基于拉曼光谱的大豆细菌性病害标志物研究

大豆在生长过程中因病害影响其产量会急剧下降,如果不及时判别出病害种类,喷洒相关农药,病害严重的大豆甚至会绝产.及时判别病害种类进行合理施药,阻止病害进一步发展是保证大豆安全生产的重要环节.目前,基于大豆植株细菌性病害的病原菌鉴定和聚合酶链式反应(polymerase chain reaction,PCR)的鉴定方法,最短需要两天时间,因此,快速检测大豆病害种类的方法成为该作物,也是建立智慧农业生产的关键环节之一.应用拉曼光谱快速检测技术诊断大豆病害,构建N-乙酰胞壁酸分子空间结构,采用密度泛函理论通过利用B3LYP/6-31+(d,p)基组优化大豆细菌性病害标志物N-乙酰胞壁酸的分子结构计算其拉曼光谱,并进行理论因子校正,校正因子为0.9857;采用微区三级拉曼光谱技术探测该标志物N-乙酰胞壁酸的拉曼光谱,采用平滑、去基线、截取波数范围等过程进行光谱预处理;在理论和实验对比分析的基础上,指认大豆测试和计算的拉曼光谱对应的特征峰,峰值波数相差大多在0～10 cm-1,实验数据与理论计算结果基本一致,判定了振动拉曼光谱的特征峰及其对应的分子结构的关系.结果表明:大豆细菌性病害标志物N-乙酰胞壁酸分子在200～1650 cm-1范围内含15个特征峰,较强峰值和振动归属分别为229.0 cm-1的甲基摇摆振动和764.0 cm-1环内的摇摆呼吸振动等,给出了键长、键角和二面角等15个振动峰的空间结构参数,指证了N-乙酰胞壁酸分子的特征结构.结果也证明了可通过多种生物分子的大豆拉曼光谱测量,筛选细菌性病害标志物N-乙酰胞壁酸分子的拉曼光谱,能够有效识别细菌性病害.智慧农业生产中利用拉曼光谱快速检测技术,是农作物病害检测诊断的一种有效方法,若结合应用机器学习方法与光谱分析识别,以快速、准确和便捷的方式为智慧农业的健康生产及保驾护航发挥效用,是推进我国农业发展的重要环节.