抑制还是干扰？以Triadica sebifera对Chrysanthemum seticuspe的影响为模型系统重新审视化感作用

《Plant Science》：Inhibition or interference? Revisiting allelopathy through the effects of Triadica sebifera on Chrysanthemum seticuspe as a model system

　　**作者列表：**
ZePeng Sheng | Lydia Ratna Bunthara | Hirotsuna Yamada | Miho Nakahara-Tsubota | Tatsuo Nehira | Jun Wasaki | Hiromi Tsubota

**研究机构：**
广岛大学综合生命科学研究生院，日本广岛市东广岛区镜山1-3-1

**摘要：**
化感作用长期以来被认为是一种植物释放的次级代谢物通过直接毒性效应抑制邻近植物生长的现象。然而，这种观点可能高估了毒性的作用。目前尚未明确，通常归因于化感作用的抑制效应主要是反映了受体植物的被动生理损伤，还是由受体植物自身主动调节的反应所导致的。在本研究中，我们采用菊花（Chrysanthemum seticuspe）作为生态学上具有代表性的受体物种，建立了一个综合框架来重新评估化感作用。我们不将化感作用视为单一供体植物的固有特性，而是从受体的角度出发，系统地考察了其在发育、细胞、生理、激素和转录组层面的响应，以三齿桐（Triadica sebifera，大戟科）的落叶粉作为研究案例。生长实验表明，受体植物的根尖伸长受到持续抑制。值得注意的是，这种抑制并未伴随广泛的细胞结构破坏。相反，受体植物表现出协调的调节反应，包括短暂的氧化信号传导、解毒途径的激活、广泛的激素重编程以及与生长相关的代谢过程的下调。这些结果表明，受体植物经历了向以防御为主的发育状态的转变，而非不可逆的毒性损伤。总体而言，我们的发现支持将化感作用重新解释为一种主要通过化感物质干扰来诱导受体植物主动调节过程的现象。在自然条件下，低浓度的化感物质可能作为化学生态过滤器，调节植物的生长、耐受性和竞争结果，从而影响植物的共存和群落结构。

**1. 引言：**
化感作用是指植物和微生物释放生物活性次级代谢物，影响邻近生物的生长、存活、繁殖或行为，进而改变植物间或植物与微生物间的相互作用（Molisch, 1937; Rice, 1984; Shan et al., 2023）。然而，在化感作用研究中，合适的受体（测试）植物选择和评估框架仍然有限，这阻碍了在自然条件下准确捕捉化感作用的特征。目前大多数化感作用研究依赖于少数易于在受控实验条件下培养的测试植物，例如生菜（Lactuca sativa），因其种子发芽快、生命周期短且易于获取（Fujii et al., 2015; Amancio et al., 2021; Tan et al., 2025）。但由于该物种在野外没有自然分布，其生态代表性较弱，其生理反应可能无法准确反映野生植物在自然化感条件下的情况。为克服这一限制，一些研究提出使用拟南芥（Arabidopsis thaliana）作为替代模型（Tomita-Yokotani et al., 2003, Pennacchio et al., 2005, Sasamoto et al., 2017）。拟南芥具有成熟的研究体系和完全注释的基因组，有助于阐明化感作用的分子机制。然而，化感作用实验通常仅持续4-14天（Cheng & Cheng, 2015），在此期间拟南芥幼苗的根和胚轴分化程度较低，增加了实验的不确定性。此外，拟南芥属于十字花科，虽然与生菜有野生亲缘关系，但在自然植物群落中的生态代表性仍然有限。

除了模型选择的限制外，现有的化感作用评估框架也存在不足。大多数研究主要通过种子发芽抑制和幼苗伸长抑制等指标来评估化感作用。尽管一些研究尝试引入生理和细胞学指标以拓宽评估范围，但许多生物测定中使用的化感物质浓度远高于自然条件下的水平。例如，在实验条件下，纯化的化感物质（如酚酸或儿茶素）通常以毫摩尔浓度使用（Li et al., 2010），而在自然根际土壤中，化感化合物的浓度要低得多（Gniazdowska & Bogatek, 2005）。在这种情况下，超过自然水平的浓度可能导致实验条件接近甚至超过毒性阈值，从而造成生理损伤甚至植物死亡，进而影响生理和细胞学结果的可靠性，因为观察到的细胞反应可能反映了毒性压力而非真正的化感效应。此外，生长-防御权衡理论（Herms and Mattson, 1992, Huot et al., 2014）认为植物会在生物和非生物胁迫下重新分配有限的资源于生长和防御之间。因此，观察到的“抑制”效应究竟是被动损伤还是主动防御策略仍不确定，这进一步复杂化了化感作用机制的解读。

