不同光光谱分子响应仅提供了部分理解。因此，将不同光谱条件下的生理响应与转录组和代谢组变化联系起来的综合分析仍然缺乏。弥补这一知识空白对于阐明光照引起的块茎绿化和SGA积累的分子基础，以及开发基于证据的照明策略以改善马铃薯采后品质并在储存和零售展示期间降低食品安全风险至关重要。

在本研究中，'喜森6号'马铃薯品种的块茎暴露于六种光照处理，包括黑暗、UV-A、蓝光、绿光、红光和白光，以研究光谱依赖性对块茎绿化和SGA积累的影响。系统评估了每种光照处理下的生理响应，包括表皮颜色、绿化发生率、色素积累和主要SGA含量。为阐明潜在分子机制，进行了整合转录组和代谢组分析，以识别与光谱依赖响应相关的关键代谢途径和调控基因。特别强调确定不同光光谱是否主要改变协同色素和SGA响应的幅度和数量模式，其中蓝光和白光代表最强响应，绿光和红光代表不同的中等响应模式。通过整合生理、转录组和代谢组证据，本研究建立了一个系统水平框架，用于理解采后储存期间色素积累、块茎绿化和SGA生物合成的协同但定量不同的光谱调控。这些发现为评估光谱管理方法以改善采后品质并在储存和零售展示期间降低食品安全风险提供了基础。

**2. 材料与方法**

**2.1. 植物材料及生长条件**

本研究使用商业重要基因型'喜森6号'马铃薯（*Solanum tuberosum* L.），该品种既适用于鲜食也适用于加工。无菌组培苗驯化3–5天后移植到无菌泥炭-蛭石基质中（1:1, v/v；pH 5.5–6.5）。植物在受控环境条件的温室中栽培（白天20–25 °C，夜间12–15 °C）。驯化期间相对湿度维持在70–80%，此后逐渐降低至约60%。移栽后90–100天，在植株显著自然衰老后收获无病毒马铃薯微型块茎（每块约10 g）。收获的块茎在黑暗条件下收集并运至实验室，以最小化意外光照暴露。温室栽培系统如图S1所示。微型块茎是在受控温室条件下产生的成熟储存器官，表现出较高的发育一致性，为研究采后光照暴露的生理和分子响应提供了稳定的实验体系。

**2.2. 光照处理条件**

收获后，大小和形态均匀的块茎在黑暗条件下轻轻清洗，随机分配至六个处理组：黑暗（对照）、UV-A、蓝光、绿光、红光和白光。光照处理使用LED光源，光谱范围如下：UV-A（390–400 nm）、蓝光（435–445 nm）、绿光（515–525 nm）、红光（625–635 nm）和白光（380–780 nm）。不同光照处理的光谱分布如图S1所示。块茎分别放置在通风容器中，以最小化交叉处理的环境干扰。所有处理在光强约13 μmol m?2 s?1、16 h光/8 h黑暗光周期、20 ± 2 °C条件下应用10天。为确保块茎表面光照更均匀并最小化位置效应，在整个处理期间每24小时手动旋转块茎180°。对于每次独立实验，15–20个大小均匀的微型块茎随机分配至每个处理，具体取决于块茎可用性。因此，每个处理包含15–20个微型块茎作为每个生物学重复。整个实验在相同环境条件下独立重复三次，每次实验运行视为一个生物学重复。除另有说明外，定量数据来自这三个独立生物学重复，以平均值 ± 标准差（SD）表示。代表性照片从一个生物学重复中选取，因为三次独立实验观察到高度相似的表型响应。在处理期结束时，收集样品进行生理、生化、转录组和代谢组分析。对于生化和组学分析，从每个块茎的茎端和中部区域切取约1.5 mm厚、1 cm直径的富含周皮的外表面组织切片。收集的组织立即在液氮中冷冻并在?80 °C保存直至进一步分析。

所选光强（13 μmol m?2 s?1）基于先前在受控光照条件下研究采后马铃薯绿化的研究（Tanios et al., 2020a, Okamoto et al., 2020）。在所有光照处理中使用恒定光子通量密度，以便于比较光谱质量，同时最小化因光强引起的变异。

**2.3. 块茎绿化及颜色参数评估**

每隔两天使用Canon SD-80相机在标准灯箱中拍摄块茎照片。绿化块茎定义为在标准化光照条件下，表皮表面表现出可见绿色色素（表明叶绿素积累）且能被两名独立观察者一致识别的块茎。在每个采样时间记录绿化发生率，并使用以下公式计算：

绿化率(%) =（绿化块茎数量/总块茎数量）× 100

表面颜色使用CR-400色差仪（Konica Minolta, 大阪, 日本）测定，以标准白瓷砖校准。在CIELAB颜色空间中获得测量值，其中L*代表亮度，a*代表绿-红坐标，b*代表蓝-黄坐标。

每个薯块记录七个技术重复，并计算其平均值。总色差（ΔE*ab）按以下公式计算：ΔE*ab=√(ΔL*)2+(Δa*)2+(Δb*)2，其中ΔL*、Δa*和Δb*分别代表处理前后颜色参数的差异。a*值越负，表明薯块变绿程度越大。

2.4. 叶绿素、类胡萝卜素和花青素含量的测定

取约1克富含周皮的表皮组织，在液氮中研磨均质化以进行色素分析。叶绿素和类胡萝卜素的测定中，使用3 mL N,N-二甲基甲酰胺（DMF）（Sigma-Aldrich，中国上海）提取色素。花青素的测定中，另取1克样品，使用含1%（v/v）HCl的甲醇3 mL进行提取。样品在4°C暗处孵育72小时，期间间歇性涡旋混匀，随后以3700×g离心10分钟。

使用Synergy HTX微孔板读板仪（BioTek，美国WA州Shoreline）测定吸光度，叶绿素测定波长为664和647 nm，类胡萝卜素为480 nm，花青素为530和657 nm。对于微孔板测量，在计算色素浓度前，使用BioTek Gen5软件中内置的基于水的自动光程校正功能，将吸光度值校正为等效1 cm光程。色素浓度按照Tanios等人（2020b）描述的方法，使用以下公式计算：

Chla = 12.47A??? ? 3.61A???
Chlb = 22.97A??? ? 5.12A???
总叶绿素 = 7.12A??? + 17.67A???
总类胡萝卜素 = 1000A??? ? 1.12(Chla) ? 34.07(Chlb) / 245
总花青素 = A × MW × V / (ε × l)

