脉冲光处理通过调控乙烯

来源:Pulsed light treatment delays softening of harvested ‘Mopan’ persimmon by modulating ethylene biosynthesis and signaling pathways(Postharvest Biology and Technology)| 编译:DNA Lab Space | 原文许可:elsevier-subscription

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导读

柿果采后成熟迅速,极易发生品质劣变。本研究以‘磨盘’柿为材料,采用4 J/cm²脉冲光(PL)处理,从生理、代谢组和转录组三个层面解析其保鲜机制。PL处理延缓了果实软化,维持了较高的L*值和可溶性固形物含量,促进了萜类、多酚、黄酮和氨基酸等活性代谢物的积累。转录组分析表明,PL抑制了乙烯合成基因(DkMTN、DkACO1、DkSAMS)、乙烯信号转导基因(DkETR2、DkEIN3)以及细胞壁降解酶基因(DkPG、DkPME45、DkEG)的表达,同时上调了类胡萝卜素合成基因(DkPSY、DkPDS)、苯丙烷代谢通路基因(DkCCR、DkACT、DkC4H、Dk4CL)和抗氧化防御基因(DkSOD、DkAPX)。研究揭示了PL通过协同调控乙烯代谢、细胞壁降解、类胡萝卜素代谢和抗性相关通路来维持柿果贮藏品质的分子机制。

研究背景

柿(Diospyros kaki L.)为柿科落叶果树,原产于中国北方,广泛栽培于东亚热带和亚热带地区。中国是目前全球最大的柿生产国,其次为西班牙和韩国。‘磨盘’柿在中国北方广泛种植,但采后极易发生品质劣变,包括果肉快速软化、果皮颜色加深和风味丧失,这些生理变化限制了其贮藏寿命和商业价值。为减轻采后损失,已有多种保鲜技术被探索,包括超声处理、气调包装、褪黑素处理和真空包装等。尽管这些方法可以延缓果实成熟和衰老,但大规模商业化应用仍主要局限于真空包装和气调包装。寻找替代性、实用且环境友好的柿果采后品质保持技术仍待深入探索。脉冲光(PL)是一种新兴的非热物理加工技术,具有环境可持续性、操作高效、安全且成本效益高等特点。商业PL系统已经面世,应用范围持续扩大。

研究方法

2.1 果实来源与处理

柿(Diospyros kaki L. cv. ‘磨盘’)采自中国北京市房山区一处商业果园。果实处于商业成熟度(果皮80%–90%呈橙色),直径8.0–8.5 cm,单果重280–300 g,从结果均匀的树上手工采摘。果实在采收后2 h内运至实验室。到达后,选择大小和形状均匀、无机械损伤、无病虫害症状的果实,随机分为两组。通过预实验筛选最佳脉冲光强度。测试了5个能量水平(1、2、4、6和7 J/cm²)。结果表明,4 J/cm²在延缓软化和维持品质方面保鲜效果最佳,且不造成果皮光损伤。因此,本研究以4 J/cm²作为标准处理条件。脉冲光(PL)处理组使用紧凑型集成氙灯系统(CIXL;XENON Corporation,美国)以4 J/cm²强度照射3.1 s,对应单次闪光剂量为0.435 J/cm²,频率为每秒3次闪光。对照组(CK)不接受任何处理。果实装入开放式(未密封)聚乙烯袋中(每袋6个),在20 ± 1 °C、90 ± 1%相对湿度条件下贮藏长达8 d。每个采样时间点每组设三个生物学重复,每个重复由三个独立果实组成。每个果实上取三个不同位置作为技术重复,用于测定果实硬度、色差和可溶性固形物含量。此外,在第0天和第8天,每组随机选取9个果实,每个生物学重复取3个果实。在均匀深度采集赤道中央果肉组织,避开种子和萼端区域。将3个果实的等量果肉组织混合形成一个生物学重复,每组制备三个独立的混合生物学重复。切取的中央果肉组织切碎后立即在液氮中冷冻,并保存于−80 °C用于后续分析。样品命名为CK-0d(对照,第0天)、CK-8d(对照,第8天)和PL-8d(PL处理,第8天)。这三个样品组用于代谢组和转录组分析,每组三个生物学重复。