**2. 材料与方法：**
2.1. **落叶的代谢组分析：**
在宫岛地区，三齿桐的落叶通常在每年3月初完全分解。为了保持其早期自然状态并减少降解，我们在分解前采集了落叶样本。在该区域内设置了三个空间独立的样地作为生物重复实验（图S2）。每个样地设置了一个1平方米的采样区。样本随后风干并研磨成粉末，进行化感作用和代谢组分析。每份样本使用约50毫克进行提取。提取过程使用预冷却的甲醇/乙腈/水（2:2:1，体积比）混合物，并通过涡旋混合和匀浆处理。混合物在低温下超声处理30分钟，然后在-20°C下孵育20分钟，最后在4°C下以14,000 × g离心20分钟。上清液通过0.45 μm亲水性PES注射过滤器（Hawachi Scientific，中国西安）过滤消毒后，储存在-80°C条件下用于代谢组分析。

非靶向代谢组分析使用UPLC-ESI-MS/MS平台（Acquity I-Class PLUS [Waters, Milford, MA, USA]与AB OS QTRAP 6500+ [Sciex, Framingham, MA, USA]进行。色谱分离采用Waters Acquity UPLC HSS-T3柱（2.1 mm × 100 mm，1.8 μm），流动相A为含26.5 mM甲酸和5 mM醋酸铵的水，流动相B为含26.5 mM甲酸的乙腈。梯度设置为98% A/2% B持续1.5分钟，随后线性增加至50% A/50% B持续5分钟，再降至2% A/98% B持续9分钟（保持1分钟），最后恢复到初始条件持续1分钟，并重新平衡3分钟。流速为0.35 mL min?1，柱温维持在50°C，进样量为4 μL。质谱仪采用电喷雾离子化（ESI）正/负离子切换模式，源温度为550°C，喷电电压为+5500 V/–4500 V。采用多重反应监测（MRM）模式，并对每个代谢物优化去聚类势（DP）和碰撞能量（CE）。代谢物鉴定和注释使用KEGG数据库（Kanehisa et al., 2019）完成。

靶向代谢组分析使用LC-30A UHPLC系统（Shimadzu，日本京都）与AB Sciex QTRAP 7500+质谱仪进行。色谱柱和流动相与上述相同，柱温维持在40°C，进样量为2 μL，流速为0.5 mL min?1。梯度程序如下：0-0.5分钟，3% B；0.5-5.5分钟，线性增加至40% B；5.5-7分钟，至60% B；7-10分钟，至95% B；10-11.5分钟，至98% B（保持1.5分钟）；13-15分钟，重新平衡至3% B。整个分析过程中样品温度保持在4°C。质谱仪采用ESI模式，喷电电压为+3000 V/-3000 V，源温度为480°C，碰撞气体设置为7，辅助气体流量为50。数据采集采用MRM模式。原始数据通过Sciex OS软件处理，计算峰面积与内标的比值。质量控制（QC）样本分散在分析过程中以监测仪器稳定性，只有符合QC标准的数据被保留用于进一步分析。