其中A = A??? ? 1/3 A???，MW = 484.83 g mol?1，ε = 26900 L mol?1 cm?1，l为光程（cm）。

色素浓度使用以下公式换算为mg kg?1鲜重（FW）：

色素含量 = C × V萃取 / W样品

其中C为色素浓度（μg mL?1），V萃取为提取体积（mL），W样品为样品鲜重（g）。

2.5. α-龙葵碱和α-卡茄碱含量的测定

采用LC-MS/MS系统（Agilent 1290–6460 Triple Quadrupole，Agilent Technologies，美国CA州Santa Clara），对Topolewska等人（2024）描述的方法进行微调，定量分析α-龙葵碱和α-卡茄碱。

取约0.5克富含周皮的鲜表皮组织，用含0.1%甲酸的80%甲醇5 mL提取，20°C超声处理60分钟，然后4°C下以12,000×g离心10分钟。取500 μL上清液用提取溶剂按1:1（v/v）稀释，经0.22 μm尼龙膜滤器过滤后进行LC-MS/MS分析。色谱分离使用Agilent Eclipse Plus C18柱（50 mm × 2.1 mm，1.8 μm），流动相为甲醇（A）和含0.1%甲酸的超纯水（B）。梯度洗脱程序如下：0–1.0 min，30% A；1.0–5.0 min，30–80% A；5.0–7.0 min，80% A；7.0–7.1 min，80–30% A；7.1–10.0 min，30% A。流速维持0.3 mL/min，柱温设为35°C，进样量为10 μL。

质谱检测采用正离子电喷雾离子化（ESI）模式和多反应监测（MRM）。监测的离子对为α-龙葵碱m/z 868.5 → 101.1和α-卡茄碱m/z 852.5 → 101.1。使用浓度范围为0.2至100 μg/mL的对照品标准溶液（纯度≥98%）进行外部校准。校准曲线线性良好，α-龙葵碱的R2值为0.9996，α-卡茄碱为0.9974。详细的MRM离子对、校准方程、相关系数（R2）、检出限（LOD）和定量限（LOQ）见补充表S1–S2。α-龙葵碱的LOD和LOQ值分别为146.33和478.28 μg L?1，α-卡茄碱分别为146.28和487.11 μg L?1。由于分析方法和LC-MS/MS平台已经过验证，本研究未重新评估回收率、精密度和准确度。

2.6. 转录组测序与生物信息学分析

转录组测序由上海奥欧博科技完成。从富含周皮的组织中提取总RNA，并在建库前进行RNA质量评估。RNA完整数（RIN）值≥7.0且28S/18S rRNA比值≥1.8的样品用于测序文库构建。使用Trimmomatic v0.36处理原始reads，去除接头序列、低质量reads以及含有超过5%歧义核苷酸（poly-N）的reads。使用FastQC v0.11.5评估所得清洁reads的质量。

将高质量清洁reads使用HISAT2 v2.2.1比对至Solanum tuberosum参考基因组（NCBI SolTub_3.0，组装登录号GCF_000226075.1），参数为--rna-strandness rf。使用StringTie v1.3.3b（参数--rf）进行转录本组装和表达定量。表达水平以FPKM值进行可视化展示，而差异表达分析使用HTSeq-count生成的原始reads计数。

使用R v4.3.0进行主成分分析（PCA），以评估样品聚类情况和生物学重复性。使用DESeq2 v1.40.2鉴定差异表达基因（DEGs），筛选条件为校正P值<0.05且|log?（fold change）|≥1（即fold change≥2或≤0.5）。使用R包pheatmap进行层次聚类分析。差异表达基因的功能注释对照Ensembl Plants、UniProt和PlantTFDB数据库完成。基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析使用clusterProfiler v4.8.1进行，校正P值<0.05视为具有统计学显著性。参考基因组序列、转录本序列和基因组注释文件来自NCBI基因组数据库（SolTub_3.0，GCF_000226075.1）。

2.7. RT-qPCR验证转录组数据

为验证RNA-seq结果，选择16个与光信号传导、色素生物合成和SGA生物合成相关的代表性DEGs进行RT-qPCR分析。RT-qPCR所用基因特异性引物和参考基因Ef1a见补充表S3。从用于转录组测序的相同样品中提取总RNA，随后逆转录为互补DNA（cDNA）。使用SYBR Green化学法进行RT-qPCR扩增，热循环条件如下：初始变性95°C 3分钟，随后40个循环，每循环95°C 5秒和60°C 15秒。相对基因表达水平使用2?ΔΔCt法计算（Okamoto等人，2020）。

2.8. 代谢物提取与代谢组学分析

共对18个样品（包含6种光照处理，每种处理3个生物学重复）进行代谢组学分析。冻干样品使用混样机以65 Hz研磨1分钟。随后准确称取每个样品100 mg转入Eppendorf管中。加入含L-2-氯苯丙氨酸作为内标（2 μg mL?1）的1.5 mL提取液（甲醇/水 = 3:1，v/v，预冷至?40°C），涡旋30秒，在冰水浴中超声提取15分钟。提取液在4°C摇床上过夜孵育，然后4°C下以12,000 rpm离心15分钟。上清液经0.22 μm微孔滤膜过滤后，用含内标的甲醇/水溶液（3:1，v/v）稀释5倍。涡旋30秒后，将稀释后的提取液转入2 mL玻璃小瓶中。取等体积（20 μL）各样品混合生成质控（QC）样品。所有样品在?80°C保存直至UHPLC-MS/MS分析。

代谢物分离使用EXIONLC UHPLC系统（SCIEX），配备Waters Acquity UPLC HSS T3柱（1.8 μm，2.1 × 100 mm）。流动相为溶剂A（水中含0.1%甲酸）和溶剂B（乙腈）。柱温维持40°C，自动进样器温度设为4°C，进样量为2 μL。

代谢组学数据使用SCIEX QTRAP 6500+质谱仪在正离子和负离子电喷雾模式下采集。离子源参数如下：喷雾电压正模式+5500 V、负模式?4500 V；帘气35 psi；离子源温度400°C；离子源气1为60 psi；离子源气2为60 psi；去簇电压（DP）±100 V。MRM数据采集由服务商使用SCIEX Analyst软件（版本1.6.3）完成。所有检测到的代谢物的详细MRM过渡，包括前体离子（Q1）、产物离子（Q3）、离子化模式和保留时间（RT），见补充表S4。