【数据】品种:‘磨盘’柿;成熟度:果皮80%–90%橙色;直径:8.0–8.5 cm;单果重:280–300 g;运输时间:2 h内;PL强度筛选水平:1、2、4、6、7 J/cm²;最佳PL强度:4 J/cm²;照射时间:3.1 s;单次闪光剂量:0.435 J/cm²;闪光频率:3次/秒;贮藏温度:20 ± 1 °C;相对湿度:90 ± 1%;贮藏时间:8 d;每袋果实数:6个;生物学重复:3个;每重复果实数:3个;技术重复:每果3个位置;第0天和第8天每组选取果实数:9个

2.2 硬度、颜色和可溶性固形物含量测定

果实硬度使用配备3 mm直径探头的数显硬度计(GY-4,爱德堡仪器有限公司,乐清,中国)测定。在每个果实赤道周围三个等距位置去除一小块果皮后进行测量。探头以0.5 mm/s的恒定速度插入至10 mm深度。所有测量过程中施加均匀压力以确保可重复性。果实颜色使用色差计(CR-400,Konica Minolta,日本)在每个果实的三个赤道位置测定。记录颜色参数L(亮度)、a(红-绿)和b*(黄-蓝)。每组随机选取三个柿果。将去皮柿果挤压获得的果汁滴加到便携式折光仪(PAL-1,ATAGO,日本)的检测镜上读取数值。每次测量后,用蒸馏水冲洗检测镜并归零。每个柿果测量三次,最终结果以百分比(%)的平均值表示。

【数据】硬度计探头直径:3 mm;探头插入深度:10 mm;插入速度:0.5 mm/s;色差计型号:CR-400;颜色参数:L、a、b*;折光仪型号:PAL-1;每果测量次数:3次;每组选取果实数:3个

2.3 代谢组分析

取约50 mg冷冻粉末组织,用1 mL提取溶剂(甲醇:乙腈:水,2:2:1,v/v/v)提取。混合物充分涡旋后,在4 °C下以12,000 × g离心15 min。取500 μL上清液真空干燥,用160 μL乙腈:水(1:1,v/v)复溶,随后涡旋并在相同条件下离心。之后收集120 μL上清液用于超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)分析。代谢物鉴定和定量使用自建数据库GB-PLANT进行。进行多变量统计分析,包括主成分分析(PCA)、层次聚类分析和Pearson相关分析,以评估数据质量和样品关系。差异积累代谢物(DAMs)的鉴定标准为变量投影重要性(VIP)值 ≥ 1、|log₂(倍数变化)| ≥ 1.0且p < 0.05。DAMs的功能注释和通路富集使用KEGG数据库(https://www.genome.jp/kegg/)进行。

【数据】组织用量:约50 mg;提取溶剂:甲醇:乙腈:水(2:2:1,v/v/v);提取溶剂体积:1 mL;离心条件:12,000 × g,15 min,4 °C;上清液取量:500 μL;复溶溶剂:乙腈:水(1:1,v/v);复溶体积:160 μL;进样量:120 μL;DAMs鉴定标准:VIP ≥ 1,|log₂FC| ≥ 1.0,p < 0.05

2.4 转录组分析

使用RNA prep Pure Plant Kit(天根,北京,中国)按照制造商说明从冷冻组织中提取总RNA(每样品1 μg)。在文库构建前评估RNA质量和完整性。使用Hieff NGS Ultima Dual-mode mRNA Library Prep Kit for Illumina(翌圣生物,上海,中国)制备测序文库,并使用Agilent 2100 Bioanalyzer评估文库质量。在Illumina NovaSeq平台上进行高通量测序,产生150 bp双端读长。使用FASTP v 0.19.3过滤原始读长以去除接头和低质量序列,获得干净读长。使用HISAT v2.0.4将干净读长比对到参考基因组。基因表达水平以每百万比对读长中每千碱基转录本的片段数(FPKM)计算,使用featureCounts v1.6.2。组间差异表达基因(DEGs)使用DESeq2鉴定,p值通过Benjamini-Hochberg方法校正以控制错误发现率(FDR)。基因功能注释使用Nr(ftp://ftp.ncbi.nih.gov/blast/db/)、KEGG(http://www.genome.jp/kegg/)和Gene Ontology(GO;http://www.geneontology.org/)数据库进行。

【数据】RNA提取试剂盒:RNA prep Pure Plant Kit;每样品RNA量:1 μg;文库制备试剂盒:Hieff NGS Ultima Dual-mode mRNA Library Prep Kit;测序平台:Illumina NovaSeq;读长:150 bp双端;过滤软件:FASTP v 0.19.3;比对软件:HISAT v2.0.4;表达量计算:featureCounts v1.6.2;差异分析软件:DESeq2;FDR校正方法:Benjamini-Hochberg

