玉米真菌性病害的二维相关红外光谱诊断

Maize is one of the main crops in China, and its production has affects the national economy importantly. However, the fungal leaf spot diseases have become the key issue, which need to be solved to improve the maize yield. Recently, diagnosis of fungal leaf spot diseases have been mainly estimated by the naked eye from experience or characterized based on the method of molecular technology. The former approach is very subjective, while the latter method is also quite complex for analysis. Therefore, how to quickly diagnose and accurately prevent diseases is of great significance to improve the yield and quality of maize. In this project, we are going to investigate the corn leaves at different infected periods by using the Fourier transform infrared spectroscopy, and obtain the dynamic infrared spectrum for disease leaf changes with time of infection. Moreover, based on the theoretical analysis and calculation, we can further acquire the two-dimensional correlative infrared spectroscopy for establishing related database at different infected periods. According to this database, we will deeply study the spectral characteristic of maize fungal disease, and then explore the change tendency of spectral at different infected periods, thus reveals the biochemical changes of maize leaf diseases. On this basis, the spectra database combined with data mining methods of support vector machine, Fourier self-deconvolution was used to identify different fungal disease of maize rapidly.

玉米是我国重要的粮食作物，其生产对国民经济具有重大的影响。然而真菌性叶斑病害已经成为提高玉米产量所需解决的关键问题。目前，叶斑病害诊断主要依靠肉眼观察，凭经验判断或基于分子技术方法进行表征。前者存在一定的主观性，而后者的分析过程却过于复杂。因此如何快速、准确诊断并及时防治病害对玉米产量和品质的提高具有重要意义。本项目将利用傅里叶变换红外光谱技术去研究不同感染时期的玉米叶片，从而得到病害叶片随感染时间变化的动态红外光谱。同时，通过相关的理论分析和计算，进一步获得与之关联的二维相关红外光谱，并建立各种玉米真菌性叶斑病害在不同感染时期的二维相关红外光谱数据库。根据所建数据库深入研究叶斑病害的光谱特征，探索不同感染期的光谱变化规律，揭示玉米叶片发生病害时的生化变化。以此为基础，结合支持向量机、傅里叶自去卷积等数据挖掘方法，对玉米真菌性叶斑病害进行快速、准确的诊断。

每年在玉米产区，玉米叶斑病害都会引起大量的减产。玉米小斑病和锈病是常见的玉米真菌性叶斑病害。当玉米叶片被真菌感染时，病原体真菌产生的毒素会扰乱玉米叶片的正常代谢，从而导致玉米叶片的生化指标发生变化。为了研究玉米叶斑病害发生时，叶片的生化指标变化情况，傅里叶变换红外光谱（FTIR）结合二维相关红外光谱（2D-IR）被用于分析玉米叶斑病的发病过程。探索不同感染期的光谱变化规律，揭示玉米叶片发生病害时的生化变化，从而可对玉米真菌性叶斑病害进行快速、准确的诊断。在锈病的光谱研究中发现：病害叶片光谱的酰胺带发生变化，但是碳水化合物主要吸收带的变化不明显。进一步对光谱开展曲线拟合分析，发现感染后的叶片中折叠和螺旋结构在蛋白质二级结构中的含量比例降低。叶片锈病发病初期的光谱反映出蛋白质二级结构中的转角结构含量比例增大，发病后期的光谱显示自由卷曲结构含量比例急剧增大，并且这一结构在感染早期或者健康叶片中均未出现；在玉米小斑病叶片的光谱研究中发现：在感染病害的玉米叶片FTIR光谱中，酰胺Ⅱ带发生明显变化，这反映出玉米小斑病致病真菌玉蜀黍双极蠕孢产生的毒素对玉米叶片中的蛋白质有显著影响。分析2D-IR相关光谱的特征吸收带（1900~1480cm-1）发现健康叶片的同步二维相关光谱中出现四个自峰（1726 cm-1、1643 cm-1、1612 cm-1和1557 cm-1），而病害叶片对应出现在1726 cm-1、1677 cm-1、1641 cm-1和1572 cm-1。健康叶片在1726 cm-1位置的自相关峰较强，而感染病害叶片的自相关峰较弱，表明羰基的相对含量随着健康叶片的生长而变化，而在感染叶片中几乎保持不变。小斑病叶片的2D-IR光谱显示蛋白质二级结构的β-turn结构随侵染过程发生显著变化；另外，在玉米植株中包衣剂农药残留的光谱研究显示：玉米根系和叶片的FTIR光谱中均在1384cm-1附近出现农药残留的特征吸收峰。通过主成分分析，可快速准确地鉴别含农药残留的玉米植株。本项目研究表明，FTIR和2D-IR相关光谱可以揭示玉米叶片被病原体真菌感染时的生化变化，FTIR结合2D-IR相关光谱可作为诊断玉米叶斑病害的参考方法。