原始MS数据处理、峰检测、对齐和代谢物注释使用内部基于R的分析流程和MetWare专有代谢物数据库完成。在整个分析序列中分析QC样品以监测仪器稳定性和数据重现性。基于变量投影重要性（VIP）值>1和P值<0.05鉴定差异积累代谢物（DAMs）。使用SIMCA 16.0进行主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）。代谢通路富集分析使用KEGG数据库和MetWare数据库完成。

2.9. 转录组与代谢组整合分析

进行多组学整合分析，以阐明不同光谱条件下转录和代谢的协调响应。

对于K-means聚类分析，将标准化后的转录组（4178个DEGs）和代谢组（234个DAMs）数据集分别使用Z-score转换进行标准化，然后基于欧氏距离进行无监督聚类。根据簇内平方和与轮廓分析确定最优聚类数（k=2）。

在R中使用加权基因共表达网络分析（WGCNA），基于标准化DEGs表达谱进行分析。构建Pearson相关矩阵，选择软阈值幂（β=7）以满足无尺度拓扑标准。随后将邻接矩阵转换为拓扑重叠矩阵（TOM），使用动态树切割算法鉴定基因模块，最小模块大小为30，合并切割高度为0.25。

通过相关模块特征基因与叶绿素、类胡萝卜素、花青素、α-龙葵碱和α-卡茄碱含量的相关性来评估模块-性状关系。表现出强相关性的模块（|r|>0.8，P<0.001）被定义为关键模块，随后用于构建转录-代谢调控网络。

2.10. 统计分析

所有统计分析均使用来自三个独立生物学实验的数据。技术重复在统计分析前取平均值，不作为独立的生物学重复。所有数据以三个生物学重复的均值±标准差（SD）表示。使用SPSS 26.0（IBM Corp.，美国NY州Armonk）进行统计分析。单因素方差分析（ANOVA）后接Tukey多重比较检验用于评估处理间差异。P<0.05视为差异具有统计学显著性。热图、箱线图、相关网络和所提出的调控模型使用R 4.3.0环境中的R包ggplot2和ComplexHeatmap，以及Cytoscape生成。

3. 结果

3.1. 不同光谱差异调控块茎变绿与色素积累

不同光谱在采后贮藏期间诱导马铃薯块茎出现不同的时间模式和变绿程度（图1、S2）。图1中所示的代表性图片来自一个独立实验，而变绿发生率和所有定量分析均使用来自三个独立生物学实验的汇总数据进行计算。在任何处理条件下，前48小时内均未观察到明显的变绿症状。此后，蓝光和白光照射的块茎表现出比其他光谱处理更快且更明显的变绿。

尽管白光产生的变绿反应与蓝光相当，但这一相似性可能部分反映了白光LED光谱中蓝光成分占比较大（图S1），与此前研究中暗视蛋白介导的光诱导块茎变绿调控相一致。

到第4天时，蓝光和白光条件下的变绿发生率已达到37.5%和40.0%，而UV-A处理组仅有10.0%的块茎出现可见变绿，绿色光或红光处理组为25.0%（图2D）。到第6天时，蓝光和白光条件下的变绿发生率已增至85.0%，至第7天完全变绿。相比之下，UV-A组直到第8天才完全变绿，绿光组为第9天，红光组为第10天。黑暗条件下保存的块茎在整个实验期间变绿情况微乎其微。色差测量进一步证实了这些视觉观察结果（图2A-C）。

图2. 马铃薯微型块茎采后不同光谱照射期间的色差变化和变绿发生率。马铃薯微型块茎在20°C下暴露于UV-A、蓝光、绿光、红光或白光（或保持黑暗，对照组）10天。整个处理期间监测CIE Lab*颜色参数的变化，包括Δa*（A）、Δb*（B）和ΔL*（C），对应的变绿发生率见图（D）。

数据以三次独立生物学重复的均值±标准差（n=3）表示。星号表示与黑暗对照相比的显著差异（*P<0.05，**P<0.01，***P<0.001；单因素方差分析后进行Tukey's HSD检验）。在CIELAB颜色参数中，Δa*是与绿色化进程关联最密切的参数。经10 d处理后，蓝光和白光引起的Δa*降幅最大，分别从1.09降至?5.30和从0.92降至?5.14，而绿光、UV-A光和红光下的降幅则相对较小。ΔL*和Δb*呈现相似趋势，蓝光和白光导致果皮亮度和黄度降幅最大。相比之下，绿光和红光处理下块茎在整个处理期间维持了相对较高的Δb*值。

色素积累的变化与所观察到的绿色化表型总体一致（图3A–D）。蓝光和白光诱导的叶绿素和类胡萝卜素积累量最大。叶绿素a含量从黑暗储存块茎的2.04 mg kg?1 FW分别升至蓝光和白光下的9.72和9.08 mg kg?1 FW，而叶绿素b呈现出类似的积累模式。类胡萝卜素含量在蓝光和白光下也显著增加，红光和UV-A光下出现中等程度的增加，绿光下的积累则相对较弱（图3C）。花青素在蓝光处理下达到最高积累水平（图3D）。综合而言，这些结果表明蓝光和白光诱导了最强的总体色素积累，而绿光和红光则产生了更为温和但定量上存在差异的色素响应。

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图3. 光谱依赖性色素和甾体糖苷生物碱在马铃薯微型块茎中的积累。马铃薯微型块茎在20°C条件下暴露于UV-A、蓝、绿、红或白光，或维持黑暗状态（对照），持续10 d。在处理10 d后定量测定了叶绿素a（A）、叶绿素b（B）、总类胡萝卜素（C）、总花青素（D）、α-茄碱（E）和α-α-茄碱（F）的含量。数据以三次独立生物学重复的均值±标准差（n=3）表示。不同小写字母表示同一参数内处理间存在显著差异（单因素方差分析后进行Tukey's HSD检验，P<0.05）。

3.2. 不同光谱对甾体糖苷生物碱积累的影响不同

光照显著影响马铃薯块茎中甾体糖苷生物碱的积累。在所有光照条件下，α-茄碱和α-α-茄碱均有大量积累（图3E，F）。总甾体糖苷生物碱积累量从高到低依次为：白光（422.41 mg kg?1 FW）≈蓝光（409.62 mg kg?1 FW）>红光（338.15 mg kg?1 FW）>UV-A光（310.12 mg kg?1 FW）>>绿光（176.07 mg kg?1 FW）>黑暗（33.45 mg kg?1 FW）。