2.5 统计分析

所有实验数据最初使用Excel 2019处理。图形可视化使用Origin 2021进行。统计分析使用SPSS 27.0版本(双因素方差分析后接Duncan新复极差检验)。p < 0.05()认为差异显著,p < 0.01()认为高度显著,p < 0.001()认为极显著。数据以均值 ± 标准误表示(n = 3)。额外的代谢组和转录组数据分析使用Metware Cloud在线分析平台(https://cloud.metware.cn)进行。

【数据】数据处理软件:Excel 2019;绘图软件:Origin 2021;统计软件:SPSS 27.0;统计方法:双因素方差分析 + Duncan新复极差检验;显著性水平:p < 0.05(),p < 0.01(),p < 0.001();数据表示:均值 ± 标准误;样本量:n = 3

研究结果

3.1 硬度、颜色和可溶性固形物含量

果实基部的黄绿色随时间逐渐向橙色转变。至第8天,PL处理果实的果肉保持较亮且以黄色为主,而对照(CK)果实果肉呈橙红色(图1A)。PL处理果实的硬度下降速度慢于CK果实。PL组的硬度值始终高于CK组(图1B)。PL处理果实的L值下降(图1C)和a值上升(图1D)均慢于CK果实,b*值先升高后下降,但在处理果实中始终保持最低(图1E)。贮藏期间SSC下降,但PL处理果实的SSC始终高于CK(图1F)。

PL处理对柿果在20 °C下贮藏8 d的(A)外观、(B)硬度、(C)L*值、(D)a*值、(E)b*值和(F)可溶性固形物含量(SSC)的影响。“*、**、***”表示同一贮藏时间点两组间在p < 0.05、< 0.01和< 0.0
▲ PL处理对柿果在20 °C下贮藏8 d的(A)外观、(B)硬度、(C)L*值、(D)a*值、(E)b*值和(F)可溶性固形物含量(SSC)的影响。“*、**、***”表示同一贮藏时间点两组间在p < 0.05、< 0.01和< 0.0