2.2. **化感作用的评估：**
在三齿桐主导的森林中，年落叶量约为350至550克/平方米，落叶期（次年11月至3月）的平均降水量为138.2毫米。在上述条件下，落叶浸出液浓度的上限估计约为3.25毫克/毫升。本研究采用Sheng等人（2021）描述的方法评估化感作用。准备了一种不含营养物质的琼脂培养基（0.5%），其中含有不同浓度的三齿桐叶粉（2、4、6、8和10毫克/毫升）。向每个培养皿中加入相应量的落叶粉，并加入12毫升0.5%（w/v）无营养琼脂（Nacalai Tesque，日本京都）。琼脂固化约30分钟后，再加入12毫升琼脂并完全固化约60分钟。琼脂固化后，在每个培养皿的琼脂表面放置三齿桐种子。培养皿用铝箔包裹以保持完全黑暗，然后在25°C下孵育四天。每种处理使用30粒种子，每组重复三次，每组五个种子。在孵育后，使用ImageJ软件（Schneider等人，2012年）测量了C. seticuspe幼苗的根尖和下胚轴的伸长长度。基于浓度依赖性实验的结果，选择了4 mg·mL?1的T. sebifera叶粉浓度来评估其在C. seticuspe早期发芽期间的化感作用。这一浓度也代表了田间极端热点条件。每天被视为一个独立的实验单元，包括两个处理组：4 mg·mL?1的T. sebifera叶粉和蒸馏水（DW）。T. sebifera落叶粉中的儿茶素含量确定为1.21 ± 0.09 mg·g?1（表S2）。由于儿茶素被认为具有强烈的化感活性，因此对其在实验处理中的生态相关性进行了评估。4 mg·mL?1的叶粉处理相当于大约16.7 μM的儿茶素。为了评估单一化合物是否可以解释观察到的化感效应，进一步进行了儿茶素添加实验。儿茶素从FUJIFILM Wako Pure Chemical Corporation（日本大阪）购买。首先将儿茶素溶解在最小量的甲醇中，然后用去离子水稀释制成2400 μM的储备溶液，随后通过过滤进行灭菌。滤液储存在-20°C。因为高温可能影响儿茶素的稳定性，所以在琼脂温度冷却到大约50°C时加入适当体积的儿茶素储备溶液。最终浓度范围从0到100 μM，如表S3所示。琼脂平板用铝箔包裹以保持完全黑暗，并在25°C下孵育四天。

此外，还比较了相同浓度（4 mg·mL?1）的生菜叶粉（阴性对照）、G. hederacea（本地植物；阳性对照）和Clethra barbinervis（本地植物）对C. seticuspe种子从第1天到第4天的影响。

2.3 根尖细胞增殖观察
收集C. seticuspe幼苗进行定性细胞水平分析，以研究T. sebifera对根尖细胞的化感作用。使用EdU（5-乙炔基-2′-脱氧尿苷）掺入测定法（Salic & Mitchison，2008年）和Click-iT? EdU Alexa Fluor? 488成像试剂盒（Thermo Fisher Scientific，美国马萨诸塞州沃尔瑟姆；C10337）根据制造商的说明来评估根尖细胞的增殖活性。该试剂盒还包含Hoechst 33342，用于在EdU掺入后对细胞核进行复染，以提高细胞核与背景的对比度。在荧光显微镜下观察根尖中的EdU阳性细胞核。还在光学显微镜下检查了根的形态特征。

2.4 根尖细胞的超微结构观察
为了研究T. sebifera对根尖超微结构的化感作用，将组织切成1-2毫米的段，并在4°C下用2.5%的戊二醛固定至少2小时。然后用0.1 M磷酸盐缓冲液（pH 7.2）冲洗三次，每次冲洗持续10分钟。固定后的样品在4°C下用1%的锇四氧化物后固定1-2小时，随后用0.1 M磷酸盐缓冲液冲洗三次，每次冲洗10分钟。使用分级乙醇系列（30%、50%、70%、90%和100%）进行脱水，每个浓度处理持续10-20分钟。然后用100%乙醇处理样品两次，每次20分钟。在包埋前使用丙酮或环氧丙烷作为过渡溶剂。样品逐渐渗透逐渐增加浓度的环氧树脂混合物（树脂比例为1:3、1:1、3:1和纯树脂），每个步骤持续数小时到过夜。将渗透了树脂的样品放入新鲜的纯树脂中，并在60°C下聚合24-48小时。使用超薄切片机从聚合样品中切割出70-90纳米厚的切片，并收集在铜网上。切片用2%的醋酸铀和0.5%的柠檬酸铅染色10分钟，每次染色步骤后用蒸馏水冲洗。最后，在透射电子显微镜（TEM）下观察染色的切片，以记录微观结构。

