本网讯 茶树经常受到咀嚼式害虫的危害导致产量和经济损失，目前已有的人工监测茶园病虫害方式耗时耗力、一些机器学习的模型泛化能力差无法对大面积覆盖率茶树冠层水平的小目标损伤进行精准识别，因此建立一种茶树冠层水平小目标损伤的检测模型尤为重要。此外，越来越多的研究人员推荐使用植物活性物质制剂防控病虫害问题，因此，建立一种有效的方式用来预测和筛选潜在的防御性化合物对茶叶品质提升和茶产业发展具有积极意义。

近日，安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室夏涛课题组Plant Cell & Environment在线发表了题为“Deep learning and targeted metabolomics‐based monitoring of chewing insects in tea plants and screening defense compounds”的研究论文，结合深度学习与靶向代谢组学监测茶园中茶树冠层水平受咀嚼式害虫为害的损伤程度，并从中筛选出潜在的防御性化合物，对可能的防御性化合物合成的相关基因做了功能分析。该研究为有效监测茶树害虫为害程度及筛选绿色防御化合物提供了重要的参考价值和应用前景。

为了有效识别茶树冠层水平的小目标损伤以及实现模型的高性能，课题组基于TPH-YOLOv5算法对上千个数据集进行了模型训练，最终构建了一个茶树冠层水平小目标损伤的监测模型，通过将人工标记图像的结果与模型预测的结果进行比较发现该模型在识别茶树冠层水平的损伤是有效的。随后，使用该模型对茶园中不同茶树品种的冠层水平损伤程度进行统计和比较，结合靶向代谢组学，利用OPLS对酚类代谢物进行聚类，并分析了损伤程度与代谢物之间的相关性，从中筛选出一种潜在的防御性化合物—EC-CA。

为了探索茶树咀嚼式害虫对EC-CA是否具有拒食效果，分别将表儿茶素的羟基肉桂酰基化产物EC-CA、没食子酰基化产物ECG以及底物EC分别涂抹到茶树叶片表面，引入灰茶尺蠖比较取食情况，结果显示相比较ECG和EC，灰茶尺蠖对EC-CA具有更明显的拒食性，表明EC-CA对茶树咀嚼式害虫具有一定的抑制效果。那么EC-CA是怎么合成的？根据文献报道，BAHD酰基转移酶家族Vb分支成员HCTs具有底物混杂性，可以催化羟基、胺基形成酯或者酰胺等物质，由此推测其也可催化表儿茶素的羟基肉桂酰基化形成EC-CA。组织表达差异与诱导表达差异显示CsHCTs与EC-CA的积累模式一致。体外酶学实验表明CsHCTs的确可以有效催化EC-CA的合成。通过基因的反义寡核苷酸实验表明咖啡酰莽草酸、绿原酸和表儿茶素咖啡酸酯都是CsHCTs的产物。通过农杆菌介导的茶树叶片瞬时遗传转化实验，分别将对照及含有目的基因的农杆菌注射到茶树枝条中，比较灰茶尺蠖的取食情况，结果显示瞬时过表达CsHCTs的茶树叶片中三种产物含量均增加，且受到灰茶尺蠖的取食更少，表明瞬时过表达CsHCTs的茶树叶片对灰茶尺蠖具有一定的抵抗效果。

安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室陈一凡博士为本论文第一作者，夏涛教授和高丽萍教授为共同通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金以及国家重点研发计划的支持。

原文链接：

https://doi.org/10.1111/pce.14749