【数据】贮藏时间:8 d;PL组硬度始终高于CK组;PL组L值下降慢于CK;PL组a值上升慢于CK;PL组b*值先升后降且始终最低;PL组SSC始终高于CK

3.2 代谢物谱

对CK-0d、CK-8d和PL-8d样品的非靶向代谢组分析共鉴定出242个DAMs,包括萜类(13.64%)、氨基酸(13.22%)、糖和醇类(13.22%)、脂质(11.16%)、有机酸(8.26%)、黄酮类(7.44%)、多酚类(5.37%)、生物碱(4.55%)、酮酸(4.13%)、核苷(2.07%)、香豆素(1.65%)、核苷酸(1.65%)和苯丙烷类(0.83%)(图2A)。两两比较揭示了三个样品组之间显著的代谢差异(图2B)。在CK-0d vs CK-8d中,检测到176个DAMs,包括83个上调和93个下调代谢物。在CK-0d vs PL-8d中,鉴定到195个DAMs(88个上调和107个下调),而CK-8d vs PL-8d产生114个DAMs(54个上调和60个下调)(图2C)。其中,146个DAMs为CK-0d vs CK-8d和CK-0d vs PL-8d所共有,74个为CK-0d vs CK-8d和CK-8d vs PL-8d所共有,83个在CK-0d vs PL-8d和CK-8d vs PL-8d之间重叠。60个DAMs在所有比较中共享。展示CK-8d vs PL-8d中DAMs分类的环形图显示,萜类占比最大(18.42%),其次为糖和醇类(13.16%)、氨基酸(12.28%)、脂质(9.65%)、多酚类(7.02%)和生物碱(7.02%)(图S1D)。这些结果表明PL处理影响了萜类、碳水化合物、氨基酸和多酚类化合物的代谢。堆叠柱状分析进一步表明,初级代谢物——包括萜类、糖和醇类、氨基酸和脂质——在贮藏期间的代谢变化中占主导地位(图2D)。在贮藏结束时,CK-8d vs PL-8d中萜类和多酚类的相对比例显著高于CK-0d vs CK-8d,表明PL处理促进了这些化合物的积累。为进一步阐明PL介导延缓果实软化的潜在机制,构建了CK-0d、CK-8d和PL-8d样品中与萜类、多酚类、黄酮类、氨基酸和香豆素相关的DAMs热图(图2E)。多种萜类——包括stachybotramide、euscaphin B、7-Z-trifostigmanoside I、incensole、2-acetoxybrevifoliol、loganin、ilexsaponin B2、isoginsenoside Rh3和suavissimoside F1——在PL处理果实中含量较高,而在未处理果实中呈下降趋势。类似地,多酚类如cinncassiol A、gossypol、cassiaside B2、(+)-puerol B 2″-O-glucoside、giffonin R和niazimicin在PL处理后积累至较高水平。黄酮类包括7-hydroxy-4H-chromen-4-one、flavone base + 3 O,O-HexA-feruloylHexA、flavaprin和iristectorigenin A在第8天时在PL处理果实中也比CK组更丰富。尽管PL处理降低了某些氨基酸(如L-精氨酸)的水平,但增加了3-(carboxymethylamino) propanoic acid、4-hydroxyisoleucine、L-glutamic acid (monosodium salt)和N-p-coumaroyl-L-glutamic acid等代谢物。此外,香豆素类包括umbelliferone和4-methylumbelliferyl glucuronide在PL处理后积累。总体而言,PL处理增强了萜类、多酚类、黄酮类和大多数氨基酸相关代谢物的积累。KEGG通路富集分析显示,CK-0d vs CK-8d中的DAMs主要富集于苯丙烷生物合成、苯丙氨酸代谢、赖氨酸降解、多种植物次生代谢物生物合成、泛酸和CoA生物合成以及丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢相关代谢物(图S1A)。在CK-0d vs PL-8d中,DAMs主要富集于单环内酰胺生物合成、氨酰-tRNA生物合成、苯丙烷生物合成、苯丙氨酸代谢、氰基氨基酸代谢和赖氨酸降解(图S1B)。在CK-8d vs PL-8d中,富集通路包括苯丙烷生物合成、D-氨基酸代谢、多种植物次生代谢物生物合成、苯丙氨酸代谢、硫代葡萄糖苷生物合成以及苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成(图S1C)。整合KEGG气泡图进一步突出了三组之间的显著代谢差异(图2F)。在CK-0d vs CK-8d中,富集通路主要与氨基酸生物合成和降解以及次生代谢相关,与果实成熟和软化过程中的代谢重编程一致。相比之下,CK-0d vs PL-8d中与氨酰-tRNA生物合成、ABC转运蛋白、苯丙烷生物合成和单环内酰胺生物合成相关的代谢物富集程度更高,表明PL处理在采后贮藏期间调节了氨基酸代谢和苯丙烷生物合成。

Metabolomics analysis. (A) Categorization and distribution of different metabolites in the CK-0d, CK-8d and PL-8d. (B) Three sets of DAMs Venn diagrams. (C) Number of upregulated and downregulated DAMs in the CK-0d vs CK-8d, CK-0d vs PL-8d, and CK-8d vs PL-8d groups. (D) Stacked bar plots of the pro
▲ Metabolomics analysis. (A) Categorization and distribution of different metabolites in the CK-0d, CK-8d and PL-8d. (B) Three sets of DAMs Venn diagrams. (C) Number of upregulated and downregulated DAMs in the CK-0d vs CK-8d, CK-0d vs PL-8d, and CK-8d vs PL-8d groups. (D) Stacked bar plots of the pro

【数据】DAMs总数:242个;萜类占比:13.64%;氨基酸占比:13.22%;糖和醇类占比:13.22%;脂质占比:11.16%;有机酸占比:8.26%;黄酮类占比:7.44%;多酚类占比:5.37%;生物碱占比:4.55%;酮酸占比:4.13%;核苷占比:2.07%;香豆素占比:1.65%;核苷酸占比:1.65%;苯丙烷类占比:0.83%;CK-0d vs CK-8d DAMs:176个(83上调,93下调);CK-0d vs PL-8d DAMs:195个(88上调,107下调);CK-8d vs PL-8d DAMs:114个(54上调,60下调);三组共有DAMs:60个;CK-8d vs PL-8d中萜类占比:18.42%;糖和醇类占比:13.16%;氨基酸占比:12.28%;脂质占比:9.65%;多酚类占比:7.02%;生物碱占比:7.02%