2.5 植物激素分析
在发芽后的第3天和第4天收集C. seticuspe幼苗进行植物激素分析。每个采样天被视为一个独立的实验单元，包括两个处理组：4 mg·mL?1的T. sebifera叶粉（处理组）和蒸馏水（对照组）。分析了三个独立的生物重复样本，每个样本包含120粒种子。样品立即放入预先用液氮冷却的2 mL离心管中，称重以确定新鲜质量，并在-80°C下储存直至分析。采样后，加入钢珠和1 mL的异丙醇-水（80:20，v/v）溶液，其中含有同位素标记的内标混合物。样品涡旋30秒。样品在40 Hz下均质化4分钟，然后在冰水浴中超声处理5分钟；此过程重复三次。随后让样品在-20°C下静置1小时，并在4°C下以14,000 rpm离心15分钟。将上清液的800 μL在真空下蒸发至干燥，并在160 μL的甲醇-水（50:50，v/v）中重新配制。重新配制的溶液再次以14,000 rpm离心10分钟，然后在分析前通过0.22 μm膜过滤器过滤。为了建立校准曲线，准确称量每个植物激素标准品并溶解以制备浓度为1000 ng/mL的储备溶液。将各个标准品储备溶液按比例混合以制备组合标准溶液，然后依次稀释以获得一系列校准标准品。每个标准品含有与样品相同的同位素标记内标浓度。使用Waters ACQUITY I-Class超高效液相色谱（UPLC）系统进行色谱分析，该系统配备了ACQUITY UPLC HSS T3柱（100 × 2.1 mm，1.8 μm，Waters）。流动相由含0.1%甲酸的水（A）和含0.1%甲酸的乙腈（B）组成。柱温保持在40°C，自动进样器托盘温度为10°C，进样体积为5 μL。质谱检测在SCIEX QTRAP 6500+三重四极杆质谱仪上进行，该质谱仪配备了IonDrive Turbo V电喷雾离子化（ESI）源，以多反应监测（MRM）模式运行。源参数设置如下：Curtain Gas = 35 psi，IonSpray Voltage = +5500 V / -4500 V，Temperature = 550°C，Ion Source Gas 1 = 50 psi，Ion Source Gas 2 = 550 psi。在UHPLC-MS-MS分析之前，将目标化合物的标准品注入质谱仪以识别响应最强的前体-产物离子转换，这些转换被优化用于MRM参数。最丰富的转换用于定量，而其他转换用于定性确认。数据采集和定量使用SCIEX Analyst Workstation软件（v1.7.2）和Sciex OS 2.0.1进行。回收率通过测量浓度与添加浓度的百分比比来评估。

2.6 抗氧化酶的测定
在发芽后的第3天和第4天收集C. seticuspe幼苗，通过测定超氧化物歧化酶（SOD）和过氧化物酶（POD）的活性来评估T. sebifera对受体植物抗氧化系统的化感作用。SOD活性使用Superoxide Dismutase Colorimetric Activity Kit（EIASODC；Thermo Fisher Scientific）进行测定，POD活性使用Peroxidase Assay Kit，QuantiChrom（D2PD-100；BioAssay Systems，美国加利福尼亚州海沃德）进行测量。所有测定均按照制造商的协议进行。

2.7 RNA提取、分析、注释和数据可用性声明
收集第3天和第4天的C. seticuspe幼苗，并立即在液氮中冷冻用于转录组分析。RNA提取使用Favorgen Plant Total RNA Mini Kit（Favorgen Biotech，台湾屏东）进行，按照制造商的协议进行。文库制备和测序由Bioengineering Lab. Co., Ltd.（日本相模原）使用MGI DNBSEQ-G400RS FAST平台（MGI Tech Co. Ltd., 中国深圳）进行。对于获得的原始RNA数据，预处理步骤包括使用Trimmomatic ver. 0.40（Bolger等人，2014年）修剪接头和去除低质量碱基，然后使用FastQC ver. 0.12.0（Andrews 2010）进行质量控制评估。通过去除含有接头的读段、含有N的读段和低质量读段来生成干净的读段。所有下游分析都基于高质量的干净数据。参考基因组（C. seticuspe Gojo-0，GCA_019973895.1_CsGojo-0_v1_genomic.fna）和相应的GTF注释文件使用STAR v2.7.11a（Dobin等人，2013年）进行索引。将每个样本的干净读段与此索引对齐，使用STAR生成BAM文件以进行下游分析。使用RSEM v1.3.3（Li & Dewey，2011年）获得转录本的预期读段计数，并作为DESeq2的输入。使用DESeq2 v1.44.0（Love等人，2014年）在R中进行差异表达基因（DEGs）分析，使用负二项模型。P值通过Benjamini–Hochberg方法（Benjamini & Hochberg，1995年）进行调整，以控制假发现率（FDR）。