白蓝光下甾体糖苷生物碱积累最强，而红光和UV-A光下产生中等程度积累，绿光下甾体糖苷生物碱含量相对较低。值得注意的是，红光下的响应模式与绿光下的不同：红光诱导的色素积累相对较低，但甾体糖苷生物碱积累相对较高，而绿光下色素和甾体糖苷生物碱的积累均相对较低。因此，尽管红光和绿光的响应均不如蓝光和白光显著，但其色素和甾体糖苷生物碱积累的定量模式存在差异。

由于甾体糖苷生物碱的测定使用了富含周皮的外层组织，所测浓度代表被分析外层组织内的响应。通常引用的200 mg kg?1 FW参考值在此仅作为比较基准使用，不应被解释为整个块茎具有毒理学风险。白光、蓝光、红光和UV-A光下所测外层组织的浓度超过了该基准，而绿光下的值则低于此基准。

重要的是，绿色化严重程度的整体排序与甾体糖苷生物碱积累大致平行，但在所有光谱处理下，色素和甾体糖苷生物碱响应的幅度并不严格成比例。Pearson相关分析进一步证实叶绿素积累与总甾体糖苷生物碱含量之间存在显著正相关（图S10），支持了光照下色素积累与甾体糖苷生物碱生物合成之间存在广泛协调关系的结论。

3.3. 代谢组学分析揭示光谱依赖性代谢重编程

为探究导致块茎绿色化和甾体糖苷生物碱积累的光谱差异的生化基础，利用来自六种光照处理的块茎周皮组织进行了广靶代谢组学分析。

多变量统计分析揭示了不同光照处理间明显的代谢分歧。主成分分析（PCA）清晰地分离了六个处理组，表明存在显著的、光谱依赖性的代谢差异（图4A）。所有光照与黑暗比较的正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）模型均表现出较强的模型性能，支持了处理组间的区分（图S3）。

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图4. 代谢组学分析揭示马铃薯微型块茎的光谱依赖性代谢重编程。（A）PCA得分图，显示暴露于不同光谱的马铃薯微型块茎与黑暗储存对照之间代谢物谱的整体分离情况。（B）Up Set图，展示各配对比较中共享和独特的差异积累代谢物（DAMs）的数量，连接的黑色圆点表示重叠的代谢物集合。火山图展示UV-A光与黑暗比较（C）、蓝光与黑暗比较（D）、绿光与黑暗比较（F）、红光与黑暗比较（G）和白光与黑暗比较（H）中DAMs的分布。（E）维恩图，展示光谱处理间DAMs的重叠和特异性分布情况。（I）所有检测到代谢物的分类及相对组成。外环表示各代谢物类别的相对丰度，内环显示各类别内的比例分布。代谢物类别注释在相应图例中提供。

广靶代谢组学共鉴定出899种注释代谢物，涵盖九大代谢物类别，包括生物碱、氨基酸及其衍生物、黄酮类化合物、脂质、有机酸、苯丙烷类化合物、甾体及甾体衍生物和萜类化合物（图4I）。在五个光照与黑暗的比较中，共鉴定出234种差异积累代谢物（DAMs）（图4B–H）。

蓝光和白光处理产生了最多的DAMs，而绿光引发的代谢响应相对较弱。红光也引起了显著的代谢变化，尽管其总体响应模式与蓝光和白光有所不同，这与红光下色素积累相对较低但甾体糖苷生物碱积累较高的结果一致。京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析表明，DAMs显著富集于与中心碳代谢、黄酮类和花青素生物合成以及萜类和甾体代谢相关的途径中（图S4）。这些富集途径与所观察到的色素和甾体糖苷生物碱变化一致，尤其是在蓝光和白光下。总体而言，这些结果表明光谱影响采后马铃薯块茎中代谢重编程的幅度和组成。

3.4. 转录组学分析揭示光谱依赖性转录响应

为表征光谱依赖性块茎绿色化和甾体糖苷生物碱积累背后的转录机制，对暴露于六种光谱处理的块茎周皮组织进行了RNA测序（RNA-seq）分析。测序为所有生物学重复生成了高质量数据集，Q30值均超过94%，平均GC含量约为43.66%，比对率介于88.61%至89.84%之间（见补充表格S5和S6），支持了后续分析的可靠性。

全局转录组分析揭示了样本间的处理相关性变异。主成分分析（PCA）清晰地区分了光照处理样本与黑暗对照，而几个光照处理之间存在部分重叠，表明光照是转录组变异的主要来源，而光谱差异则为整体表达谱提供了额外的变异贡献（图5A）。组内高相关系数进一步证实了转录组数据集的可重复性（图S5）。

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图5. 转录组学分析揭示马铃薯微型块茎的光谱依赖性转录重编程。（A）PCA得分图，显示暴露于不同光谱的马铃薯微型块茎与黑暗储存对照之间转录组谱的整体分离情况。（B）各光照与黑暗比较中鉴定出的上调（红色）和下调（蓝色）差异表达基因（DEGs）的数量。（C）整合火山图，展示各比较间的全基因组转录变化。x轴表示比较组，y轴表示log?转换的倍数变化。红点表示显著差异表达基因（P<0.05），绿点表示非显著转录本。（D）层次聚类热图，展示所有处理中DEGs的标准化表达模式。（E，F）维恩图，展示各比较组间共享和特异的上调≥2倍及下调≥2倍基因。

在五个光照与黑暗的比较中，共鉴定出4178个差异表达基因（DEGs）。白光诱导的DEGs数量最多，蓝光紧随其后，而绿光引发的转录变化最少（图5B，C）。蓝光和白光下相对较大的转录响应与其较强的生理响应一致，而绿光下较少的DEGs则与其相对温和的总体色素和甾体糖苷生物碱积累相符。

维恩图和聚类分析表明，块茎的光响应包含共享的与光谱特异性的转录程序（图5D–F）。对16个与光信号传导、质体发育、色素生物合成和甾体糖苷生物碱代谢相关的代表性DEGs进行反转录定量PCR（RT-qPCR）验证，结果显示表达模式与RNA-seq结果高度一致，进一步支持了转录组分析的可靠性（图6；表格S3）。