3.3 基因表达

对CK-0d、CK-8d和PL-8d样品进行了转录组分析。相关分析表明生物学重复之间一致性高,表明测序数据可靠(图3A)。两两比较揭示了未处理和PL处理果实相关的不同转录响应。在CK-0d vs CK-8d中,共鉴定出1655个DEGs,包括823个上调和832个下调基因。在CK-0d vs PL-8d中,检测到1697个DEGs(869个上调和828个下调)。相比之下,CK-8d vs PL-8d中仅鉴定出216个DEGs(133个上调和83个下调),表明PL处理大幅减弱了贮藏期间发生的转录变化(图3B)。Venn图分析进一步说明了不同比较中DEGs的重叠情况(图3C)。在CK-0d vs CK-8d、CK-0d vs PL-8d和CK-8d vs PL-8d中分别独特鉴定出712、764和95个DEGs,而三个比较中共有的DEGs仅15个。此外,885个DEGs在CK-0d vs CK-8d和CK-0d vs PL-8d之间重叠,95个DEGs在CK-0d vs CK-8d和CK-8d vs PL-8d之间重叠,63个DEGs为CK-0d vs PL-8d和CK-8d vs PL-8d所共有。KEGG通路富集分析揭示了不同的转录调控模式。在CK-0d vs CK-8d中,DEGs主要富集于维生素B6代谢、倍半萜和三萜生物合成、花青素生物合成、单萜生物合成、戊糖和葡萄糖醛酸互变、类胡萝卜素生物合成、亚油酸代谢、氰基氨基酸代谢以及角质、软木脂和蜡质生物合成相关通路(图3D)。在CK-0d vs PL-8d中观察到类似的富集模式,并额外富集于苯丙烷生物合成和氮代谢(图3E)。在CK-8d vs PL-8d中,DEGs主要富集于糖基磷脂酰肌醇(GPI)-锚定生物合成、不饱和脂肪酸生物合成、氮代谢、精氨酸生物合成、多种N-聚糖生物合成、柠檬酸循环(TCA循环)、芪类、二芳基庚烷类和姜辣素生物合成、蛋白酶体以及角质、软木脂和蜡质生物合成(图3F)。这些转录组谱与代谢组结果一致,表明PL处理调节了参与萜类代谢、苯丙烷生物合成、氨基酸代谢的基因。

Transcriptome analysis. (A) Correlation analysis of each sample. (B) Number of upregulated and downregulated DEGs in the CK-0d vs CK-8d, CK-0d vs PL-8d, and CK-8d vs PL-8d groups. (C) Three sets of DEGs Venn diagrams. (D) KEGG enrichment pathway map of CK-0d vs CK-8d. (E) KEGG enrichment pathway map
▲ Transcriptome analysis. (A) Correlation analysis of each sample. (B) Number of upregulated and downregulated DEGs in the CK-0d vs CK-8d, CK-0d vs PL-8d, and CK-8d vs PL-8d groups. (C) Three sets of DEGs Venn diagrams. (D) KEGG enrichment pathway map of CK-0d vs CK-8d. (E) KEGG enrichment pathway map

【数据】CK-0d vs CK-8d DEGs:1655个(823上调,832下调);CK-0d vs PL-8d DEGs:1697个(869上调,828下调);CK-8d vs PL-8d DEGs:216个(133上调,83下调);CK-0d vs CK-8d独特DEGs:712个;CK-0d vs PL-8d独特DEGs:764个;CK-8d vs PL-8d独特DEGs:95个;三组共有DEGs:15个;CK-0d vs CK-8d与CK-0d vs PL-8d重叠DEGs:885个;CK-0d vs CK-8d与CK-8d vs PL-8d重叠DEGs:95个;CK-0d vs PL-8d与CK-8d vs PL-8d重叠DEGs:63个

讨论与解读

果实软化是决定采后货架寿命和商业品质的关键因素。果胶增溶和木葡聚糖解聚是导致细胞壁软化的主要结构变化,由PG和XTH等水解酶介导。PME在果胶去甲基化中起核心作用,PME活性升高会破坏果胶网络,从而加速软化。本研究中,软化相关基因包括DkPG、DkPME45和DkEG在CK中上调,而PL处理抑制了它们的表达。这种抑制可能减少了同型半乳糖醛酸聚糖解聚和果胶去甲基化,有助于PL处理果实中观察到的软化延迟。这些发现与先前报道的超声通过抑制PME活性延缓柿果软化的结果一致。PMEIs能特异性结合PME并抑制其催化活性。本研究中,PL处理强烈诱导了DkPMEI9的表达,这可能有助于PME-PMEI复合物的形成,从而可能在转录水平上限制果胶降解并帮助维持果胶-纤维素网络的稳定性。此外,DkXTH基因家族成员表现出不同的调控模式。大多数基因,包括DkXTH32、DkXTH31、DkXTH29和DkXTH1,被PL处理上调。