对于功能注释，将转录序列与Swiss-Prot数据库（Apweiler等人，2004年）使用BLASTX v2.15.0（E值< 1E-5）对齐。蛋白质序列（CDSs）与Swiss-Prot（Bairoch & Apweiler，1996年）、EggNOG v5.0（Huerta-Cepas等人，2019年）和KEGG数据库使用BLASTP v2.15.0（Altschul等人，1990年）（E值< 1E-5）对齐。蛋白质结构域使用HMMER（Eddy 1998）（E值< 1E-10）与Pfam进行注释。进行基因本体（GO）富集分析，以识别与DEGs相关的生物过程（BP）、分子功能（MF）和细胞组分（CC）。还进行了KEGG富集分析，以识别相关的代谢途径。我们关注调整后的p值< 0.05的条目以及基于DEG计数的前20个富集类别。支持本研究发现的RNA-seq数据已提交到DDBJ/EMBL/GenBank数据库，并公开可用。相关的BioSample是SAMD00840072-SAMD00840075。

2.8 定量聚合酶链反应
使用500 ng的总RNA进行定量聚合酶链反应（qPCR）分析，以验证基因表达，方法遵循Yamada等人（2022年）的描述。EF1B2和PPA25分别编码真核翻译延伸因子复合体的亚基和蛋白磷酸酶2 A，用作内参基因（表S4）。本实验中使用的基因引物序列列在表S5中。

2.9 统计分析
使用Tukey的Honest Significant Difference（HSD）检验（p < 0.05）评估组间的显著差异，这是一种基于学生化范围分布的事后检验，适用于ANOVA（方差分析）之后。统计分析使用R ver.4.4.3（Core Team 2025）进行。不同处理组之间的差异用字母标记表示，其中相同的字母表示这些组之间没有统计学上的显著差异。

3. 结果
3.1 Triadica sebifera落叶中的代谢物组成
基于非靶向代谢组学分析（详细信息见表S6），在T. sebifera的落叶中鉴定出的主要代谢物类别包括萜类（12.28%）、脂类（9.77%）、生物碱（8.60%）、黄酮类（8.39%）和有机酸（7.31%）。此外，还检测到了多酚和香豆素（图1）。相对丰度最高的二十种代谢物主要是多酚、黄酮类和有机酸，包括儿茶素的衍生物、没食子酸和槲皮素，以及奎宁酸和苹果酸（表1）。

下载：下载高分辨率图像（198KB）
下载：下载全尺寸图像
图1. Triadica sebifera落叶中鉴定出的代谢物组成。
表1. Triadica sebifera落叶中鉴定出的前20种相对丰度最高的代谢物。

3.2 Chrysanthemum seticuspe对化感的形态反应
落叶实验表明，T. sebifera叶粉浓度的增加显著影响了C. seticuspe的根尖伸长（图2 B）。在4 mg·mL?1浓度下，根尖伸长受到明显影响，进一步增加浓度并未加剧这种效应（图2C和D）。单化合物添加实验的结果表明，在相当于落叶中存在的浓度（20 μM）下，儿茶素对C. seticuspe没有显著影响。只有在更高浓度（≥40 μM）下才观察到显著效应（图S3）。

因此，选择4 mg/mL作为后续研究T. sebifera叶粉对C. seticuspe早期发芽的化感作用的实验浓度。结果显示，从第3天开始，与对照组相比，处理组的C. seticuspe根尖伸长显著受到影响（图2E和F）。此外，在处理组中，第3天和第4天之间的根系伸长没有显著差异。相比之下，C. seticuspe的胚轴伸长仅在第4天处理组和对照组之间存在显著差异。此外，在第4天，处理组中观察到了大量的倒伏现象，一些幼苗表现出向上的根系生长（图2G）。总体而言，这些结果表明，4 mg·mL?1 T. sebifera叶粉的化感效应在第3天已经显现，并且相对稳定，持续影响根系伸长，而其对胚轴伸长的影响则有所延迟。此外，在相同浓度下的比较分析显示，生菜对C. seticuspe没有影响。本地物种G. hederacea的影响较弱，而本地物种C. barbinervis的影响则相当。（A）C. seticuspe的根系和胚轴的示意图。（B）在不同浓度（0-10 mg·mL?1）的T. sebifera叶粉下萌发和生长四天的C. seticuspe的代表性图像。比例尺 = 2 mm。（C）和（D）C. seticuspe在四种不同浓度T. sebifera叶粉下萌发和生长四天的根系（Radicle）和胚轴（Hypocotyl）伸长分布。（E）和（F）在4 mg·mL?1 T. sebifera叶粉下第2天到第4天的幼苗根系（Radicle）和胚轴（Hypocotyl）伸长分布。（G）在蒸馏水（DW）中和4 mg·mL?1 T. sebifera叶粉下萌发和生长四天的C. seticuspe的代表性图像。一些幼苗的根系出现向上弯曲和倒伏现象。红线表示平均值，点表示异常值。处理组之间的统计差异通过单因素方差分析（one-way ANOVA）后进行Tukey多重比较测试；不同的字母表示显著差异（p < 0.05）。n = 3。DW是蒸馏水。

