基于特征化合物筛选的木材识别基础研究

In this proposal, to solve the problem that is difficult or impossible to identify timbers on a species level using the traditional wood anatomy method, the characteristic compound identification technology is developed for providing effective information with high resolution. The determination of the species differential characteristic compounds for wood identification is the key for the application of the method. Methods of Chromatography-Mass spectrometry for chemical component and relative content of wood extracts, Nuclear Magnetic Resonance (NMR) for characteristic compound structure, Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization- tandem-time-of-flight Mass Imaging (MALDI Imaging) for distribution of chemical substances on wood surface, and Imaging Fourier Transform Infrared (Imaging FT-IR) for chemical macromolecular structure combined with data analysis and statistical methods of metabonomics, are applied to clarify the regularity between the quantity and distribution of chemical components of extracts from different tree species, establish the relationship between the composition of characteristic compounds and the in situ cytochemical constituents, screen out characteristic compounds for interspecific differences, and construct fingerprint library of characteristic compounds for wood identification. Furthermore, the aim of the study for identifying wood on the species level is achieved based on selected characteristic compounds. The results of the fundamental work could provide classified evidence at molecular level for chemical identification of wood species, provide a new scientific approach in order to realize the accurate wood identification, and also lay the scientific foundation for the conservation and sustainable use of the global wood resources.

本项目拟开展基于特征化合物成分的木材识别基础研究，为解决传统木材解剖学方法无法在“种”水平上识别木材这一科学难题提供重要依据。木材种间差异特征化合物的科学确定是本研究的关键。通过采用包括研究木材抽提物化学成分组成和相对含量的色谱-质谱技术、研究特征化合物结构的核磁共振技术、研究木材组织化学物质分布的质谱成像技术和研究细胞壁化学成分的傅里叶变换红外显微成像技术在内的多种微区化学和抽提物化学分析方法，并结合代谢组学数据分析和统计方法，揭示不同树种抽提物的化学成分组成、相对含量和分布规律，建立特征化合物组成与原位细胞化学成分的相关关系，筛选种间差异特征化合物，构建木材树种识别特征化合物指纹图谱库，以实现木材“种”的准确识别。研究成果将为化学法识别木材树种提供分子水平的分类证据，为实现木材树种的准确识别提供科学新途径，为保护和可持续利用木材资源奠定科学基础。

传统木材解剖学方法无法实现木材“种”水平的识别，开展基于特征化合物筛选的木材化学识别技术研究，是实现木材树种准确识别的新途径。本项目以具有准确、快速和高通量等优点的“色谱/质谱技术”为突破口，以“构建种间差异特征化合物指纹图谱库”为总目标，紧紧围绕着“技术实施-数理统计-分析验证-交叉融合”这一研究主线，采用多学科交叉研究方法，从不同色谱/质谱技术方法差异化合物筛选和木材化学成分与原位细胞结构的相关关系等方面进行了系统研究。. 揭示了基于气相色谱四级杆飞行时间质谱（GC-Q/TOF-MS）、液相色谱质谱联用(LC-MS)、实时直接分析-傅里叶变换离子回旋共振质谱（DART-FTICR-MS）、基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱成像（MALDI-TOF-MSI）四种技术的紫檀属木材化学识别方法，及化学成分组成、相对含量和分布规律；筛选出基于四种技术的紫檀属木材种间差异特征化合物；构建了木材树种识别特征化合物指纹图谱库（GC-Q/TOF-MS图谱库、LC-MS图谱库、DART-FTICR-MS图谱库、MALDI-TOF-MSI图谱库）；阐明了四种技术间木材化学识别的融合关系和协作机制，提出了基于色谱质谱技术开展木材化学识别的检测方案。研究成果在国内外学术期刊发表论文5篇（其中：SCI收录4篇），构建的数据库和检测技术方法作为课题研究基础为“十四五”项目子课题的成功立项提供了理论基础和技术支撑。. 项目在实施过程中培养了具有国内外影响力的优秀青年人才，项目组1名成员被遴选为国家级科技人才，1人被评为国家优秀青年，1人晋升为研究员，3人晋升为副研究员，4人在全国学会、协会、创新联盟担任主要职务，培养博士研究生1名。