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图6. RNA-seq分析所得转录组数据的RT-qPCR验证。从RNA-seq数据集中选取16个代表性差异表达基因（DEGs）进行RT-qPCR表达验证。展示了六个光照处理下RT-qPCR表达水平（灰色柱）和RNA-seq表达水平（黑色线；FPKM值）的比较。RT-qPCR数据以三次独立生物学重复的均值±标准差（n=3）表示。柱状图上方的不同小写字母表示经单因素方差分析后Tukey's HSD多重比较检验（P<0.05）在各基因中光照处理间存在显著差异。每个面板中显示的R值代表RT-qPCR相对表达趋势与RNA-seq FPKM值在六个光照处理间均值之间的Pearson相关系数。缩写：DL，黑暗；UL，UV-A光；BL，蓝光；GL，绿光；RL，红光；WL，白光。

功能富集分析表明，光响应DEGs与叶绿体组织、类囊体膜形成、氧化还原酶活性及NAD(P)H相关的氧化还原过程显著相关（图S6），在蓝光和白光处理下尤为明显。

京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析进一步鉴定出与光合作用、类胡萝卜素生物合成和甾体生物合成相关的途径（图S6F–J）。这些结果表明，光照在色素积累和甾体糖苷生物碱生物合成相关途径中引发了广泛的转录重编程，且响应幅度在各光谱处理间有所不同。

3.5. 整合转录组学和代谢组学分析揭示不同光谱下色素代谢和甾体糖苷生物碱生物合成的协调调控

为进一步表征光照诱导块茎绿色化背后的调控关系，整合了转录组学和代谢组学数据集，以鉴定光谱处理中与色素积累和甾体糖苷生物碱生物合成相关的协调分子响应。

对4178个DEGs和234个DAMs进行K-means聚类分析，鉴定出不同光谱处理间两种主要的共调控响应模式（图S7A–D）。其中一个簇在光照条件下通常受到抑制，尤其在蓝光和白光下，其中包含与储备代谢相关的转录本和代谢物，包括淀粉降解和糖酵解中间产物。相比之下，第二个簇被光照强烈诱导，包含与叶绿素生物合成、类胡萝卜素积累、花青素生物合成和甾体糖苷生物碱生产相关的基因和代谢物。

加权基因共表达网络分析（WGCNA）进一步鉴定出若干与叶绿素、类胡萝卜素、花青素和甾体糖苷生物碱积累强烈相关的共表达模块（图S8）。功能富集分析表明，色素相关模块富集于质体组织和四吡咯相关过程中，而甾体糖苷生物碱相关模块主要富集于甾体和生物碱代谢途径中。甾体糖苷生物碱相关模块还包含参与上游萜类和甾醇前体生物合成的基因。

途径水平的整合分析表明，蓝光和白光与甲羟戊酸（MVA）途径、叶绿素生物合成、类胡萝卜素生物合成、花青素生物合成及下游甾体糖苷生物碱代谢途径中增强的转录和代谢响应相关（图7）。红光和绿光显示更为温和的途径水平响应，但其定量模式因各自的生理表型而有所不同。

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图7. 马铃薯微型块茎中与色素和甾体糖苷生物碱积累相关的光谱响应性生物合成途径及选定的差异表达基因。示意图展示了马铃薯微型块茎在不同光谱下与色素和甾体糖苷生物碱（SGA）积累相关的主要生物合成途径和选定差异表达基因。