3.3. Triadica sebifera对Chrysanthemum seticuspe根系的影响
形态观察显示，处理组的根系中根毛发育受到抑制，根冠的形成也不完整。此外，EdU染色显示处理组的根细胞分裂区中EdU阳性细胞的比例减少，表明细胞分裂频率降低。Hoechst 33342染色显示处理组的核荧光面积减小，这种变化在根冠区域尤为明显（图3A和B）。

下载：下载高分辨率图像（690KB）
下载：下载全尺寸图像

图3. Triadica sebifera诱导的Chrysanthemum seticuspe根系的结构和细胞学变化
超微结构横截面分析显示，在对照组中，C. seticuspe的根尖细胞排列整齐且分布均匀，内皮细胞正常分裂（图3C）。相比之下，处理组的内皮细胞分裂不规则，有丝分裂进程延迟，细胞体积明显增大（图3C）。进一步比较显示，对照组细胞的核保持完整结构，而处理组细胞的核膜不规则，核仁数量增加（图3C）。纵截面分析显示，对照组根尖细胞排列有序，而处理组细胞的细胞排列混乱，细胞体积增大，细胞壁结构异常或部分降解（图3D）。横截面和纵截面都显示处理组中的细胞内囊泡数量增加，推测这是细胞降解过程增强的结果。此外，处理组中质膜的形成似乎减少。

总之，T. sebifera可以影响C. seticuspe的细胞增殖和根系的正常发育。

（A）对照组中C. seticuspe根系的总体形态和荧光染色。上图（1A–1C）显示根系的代表明场图像，包括根分生区、扩展的根冠区域和根系的总体结构。下图（1D–1F）显示荧光显微照片，其中Hoechst 33342标记分裂区中活跃分裂的细胞，EdU和Hoechst 33342的合并信号表示该区域中复制的核的共定位。比例尺：50 μm。（B）用4 mg/mL T. sebifera叶粉处理的C. seticuspe根系的总体形态和荧光染色。（C）C. seticuspe根尖横截面的透射电子显微镜（TEM）图像。样本取自距离根尖200–400 μm的横截面。上图（3A–3E）代表对照组，下图（3F–3J）代表T. sebifera叶粉处理组。每一列依次显示完整的根细胞横截面、放大后的横截面、核膜、核和细胞壁。黄色虚线表示内皮层的差异，绿色箭头标记异常或改变的超微结构特征。比例尺（从左到右）：20 μm、5 μm、2 μm和500 nm。（D）C. seticuspe根系的纵截面TEM图像。

3.4. Chrysanthemum seticuspe的激素反应
结果显示：（1）与压力相关的激素：第3天，处理组和对照组之间的脱落酸（ABA）含量没有显著差异（图4）。然而，到第4天，处理组的ABA含量显著增加，与对照组及其第3天的含量相比都有显著提高。处理组的1-氨基环丙烷-1-羧酸（ACC）含量在两个时间点都显著高于对照组，并且第3天和第4天之间没有显著变化。第3天，处理组和对照组之间的茉莉酸（JA）或水杨酸（SA）含量没有显著差异；然而，到第4天，处理组的JA含量显著增加，而SA含量显著降低。两个时间点之间，两组之间的水杨酸葡萄糖苷（SAG）含量没有显著差异。（2）与生长相关的激素：处理组的吲哚-3-乙酸（IAA）含量在两个时间点都显著低于对照组。相比之下，结合形式吲哚-3-乙酰天冬氨酸（IAA-Asp）在处理组中显著高于对照组，并且从第3天到第4天有所下降。吲哚-3-羧酸（ICA）的时间趋势与IAA-Asp相似。第3天，处理组的赤霉素GA?含量与对照组有显著差异，但第4天没有显著差异。（3）细胞分裂素：处理组的异戊烯基腺苷（iPR）含量在两个时间点都显著高于对照组，但从第3天到第4天显著下降。同样，反式玉米素核糖苷（tzR）和激动素在处理组中也显著高于对照组。（4）特定信号分子：处理组的strigol含量在两个时间点都显著低于对照组，并且在第4天进一步下降。

