基于酶体-红外光谱耦合信息的马铃薯种薯病害早期鉴别方法及机理研究

To carry out the study on early detecting seed potato disease, it can effectively protect potato industry develop healthily. To meet the safety supervision demand of seed potato, it is important to ensure scientific and reliable detection techniques and methods. Based on above requirements, the project aims to potato infected by dry rot, soft rot and late blight. During early infection period, the species and activities of cell wall degrading enzymes (CWDEs) and defense enzymes in host disease spot center, disease health border, and healthy position will be obtained and their differences will be further analyzed. The variability of CWDEs / defense enzymes of the same part with different infection time was also investigated. Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) was used to study characteristics and diversities of different CWDEs and defense enzymes. The enzyme system specificity and spectral information will be combined to obtain optimized parameters of enzyme characteristics and fingerprint spectroscopy characteristics. Based on the above studies, the following discrimination models will be established: early detection of dry rot, soft rot and late blight, different infection time spots of the same position and different disease. Superficial and internal connections between enzyme characteristics and infrared spectroscopy will be explored, which will give the theoretical interpretation for the detection mechanism. The establishment of these discrimination models can provide new technical support for the early detection during the seed potato storage and has important scientific significance and practical value.

马铃薯种薯病害早期鉴别可有效保障马铃薯产业健康发展，要满足种薯质量安全监管需求，科学可靠的检测技术和方法是重要保障。基于上述需求，本项目以干腐病、软腐病、晚疫病侵染马铃薯为研究对象，获取病害早期侵染过程寄主病斑中心、病健交界、健康部位细胞壁降解酶/防御酶种类、活性等特征参数，研究同一部位细胞壁降解酶/防御酶随不同侵染时间点变化规律,分析不同细胞壁降解酶/防御酶傅里叶红外光谱特征与差异。将上述马铃薯病害早期侵染酶体特异性与其光谱信息有机结合，优化选取不同病害鉴别分析的酶体特征变量与指纹光谱特征参数，研究建立基于酶体特异性的马铃薯干腐病、软腐病、晚疫病早期鉴别，同一部位不同侵染时间点鉴别及不同病害间的红外指纹光谱鉴别分析方法。解析酶体特异性在红外光谱特征上的表征与信息贡献，为检测机理提供理论基础。该方法构建可为马铃薯种薯病害早期判断提供新的实验依据和技术支撑，具有重要的科学意义和实际应用价值。

马铃薯种薯病害早期鉴别可有效保障马铃薯产业健康发展，要满足种薯质量安全监管需求，科学可靠的检测技术和方法是重要保障。基于上述需求，本项目以环腐病、发芽马铃薯及干腐病为研究对象，利用近红外光谱对其进行无损检测。在该研究的基础上，进行了马铃薯主要组成成分分析、基于近红外光谱技术的马铃薯主要指标的快速检测及马铃薯贮藏过程中品质指标变化情况，得出了以下结论：（1）收集了228个不同品种的马铃薯，研究了其8个主要指标的特性，同时对8个指标的相关性进行研究，结果表明还原糖与总糖之间、蛋白质与可溶性固形物之间、淀粉与灰分等指标间存在严重的重叠性。为消除指标间的重复性，通过主成分分析得到3个独立的主成分因子，分别为干物质因子、糖分因子和维生素c因子。（2）利用近红外光谱结合SIMCA模式方法来区分马铃薯环腐病及健康薯，采用PLS-DA方法进行发芽、干腐病马铃薯与健康薯。研究结果表明，基于主成分分析的SIMCA模式识别能有效判别马铃薯环腐病样品，模型校正集中环腐病和健康薯的识别率、拒绝率均为100%；模型验证集中环腐病的识别率、拒绝率分别为99.00%、100%，健康薯的识别率、拒绝率分别为94.12%、100%。校正集与验证中发芽薯与健康薯，干腐病马铃薯与健康薯的识别率和拒绝率均为100%。同时以干腐病马铃薯为研究对象，比较了健康薯与病害薯酶体组分差异，结果表明健康薯细胞壁降解酶明显低于病害薯，将该差异与光谱变化相结合，从机理上探讨了基于光谱特性的马铃薯病害判别原理。（3）分别采用PLS和支持向量机法构建了210鲜样马铃薯的NIRS模型，结果表明支持向量机的效果好于PLS，但是除淀粉可用于预测外，其它指标模型均不可用于实际预测。同时研究了64个干样马铃薯的近红外模型，与新鲜样品相比，干燥马铃薯近红外模型可用于还原糖预测，但是其它指标没有明显的改善。（4）分别研究了贮藏期淀粉类和油炸类马铃薯的主要成分变化趋势，结果表明淀粉类马铃薯贮藏过程中淀粉会出现低温糖化现象；油炸类马铃薯贮藏过程中淀粉和还原糖变化趋势平缓。构建了淀粉类和油炸类马铃薯贮藏过程中淀粉和还原糖线性与多项式预测模型，结果表明与线性模型相比，多项式模型的预测效果较好。