所涉及的通路包括甲羟戊酸（MVA）途径，该途径同时为色素和SGA生物合成提供前体物质（A）；花青素生物合成（B）；叶绿素生物合成与代谢（C）；类胡萝卜素生物合成（D）；以及SGA生物合成（E）。(F) 热图展示了与这些通路相关的差异表达基因（DEGs）的表达模式。完整基因名称和缩略语见相应面板注释。缩略语：DL，黑暗；UL，UV-A光；BL，蓝光；GL，绿光；RL，红光；以及WL，白光。HY5和PIF3的表达模式与各光谱处理间绿叶化严重程度和SGA积累量的差异高度吻合。蓝光和白光诱导了最严重的绿叶化和最高的SGA积累，与HY5显著上调和PIF3表达降低相关；而中度响应的光谱在这些转录模式上变化不够显著。共表达分析揭示了HY5表达与叶绿素生物合成、类胡萝卜素代谢、花青素生物合成以及甾体糖苷生物合成（SGA）中多个关键步骤基因之间的正相关关系（图7F）。相比之下，PIF3与其中许多基因呈负相关。HY5与SGA关键合成基因（包括SSR2、16DOX以及SGT基因家族成员）之间也观察到强烈的正相关关系（图S9）。由于这些关系是基于表达相关性和共表达分析推断得出的，它们并不能确立直接的转录调控或因果关系。总体而言，这些发现表明，与色素相关的代谢和SGA生物合成对不同的光谱条件表现出协调但定量上不同的响应，与一种依赖光谱的分子响应网络一致。4. 讨论4.1. 光谱对采后块茎绿叶化严重程度及相关代谢响应的影响采后块茎绿叶化是一种典型的由光诱导的生理失调现象，其结果是由于淀粉体转化为叶绿体以及叶绿素在马铃薯块茎周皮和次表皮组织中的积累所致。本研究证明，光谱组成是决定采后块茎绿叶化速率和严重程度的主要因素，蓝光和白光处理产生的叶绿素积累最快、可见绿叶化最严重，其次为UV-A、红光和绿光。这些观察结果与此前研究一致，表明富含蓝光的波长在刺激采后马铃薯块茎中叶绿素生物合成和质体发育方面尤为有效，而绿光波长通常诱导的光形态建成反应则明显较弱（Griffiths et al., 1994, Tanios et al., 2018, Tanios et al., 2020a, Okamoto et al., 2020, Dhalsamant et al., 2022）。基于零售商的研究进一步表明，光谱质量和暴露时长都是商业储存和超市展示期间马铃薯绿叶化易感性的主要决定因素，强调了在设计采后光照条件时考虑光谱组成的重要性（Tanios et al., 2020a, Tanios et al., 2020b）。初始48小时内未出现可见绿叶化可能反映了光感知、下游转录响应、质体发育和叶绿素积累所需的时间，之后可见的变色才会显现。CIELAB色彩参数的变化与块茎绿叶化的视觉进展密切平行，证实了仪器测色是采后变色可靠定量指标的结论。在所评估的色彩参数中，Δa是叶绿素相关绿叶化最敏感的指标，而ΔL和Δb*的降低则反映了光照暴露期间表面逐渐变暗和色素组成的变化。重要的是，光谱质量同时影响了叶绿素、类胡萝卜素、花青素和甾体糖苷的积累，表明这是一种更为广泛的光响应代谢调整，而非孤立的叶绿素生物合成诱导。除直接导致可见绿叶化的叶绿素积累外，类胡萝卜素和花青素的增加积累可能代表与光诱导的质体发育和适应光相关氧化应激有关的光保护和抗氧化反应。叶绿素积累和SGA积累在各光处理间表现出大致相似的响应模式，两者均在蓝光和白光下被强烈促进，而在绿光和黑暗条件下保持相对较低水平。皮尔逊相关分析进一步表明，在不同光处理间叶绿素积累与总SGA含量之间存在显著的正相关关系（图S10），支持了块茎绿叶化和SGA积累是对光照暴露的协调响应这一结论。然而，这些响应的幅度和比例在不同光谱处理间存在差异。绿光与色素和SGA的相对低积累相关，而红光则表现出相对较低的色素积累但较高水平的SGA积累。这些模式表明，不同的光谱调节的是协调代谢响应的幅度和相对分布，而非完全分离色素与SGA响应。重要的是，本研究的结果并未提供充分证据表明绿光特异性地导致可见绿叶化与SGA积累之间的解偶联。相反，各测试光处理间叶绿素与总SGA含量之间的强正相关性支持了一种广泛协调的关系，而不同光谱之间的差异表明响应幅度和代谢分支间相对分配的变异。因此，更恰当的解释是，光谱组成调节的是共享光响应代谢程序的强度和定量模式，而非产生一种光谱特异性地破坏色素-SGA关系的效应。从食品安全角度来看，本研究测量的SGA浓度应结合采样组织进行解读。常用参考值200 mg kg?1 FW在蓝光、白光、红光和UV-A光处理的富含周皮的外层组织中被超过，而绿光处理下的浓度则保持在此基准以下。然而，由于这些测量值是从光响应的外层组织而非整个块茎匀浆中获得，它们不应被解读为直接证据，表明整个块茎超过了该基准或消费者暴露达到了相应水平。相反，这些结果表明光谱组成可以显著影响马铃薯块茎光响应外层组织内的SGA积累。进一步使用商品规格块茎以及整块茎或空间分辨采样进行评估将必不可少，以确定这些组织水平响应如何转化为整个块茎的SGA浓度和消费者暴露量。4.2. 光谱诱导与光形态建成和次级代谢相关的协调代谢和转录响应整合代谢组学和转录组学分析揭示，光照诱导了广泛的生理重编程，而非仅仅促进局部色素积累，表明采后光感知在整个通路水平上触发了协调的代谢适应，而非色素生物合成的孤立变化。蓝光和白光触发了最为显著的代谢改变，而绿光和红光则产生了更为温和但定量上不同的代谢响应，与在色素和SGA水平上观察到的生理差异一致。差异积累代谢物显著富集于与中心碳代谢、黄酮类和花青素生物合成、萜类代谢以及甾体生物合成相关的路径中，这些路径均提供了支持叶绿素形成和下游甾体糖苷生物合成的必需代谢前体（Itkin et al., 2013, Nakayasu et al., 2017, Lucier et al., 2024）。这些发现表明，采后光照与代谢活性从储藏相关过程向光响应和次级代谢路径的重新分配有关。最近提出的研究表明，茄属物种中这种大规模的代谢重编程可能依赖于协调的甾醇通路组织，而非简单的线性通路激活（Boccia et al., 2024, Jozwiak et al., 2024）。观察到的萜类、甾醇和生物碱代谢的激活也与此前研究一致，表明专用甾醇代谢构成了马铃薯和番茄中调控甾体糖苷产生的一种动态调控中枢（Cardenas et al., 2016, Zhao et al., 2022, Li and Luo, 2024）。最近的研究进一步表明，SGA生物合成涉及协调的通路组织、代谢物引导和专用甾醇代谢复合体，这些机制有助于在生物碱合成期间高效利用前体物质（Boccia et al., 2024, Jozwiak et al., 2024）。在转录水平上，不同的光谱对全局基因表达产生了高度不同的调控效应，表明光谱信息可以被转化为收获块茎中差异化的转录输出。蓝光和白光诱导了与叶绿体生物发生、类囊体组织、光合作用、氧化还原稳态和次级代谢相关的广泛转录重编程，而绿光和红光则表现出较为温和的转录响应。保守型差异表达基因与光谱特异性差异表达基因的共存表明，收获的马铃薯块茎保留了经典的光信号网络，同时表现出非光合储藏器官特有的光谱分化转录输出（Ouzounis et al., 2015, Huché-Thélier et al., 2016, Rai et al., 2021）。此外，RNA-seq与RT-qPCR结果之间的高度一致性进一步证实了转录组数据集的可靠性和稳健性。综合而言，这些观察结果表明采后块茎绿叶化代表了一种系统水平的生理转变，涉及协调的质体分化、转录重编程和代谢网络重塑，而非孤立的叶绿素积累。总而言之，这些多组学结果支持了以下概念：采后光质通过协调的转录和代谢网络重编程来调控马铃薯块茎生理，从而为本研究观察到的光谱依赖性绿叶化严重程度、色素积累和SGA积累的差异提供了分子基础。4.3. 不同光谱下协调调控联系色素代谢与SGA生物合成整合的转录组学和代谢组学分析揭示，在叶绿素、类胡萝卜素、花青素和甾体糖苷（SGA）生物合成通路中存在协调变化，尤其在蓝光和白光暴露下表现明显，表明光质影响的是多个相互关联的代谢分支，而非孤立的生物合成通路。甲羟戊酸（MVA）途径、甾醇生物合成以及下游SGA途径中的同步响应可能通过支持协调的前体供应和通过专用途径的代谢通量，有助于块茎绿叶化与糖苷积累之间的密切生理关联。此前的研究表明，SGA生物合成由以AP2/ERF转录因子GAME9（亦称JRE4）为中心的层级转录网络调控，该因子协调激活参与甾醇代谢和下游SGA生物合成的基因（Cardenas et al., 2016, Thagun et al., 2016, Nakayasu et al., 2018）。此外，GAME9的天然等位变异已被证明影响其向下游GAME基因的转录活性，从而贡献于品种间SGA积累能力的差异（Yu et al., 2020）。因此，本研究观察到的甾醇代谢与下游SGA生物合成的协调诱导与这些已确立的调控框架高度一致，并支持了协调转录控制在专用甾体代谢中的参与。最近的研究进一步提出，高效的SGA产生不仅依赖于转录激活，还依赖于代谢物引导和甾醇合成酶的协调组织，从而增强了专用生物合成网络内的代谢效率（Boccia et al., 2024, Jozwiak et al., 2024）。重要的是，本研究的成果并未提供充分证据表明任何单一光谱从根本上改变了色素积累与SGA生物合成之间的关系。相反，蓝光和白光下最强的响应以及绿光和红光下更为温和的响应表明，光谱组成主要调节协调代谢激活的总体幅度。绿光和红光的差异响应尤其具有启示意义：绿光产生了色素和SGA的相对低积累，而红光则产生了相对较低的色素积累但较高水平的SGA积累。这些差异表明，单一光谱可以在保持色素与SGA积累间整体正相关的前提下，重新分配代谢分支间的响应相对幅度。皮尔逊相关分析进一步揭示了各测试光处理间叶绿素积累与总SGA含量之间的强正相关关系（图S10），为这些过程间的广泛协调关系提供了额外证据。因此，观察到的光谱间差异更适合被解读为共享光响应代谢程序强度和模式的定量变异，而非色素形成与SGA生物合成间光谱特异性解偶联的证据。StCRY1–StHY5信号模块最近被证明可以协调调控叶绿素积累和SGA生物合成，同时表现出分支特异性的调控输出，表明这两个代谢过程共享共同的上游信号组分但保留部分独立的下游调控机制（Qin et al., 2026）。这一新兴证据为解释本研究中观察到的协调但定量上不同的响应提供了合理的分子框架，尽管本研究的数据并未直接证明任何特定光谱处理下分支特异性调控的独立性。从实际应用角度来看，因此应将可见绿叶化与储存光照条件的知识结合解读，并在可能的情况下直接测量SGA含量，而非将其视为食品安全的唯一指标。综合而言，本研究的发现支持了以下模型：叶绿素积累和SGA生物合成通过重叠的光响应分子网络进行调控，光谱组成影响下游代谢响应的幅度和相对模式。4.4.