下载：下载高分辨率图像（522KB）
下载：下载全尺寸图像

图4. 在蒸馏水（DW）或4 mg·mL?1 T. sebifera叶粉中萌发和生长的Chrysanthemum seticuspe中的植物激素含量
在蒸馏水（DW）或4 mg·mL?1 T. sebifera叶粉中萌发和生长的C. seticuspe幼苗中，量化了脱落酸（ABA）、1-氨基环丙烷-1-羧酸（ACC）、茉莉酸（JA）、水杨酸（SA）、水杨酸葡萄糖苷（SAG）、吲哚-3-乙酸（IAA）、吲哚-3-乙酰天冬氨酸（IAA-Asp）、赤霉素A?（GA?）、异戊烯基腺苷（iPR）、激动素、反式玉米素核糖苷（tzR）和strigol的含量。处理组之间的统计差异通过单因素方差分析（one-way ANOVA）后进行Tukey多重比较测试；不同的字母表示显著差异（p < 0.05）。n = 3。DW是蒸馏水。

3.5. Chrysanthemum seticuspe的抗氧化反应
结果显示，第3天和第4天，处理组和对照组之间的过氧化物酶（POD）活性没有显著差异，两个处理时间点之间也没有显著差异（图5）。然而，处理组的超氧化物歧化酶（SOD）活性在第3天显著高于对照组；然而，这种差异在第4天减弱，两个处理天之间没有显著差异。总体而言，C. seticuspe对T. sebifera处理的抗氧化反应表现为SOD活性的短暂早期增加，伴随POD活性的无相应变化。此外，SODC的qPCR结果与总SOD活性的观察趋势相似（图S4）。

下载：下载高分辨率图像（157KB）
下载：下载全尺寸图像

图5. 在T. sebifera叶粉处理下Chrysanthemum seticuspe的过氧化物酶（POD）和超氧化物歧化酶（SOD）活性
在用4 mg·mL?1 T. sebifera叶粉萌发和生长的种子中，第3天和第4天测量了酶活性。红线表示不同处理组平均值之间的连接。处理组之间的统计差异通过单因素方差分析（one-way ANOVA）后进行Tukey多重比较测试；不同的字母表示显著差异（p < 0.05）。n=3。DW是蒸馏水。

3.6. Chrysanthemum seticuspe对Triadica sebifera的分子反应
使用DESeq2分析，我们确定了第3天处理组与对照组相比有1,591个上调和1,978个下调的差异表达编码序列（DECs）（FDR < 0.1，FC > 2）。第4天，处理组有656个上调的DECs和778个下调的DECs（FDR < 0.1，FC > 2；图S5）。

3.6.1. 第3天Chrysanthemum seticuspe的分子反应
GO生物过程（BP）富集分析显示，第3天上调的差异表达基因（DEGs）主要与缺水、对外源性和毒性刺激的反应、激素代谢和解毒相关的生物过程有关（图6）。KEGG分析进一步表明，这些DEGs在与次级代谢和芳香化合物生物合成相关的多个代谢途径中富集，包括苯丙素生物合成和几类植物次级代谢物。此外，参与代谢修饰的途径——如由糖基转移酶、广泛参与氧化代谢和解毒的细胞色素P450s以及谷胱甘肽代谢的途径也显示出显著富集。

下载：下载高分辨率图像（442KB）
下载：下载全尺寸图像

图6. 在T. sebifera处理下第3天C. seticuspe中差异表达基因（DEGs）的功能富集分析
值得注意的是，几个植物激素的生物合成前体途径得到了富集，包括色氨酸代谢（生长素的前体）、玉米素生物合成（细胞分裂素的前体）、半胱氨酸和甲硫氨酸代谢（乙烯的前体）以及α-亚麻酸代谢（茉莉酸JA的前体）。此外，这些基因在与信号感知和转导相关的途径中也显著富集，如植物MAPK信号通路和ABC转运蛋白。

相比之下，第3天下调的基因在与光合作用、叶绿体结构和组织、能量产生以及蛋白质合成相关的生物过程中高度富集——这些过程与植物生长和能量供应紧密相关。KEGG分析同样显示，第3天下调的基因主要在与光合作用、叶绿体结构和色素代谢、能量产生（包括戊糖磷酸途径[PPP]和碳同化）以及蛋白质翻译和折叠相关的途径中富集。

在T. sebifera处理下第3天差异表达的基因进行了基因本体论（GO）富集分析（BP）和京都基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。

