PESSL叶绿素仪Dualex应用：不同的非生物光谱途径揭示了不同物种的病原体应激信号

Dualex是一款源自于法国国家科学院 (CNRS)及巴黎第十一大学技术，由奥地利PESSL公司生产（原法国Force-A公司）开发的新型多功能叶片测量仪。它可同时准确测量叶片的叶绿素含量、叶片表层的类黄酮和花青素含量，适用于植物生理学和农学（如水稻叶绿素浓度，玉米氮素状况，葡萄藤等）相关研究。

其测量对象可以是单子叶植物，双子叶植物或多年生植物。这款设备简单易用，可进行实时和非破坏性测量。由于不需要校准标定和事先的样品制备，测量工作可在实验室或现场完成。此外，该设备在各种温度的和环境光照条件下均可正常使用。系统采用专利设计，光学传感器可进行简单、快速、无损测量叶片中的叶绿素、多酚以及花青素。

Dualex便携式智能气象-叶绿素-花青素-黄酮醇测量仪

摘要

植物病原体对全球粮食安全构成越来越大的威胁，导致粮食短缺地区的产量损失超过30%。从社会经济影响来看，苛食木质部菌（Xylella苛食木质部菌，Xf）是主要的越境植物危害，也是世界上危害性最大的病原体之一。光谱筛查方法对于检测早期感染的非视觉症状和防止传播至关重要。然而，光谱上可检测到的由病原体引起的微妙生理变化与非生物胁迫的动力学有关。在这里，我们通过对100多万棵不同物种、感染和水分胁迫水平的树木进行航空光谱和热扫描，揭示了不同病原体和宿主特定光谱路径的存在，这些路径可以解开生物诱发的症状。我们证明，将这种生物-非生物光谱动力学解耦可以将不同宿主的Xf检测不确定性降低到6%以下。通过对另一种产生类似症状的有害维管束病原体大丽花黄萎病菌的这些偏离途径进行评估，不同的途径仍然具有病原体和宿主特异性，揭示了整个病理系统的检测准确率超过92%。迫切需要高光谱方法来推进毁灭性病原体的早期检测，以减少全球数十亿作物损失。 

Divergent abiotic spectral pathways unravel pathogen stress signals across species

Abstract

Plant pathogens pose increasing threats to global food security, causing yield losses that exceed 30% in food-deficit regions. Xylella fastidiosa (Xf) represents the major transboundary plant pest and one of the world’s most damaging pathogens in terms of socioeconomic impact. Spectral screening methods are critical to detect non-visual symptoms of early infection and prevent spread. However, the subtle pathogen-induced physiological alterations that are spectrally detectable are entangled with the dynamics of abiotic stresses. Here, using airborne spectroscopy and thermal scanning of areas covering more than one million trees of different species, infections and water stress levels, we reveal the existence of divergent pathogen- and host-specific spectral pathways that can disentangle biotic-induced symptoms. We demonstrate that uncoupling this biotic–abiotic spectral dynamics diminishes the uncertainty in the Xf detection to below 6% across different hosts. Assessing these deviating pathways against another harmful vascular pathogen that produces analogous symptoms,Verticillium dahliae, the divergent routes remained pathogen- and host-specific, revealing detection accuracies exceeding 92% across pathosystems. These urgently needed hyperspectral methods advance early detection of devastating pathogens to reduce the billions in crop losses worldwide.

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