HY5-PIF调控模块整合与块茎变绿及SGA积累相关的谱信号

HY5-PIF调控模块可能作为一个重要的调控枢纽发挥作用，将光受体信号传导中的光谱信息与采后马铃薯块茎中的下游转录应答相整合。HY5在蓝光和白光下均被强烈诱导，与最为显著的生理反应相一致，而PIF3则呈现相反的表达模式，提示二者在下游光响应途径中存在拮抗性的表达关系。这些观察结果表明，HY5可能与多种光响应代谢分支的协同调控有关，而不仅仅局限于色素生物合成。

既往研究已确立HY5是光形态建成的主调控因子，直接控制叶绿体发育、叶绿素生物合成、质体分化及次生代谢相关基因（Abbas等, 2014, Job和Datta, 2021）。HY5介导的转录还通过与BBX蛋白、MYB转录因子及其他转录调控因子的相互作用进一步受到调控，这些因素在多种园艺作物中共同微调花青素生物合成和光响应发育过程（Shin等, 2013, Fu等, 2024, Yan等, 2023, Zhang等, 2024）。蓝光和白光下观察到的相似响应可能部分反映了白光光谱中蓝光的显著成分，但不能排除其他波长的贡献。

最近，StCRY1-StHY5信号轴被证明可通过将蓝光信号从隐花色素光受体传递至下游转录网络，协同调控马铃薯中叶绿素积累和甾体糖苷生物碱（SGA）生物合成，为蓝色光感知与马铃薯块茎中色素积累及特殊代谢之间的联系提供了遗传学证据（Qin等, 2026）。综合来看，这些发现提示HY5相关信号可能在叶绿体发育与防御相关特殊代谢之间提供上游调控连接。

在本研究中，HY5与SSR2、16DOX及多个SGT家族基因呈强正相关，表明光信号与参与甾醇代谢和下游SGA糖基化基因的协同表达相关。尽管HY5-PIF信号在光合组织中的调控功能已被广泛表征，但其在收获后储存器官中的调控功能仍知之甚少。因此，我们的结果表明HY5-PIF模块可能参与采后储存期间的光相关代谢重编程，将该调控模块的潜在相关性从经典的光形态建成过程拓展至更广的范围。

蓝光和白光下增强的响应可能与短波辐射对隐花色素介导信号传导的更强激活有关。这两种光质产生的相似效应可能源于白色LED中蓝光成分的显著存在。相比之下，绿光下相对较弱的响应以及红光下截然不同的色素-SGA响应模式表明，下游代谢激活可能不仅取决于光受体信号的整体强度，还取决于个别代谢分支的相对激活程度。然而，由于本研究主要依赖于表达相关性分析和通路水平的关联分析，这些光谱差异不应被解释为光谱特异性HY5-PIF调控机制的直接证据。

基于综合的生理学、转录组和代谢组学数据集以及既往遗传学研究，我们提出了一个模型，该模型认为波长特异性的光受体激活可能影响与叶绿体发育、色素代谢、甾醇生物合成及下游SGA积累相关的HY5-PIF关联转录网络（图8）。在此框架中，蓝光和白光引发了最强的调控响应，而绿光、红光和UV-A光则产生相对温和的响应，且具有不同的定量模式。绿光与相对较低的色素和SGA积累相关，而红光则表现为相对较低的色素积累但较高的SGA积累。尽管该模型得到了整合多组学证据的支持，但由于所提出的调控关系主要基于共表达和通路水平的关联分析而非直接的功能验证，因此仍属于一个工作假设。未来的研究需要采用对HY5、PIF3、光受体及候选甾醇-SGA调控基因的遗传操作，并结合代谢通量分析，以确立光谱依赖性块茎变绿和糖苷生物碱积累背后的因果机制。

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图8. 马铃薯块茎中光质依赖性采后块茎变绿和甾体糖苷生物碱（SGA）积累调控的假设工作框架。不同的光谱调节光响应信号传导，进而影响色素积累、变绿和SGA生物合成，产生不同的定量响应。蓝光和白光诱导最强的响应，表现为叶绿素、类胡萝卜素和花青素积累增强、明显变绿以及SGA积累升高。绿光、红光和UV-A光诱导较弱但定量特征不同的响应，其中绿光表现为色素和SGA积累相对较低，红光则表现为色素相对较低但SGA积累较高。黑暗条件下响应最小。整合的转录组和代谢组学分析表明，叶绿素代谢、类胡萝卜素和花青素生物合成、甾醇代谢及下游SGA生物合成发生协调变化。叶绿素与总SGA含量之间的正相关进一步支持了它们对光暴露的广泛协调响应。总体而言，该框架表明光质以协调但定量特征不同的方式调节色素积累和SGA生物合成，而非通过波长特异性的解偶联实现。重要的是，SGA浓度是在富含周皮的外层组织中测量的，因此不应将其解释为整块茎浓度或直接外推至整块茎食品安全风险。该框架为理解光谱依赖性的采后响应提供了概念基础，同时强调了在商业储存和零售条件下进行功能验证和评估的必要性。

