利用葉綠素熒光成像檢測蘋果低氧脅迫和低氧存儲耐受水平

      FluorCam葉綠素熒光成像系統(tǒng)不只在植物研究領(lǐng)域應用廣泛，在檢測水果儲存方面也具有相當大的應用潛力。近兩年發(fā)表的兩篇文章便將FluorCam與氣調(diào)技術(shù)結(jié)合設(shè)計了一套果實低氧存儲檢測裝置，來通過葉綠素熒光成像深入研究蘋果低氧脅迫下的熒光動力學變化，探索更優(yōu)的果實存儲方案。       商業(yè)化生產(chǎn)的蘋果（Malus x domestica Borkh.）正在越來越多地以Dynamic Controlled Atmosphere（DCA，動態(tài)調(diào)控氣體）形式存儲，通過改變氣調(diào)室內(nèi)的氣體組成（氧氣O2和二氧化碳CO2）以及降低溫度來延長蘋果的保質(zhì)期。 Lower Oxygen Limit（LOL）是水果能夠容忍的最低氧氣水平，低于LOL的氧氣水平，果實細胞的代謝就會從有氧變?yōu)榘l(fā)酵，從而導致發(fā)酵產(chǎn)物（如乙醛、乙醇和乙酸乙酯）的積累，影響果實品質(zhì)。在DCA存儲中，蘋果一般存儲在LOL+0.2-0.3 kPa O2的范圍內(nèi)，因此，了解LOL對于果實DCA儲存至關(guān)重要。

      葉綠素熒光測量是確定LOL的常用方法之一，當然，相比非成像熒光測量，葉綠素熒光成像測量可以檢測光合活性的空間異質(zhì)性，更具優(yōu)勢。同時，葉綠素熒光測量技術(shù)也逐漸被用來監(jiān)測低氧脅迫對水果的影響，有研究表明，F(xiàn)o是檢測植物和果實低氧脅迫的敏感參數(shù)。但這其中的關(guān)聯(lián)機制尚不清晰，顯然，有氧呼吸（線粒體）、發(fā)酵（細胞質(zhì)）和葉綠素熒光（來自葉綠體和光系統(tǒng)PSII）的增加之間存在著某種關(guān)系（Wright et al.，2012）。

      2022年Schlie等人為了進一步了解蘋果在貯藏過程中的熒光異質(zhì)性，以及開發(fā)一種識別LOL的方法，利用FluorCam熒光成像系統(tǒng)對在足夠的氧水平和低氧脅迫條件下處理的“Braeburn”和“Golden Delicious”兩種蘋果進行了測量。       結(jié)果可知，在低氧水平下，蘋果的Fo升高，而Fv/Fm則降低，而二維成像圖則展示了熒光變化的空間差異。得益于FluorCam二維成像技術(shù)的優(yōu)點，我們不只可以獲得由成千上萬個像素組成的測量目標的熒光參數(shù)的平均值，還可以獲得代表不同像素熒光空間分布的直方圖，本文直方圖分割計算，探索出一種識別LOL的新方法。提出的方法不僅適用于蘋果，還可以用于其他類型的水果。       在之前研究的基礎(chǔ)上，Schlie又進一步設(shè)計了實驗，更深入地了解蘋果在低氧脅迫下葉綠素熒光動態(tài)響應，特別是與空間分布的關(guān)系。研究中同樣使用FluorCam運行葉綠素熒光動力學測量程序，對蘋果低氧脅迫進行了早期檢測，并探討除了最小熒光（Fo）參數(shù)之外，是否還有其他參數(shù)可以用來檢測蘋果的低氧脅迫。       研究中，分別對18℃和2℃環(huán)境下，不同氧氣含量的蘋果果實進行了葉綠素熒光成像，使用的是FluorCam的Quenching程序（非光化學熒光淬滅動力學測量程序）。 成像測量結(jié)果表明，隨著氧含量下降，F(xiàn)o升高，尤其在＜0.02KPa的發(fā)酵階段，F(xiàn)o顯著升高。而Fv/Fm（暗適應下的最大光量子通量）隨著氧含量的下降而降低，說明低氧脅迫引起了蘋果光合效率的下降。       同時，對通過FluorCam獲得的熒光動力學曲線分析發(fā)現(xiàn)，在有氧和低氧發(fā)酵條件下，熒光動態(tài)曲線存在差異。在發(fā)酵條件下，飽和脈沖期間熒光強度下降。尤其在2°C的條件下，發(fā)酵產(chǎn)物積累之前，熒光動態(tài)曲線就已經(jīng)發(fā)生變化。
      另外，文中還分析了多個其他熒光參數(shù)的變化，包括NPQ（非光化學熒光淬滅）、ɸPSII（PSII量子產(chǎn)額）等，都可以指征低氧脅迫對蘋果生理變化的影響。這篇研究報告為如何利用葉綠素熒光技術(shù)來監(jiān)測和優(yōu)化蘋果在儲存過程中的低氧脅迫反應的深入見解。       這兩篇研究的方法和結(jié)論也為探索蔬菜、其他水果等的動態(tài)氣調(diào)室存儲方案，檢測新鮮果蔬的存儲品質(zhì)等提供了極具價值的參考，并且還可適用于檢測CO2含量、低溫、水分流失等在果蔬存儲中起到的作用。
 
參考文獻：
[1] Schlie T P, Dierend W, Köpcke D, et al. Detecting low-oxygen stress of stored apples using chlorophyll fluorescence imaging and histogram division[J]. Postharvest Biology and Technology, 2022, 189: 111901.
[2] Schlie, Tim-Pascal, et al. "Recording of Low-Oxygen Stress Response Using Chlorophyll Fluorescence Kinetics in Apple Fruit." Food and Bioprocess Technology 17.4 (2024): 1004-1016.