Analysis of color and texture in persimmon fruit. (A) Multi-row and multi-column violin diagram. The row represents different persimmon samples, and the column represents different DEGs expressed using FPKM values. XT, Xyloglucan endotransglucosylase/hydrolase;EG, Endoglucanase;PMEI9, Pectin methyle
▲ Analysis of color and texture in persimmon fruit. (A) Multi-row and multi-column violin diagram. The row represents different persimmon samples, and the column represents different DEGs expressed using FPKM values. XT, Xyloglucan endotransglucosylase/hydrolase;EG, Endoglucanase;PMEI9, Pectin methyle
柿果实中糖和酸的积累与代谢。(A) 淀粉和蔗糖代谢;(B) 糖酵解;(C) TCA循环;(D) 苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成。
▲ 柿果实中糖和酸的积累与代谢。(A) 淀粉和蔗糖代谢;(B) 糖酵解;(C) TCA循环;(D) 苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成。
Analysis of antioxidant capacity in persimmon fruit. (A) Phenylpropanoid biosynthesis. The FPKM values of the genes are shown in the bar graphs. (B) FPKM values of genes: CCR, cinnamoyl-CoA reductas; C4H, trans-cinnamate 4-monooxygenase; ACT, shikimate O-hydroxycinnamoyltransferase; 4CL, 4-coumarate
▲ Analysis of antioxidant capacity in persimmon fruit. (A) Phenylpropanoid biosynthesis. The FPKM values of the genes are shown in the bar graphs. (B) FPKM values of genes: CCR, cinnamoyl-CoA reductas; C4H, trans-cinnamate 4-monooxygenase; ACT, shikimate O-hydroxycinnamoyltransferase; 4CL, 4-coumarate
Joint analysis of metabolome and transcriptome. (A) KEGG enrichment pathway top10 map of CK-0d vs CK-8d DEGs and DAMs. (B) KEGG enrichment pathway top10 map of CK-0d vs PL-8d DEGs and DAMs. (C) KEGG enrichment pathway top10 map of CK-8d vs PL-8d DEGs and DAMs. (D) In the CK-0d vs CK-8d comparison gr
▲ Joint analysis of metabolome and transcriptome. (A) KEGG enrichment pathway top10 map of CK-0d vs CK-8d DEGs and DAMs. (B) KEGG enrichment pathway top10 map of CK-0d vs PL-8d DEGs and DAMs. (C) KEGG enrichment pathway top10 map of CK-8d vs PL-8d DEGs and DAMs. (D) In the CK-0d vs CK-8d comparison gr
Regulatory network model for maintaining storage quality of persimmon fruit by pulsed light. Genes are italicized, with red arrow representing expression up-regulation, green arrow representing expression down-regulation, blue arrow representing expression up-regulation and down-regulation, gray fon
▲ Regulatory network model for maintaining storage quality of persimmon fruit by pulsed light. Genes are italicized, with red arrow representing expression up-regulation, green arrow representing expression down-regulation, blue arrow representing expression up-regulation and down-regulation, gray fon
脉冲光处理对柿果贮藏品质影响的模型。
▲ 脉冲光处理对柿果贮藏品质影响的模型。

编译者解读

该研究从生理表型、代谢组和转录组三个层面系统解析了脉冲光延缓柿果软化的机制,构建了涵盖乙烯合成与信号、细胞壁降解、类胡萝卜素代谢和苯丙烷通路的调控网络模型。方法上,4 J/cm²的PL处理仅需3.1 s,操作简便且无化学残留,具备产业化潜力。研究将代谢物积累与基因表达变化进行关联分析,增强了结论的可靠性。局限在于:验证实验仅停留在转录水平,缺乏对关键酶活性的直接测定和基因功能的遗传学验证;贮藏期仅8 d,长期效果尚不明确。未来可通过瞬时沉默或过表达关键候选基因(如DkPMEI9)进一步确证其功能。

参考来源

期刊:Postharvest Biology and Technology, 2026

DOI: 10.1016/j.postharvbio.2026.114400

DOI: 10.1016/j.postharvbio.2026.114400

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