4.5 对采后储存和零售照明策略的实际意义

本研究发现对于管理LED照明系统日益主导商业供应链的采后储存和零售展示条件具有重要的意义。蓝光富集和宽光谱白光在储存和零售展示期间可能需要进行仔细管理，因为这些光谱条件持续促进明显的变绿和SGA积累。相反，绿光富集照明可能具有减轻光致品质劣化的潜力，尽管其在商业照明强度和零售展示条件下的有效性仍需进一步验证。重要的是，这些发现为开发波长选择性包装材料提供了依据，例如适当着色或滤光的塑料袋，选择性减少蓝光的透过率同时保持足够的产品可见性。此类包装策略可能有助于抑制零售展示期间的光致变绿和SGA积累，从而降低食品安全风险。未来的研究应在真实的商业储存和零售展示条件下评估候选包装材料的透射光谱特性和防护效能。

重要的是，本研究不支持仅以肉眼可见的变绿作为整块茎SGA浓度或毒理学风险的定量指标。尽管在多种光照处理下，所测得的富含周皮外层组织中的SGA浓度超过了常被引用的200 mg kg?1 FW基准值，但由于所分析的组织仅代表块茎中光响应的部分外层，这些测量值不能直接外推至整块茎浓度或消费者暴露量。因此，直接测定SGA浓度仍然是食品安全评估所必需的，特别是在评估商业大小块茎时，其光响应外层组织对总块茎质量的贡献相对较小。

因此，优化采后供应链中的LED光谱组成可能同时减少因块茎变绿导致的消费者退货和与过量SGA积累相关的食品安全风险。然而，本研究的受控环境结果不应被解释为建立了最优商业照明光谱。此外，所提出的HY5-PIF调控框架以及StCRY1-StHY5信号通路的新兴证据，为未来旨在操纵马铃薯光响应调控网络的功能研究提供了概念基础。整合功能基因组学、光受体生物学和光谱管理技术，最终可能促进培育抗光致变绿和降低SGA积累倾向的马铃薯品种及采后管理策略的发展。

本研究的若干局限性应予承认。首先，实验材料使用的是马铃薯微块茎而非商业大小块茎。尽管微块茎为机理研究提供了高度均匀的体系，但在真实的储存、运输和零售展示条件下使用商业大小块茎进行验证仍是必要的。其次，多组学分析仅包含单一马铃薯基因型（'喜森6号'），以最小化遗传背景变异。尽管我们此前涉及六个商业品种的生理学研究表明光谱依赖性响应广泛保守，但不同品种间变绿和SGA积累的幅度存在差异（Sa等, 2025）。因此，未来研究需要纳入遗传多样性丰富的种质资源以评估所提出调控框架的普适性。第三，转录组和代谢组学分析仅在单一采样时间点（10天）进行，无法表征光诱导代谢重编程的时间动态。多阶段采样结合代谢通量分析将有助于阐明早期信号事件和下游代谢转变的序列。第四，未测定呼吸速率和内源乙烯产量。尽管所有光照处理均在单独通风良好的容器中进行并独立重复三次以最小化环境混杂因素，但不能排除乙烯信号与光调控代谢之间可能存在的交互作用。最后，仅评估了单一光强（13 μmol m?2 s?1）。由于辐照度可能影响叶绿素积累和SGA生物合成的幅度和动力学，未来研究应调查商业储存条件下光谱和强度的联合效应。

此外，由于色素和SGA浓度是在富含周皮的外层组织而非整块茎匀浆中测定的，所报告的浓度代表组织水平响应，不应直接外推至整块茎浓度或消费者暴露量。因此，在商业大小块茎上进行空间分辨测量对于确定外层组织的光诱导变化如何转化为整块茎SGA水平非常重要。尽管存在这些局限性，本研究为理解采后马铃薯块茎中光谱依赖性的生理学和分子重编程提供了整合的多组学框架，并为未来旨在改善采后品质和食品安全的机理研究奠定了基础。

5. 结论

本研究证明，光谱是影响采后马铃薯块茎变绿、色素积累和甾体糖苷生物碱（SGA）积累的重要因素。蓝光和白光诱导了最为显著的生理响应，包括快速变绿和叶绿素、类胡萝卜素、花青素及SGA的增强积累，而绿光、红光和UV-A光则产生相对温和的响应并具有不同的定量模式。绿光与相对较低的色素和SGA积累相关，而红光则产生相对较低的色素积累但较高的SGA积累。

整合的转录组和代谢组学分析进一步揭示，不同光谱与叶绿素代谢、类胡萝卜素代谢、甾醇代谢及SGA相关通路的协调变化相关联，并伴随广泛的转录和代谢响应。相关性分析鉴定出叶绿素积累与总SGA含量之间存在强关联，同时在色素代谢和SGA生物合成相关关键基因中观察到了涉及HY5-PIF相关基因的协调表达模式。综合这些发现，支持了一个调控框架，即光响应信号与这些相互关联的代谢过程的协调调控相关联。

总体而言，结果表明不同光谱主要通过调节协调色素和SGA响应的幅度和定量模式来发挥作用，而非从根本上破坏它们之间的关联。然而，所提出的调控框架主要基于转录组学、代谢组学和相关性证据，因此应被视为一个工作模型。需要进一步对光受体、HY5-PIF信号组分及甾醇-SGA调控基因进行功能验证，以确立它们在光谱依赖性响应中的因果作用。

重要的是，由于SGA测量数据来自富含周皮的组织而非整块茎匀浆，所报告的浓度应被解释为组织水平响应，不应直接外推至整块茎SGA浓度、毒理学风险或消费者暴露量。从实际应用角度看，这些发现为进一步评估采后储存和零售展示中的光谱管理提供了机制基础。蓝光和白光下观察到的显著响应提示光谱组成可能是减轻光致变绿和过量SGA积累的重要考量因素；然而，本研究的受控环境结果并未确立最优商业照明光谱。因此，需要进一步利用商业大小块茎、多个品种、空间分辨采样以及真实的储存和零售照明条件开展研究，以确定光谱管理能否有效改善采后品质并降低整个马铃薯供应链中的食品安全风险。

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