3.6.2. 第4天Chrysanthemum seticuspe的分子反应
BP富集分析（图7）显示，第4天上调的DEGs在解毒相关过程（如谷胱甘肽代谢和毒素代谢）、含硫化合物和苯丙素生物合成、木栓质生物合成以及与缺水胁迫相关的生物过程中富集。KEGG富集分析表明，第4天富集的代谢途径与第3天观察到的途径大体相似，主要涉及解毒过程、激素前体生物合成和多个次级代谢途径。然而，除了这些途径外，第4天还显示出与形成保护性结构屏障相关的途径的富集，包括角质素、木栓质和蜡的生物合成。

下载：下载高分辨率图像（434KB）
下载：下载全尺寸图像

图7. 在T. sebifera处理下第4天C. seticuspe中差异表达基因（DEGs）的功能富集分析
第4天下调的基因主要在与细胞壁组织和生物发生、离子（特别是阴离子）跨膜运输以及萜烯/异戊二烯代谢相关的生物过程中富集，这些都与结构维持和代谢活动有关。KEGG富集分析进一步表明，第4天下调的基因在与光合作用、氮代谢、蛋白质糖基化以及细胞结构调节（如涉及运动蛋白和ATP依赖的染色质重塑的途径）相关的通路中富集。此外，与二萜类生物合成、蛋白激酶和苯丙素相关过程相关的通路也得到了富集。在T. sebifera处理后的第4天，对C. seticuspe中差异表达的基因进行了基因本体论（GO）富集分析，以研究其在生物过程（BP）和京都基因组与基因组百科全书（KEGG）通路中的富集情况。

4. 讨论
4.1. Triadica sebifera的化感作用基础
代谢组分析显示T. sebifera的落叶中存在多种代谢物，其中相对丰度较高的化合物主要为多酚、黄酮类和有机酸。多酚和黄酮类在多种植物中被广泛报道具有化感活性，能够抑制邻近物种的种子萌发和幼苗生长（Weston和Mathesius，2013；Khamare等人，2022）。例如，Juglans regia和Acacia melanoxylon的叶子和枝条提取物中含有原儿茶酸和咖啡酸等酚酸，以及没食子酸等多酚化合物，这些化合物显著抑制了包括生菜和几种杂草在内的受体植物的种子萌发和根系伸长（Hussain等人，2020；?or?evi?等人，2022）。黄酮类同样具有明显的化感效应。例如，Fagopyrum esculentum根部释放的槲皮素在浓度约为50 μM时可以完全抑制Phelipanche ramosa根系的伸长，并诱导形成吸器，这突显了其强烈的化感活性和在植物发育信号传导中的调节作用（Fernández-Aparicio等人，2021）。在本研究中，在T. sebifera的落叶中检测到了多种酚酸和黄酮类化合物，这与先前的研究结果一致，表明这些化合物可能是T. sebifera落叶化感作用的主要化学基础。我们的结果表明，在田间条件下，单一化合物的化感活性可能不会产生显著效果，而落叶中多种化合物的共存可能是T. sebifera化感作用发生的必要条件。然而，这一假设仍需要通过对多种化合物进行定量分析来验证，而这又依赖于在田间条件下准确测定它们的实际浓度。未来的研究应量化关键候选化合物在田间条件下的实际浓度、季节动态和环境持久性，并通过混合实验进一步确定其效应是源于多种化合物之间的协同作用还是由特定单一物质主导。

需要注意的是，该实验是在无菌琼脂条件下进行的，因此仅反映了这些化合物的潜在直接化感效应。化感物质可以通过调节根际微生物群落的组成和功能间接影响植物-植物相互作用。许多释放到土壤中的化感物质不会以原始化学形式存在，而是会经历微生物介导的降解和转化过程，从而改变其生态效应（Inderjit等人，2011）。在某些系统中，这些微生物转化甚至会产生生物活性增强的代谢物，从而放大化感效应。例如，Rhododendron formosanum释放的(-)-catechin在浓度约为50 μM时可以完全抑制Phelipanche ramosa根系的伸长，并诱导形成吸器，这突显了其强烈的化感活性和在植物发育信号传导中的调节作用（Fernández-Aparicio等人，2021）。然而，T. sebifera落叶中实际的环境浓度以及这些化合物的释放后的浓度仍然不清楚，尽管可以使用高效液相色谱（HPLC）进行测量。由于田间环境的显著时空异质性以及传统方法对样品提取的依赖性，这样的测量可能无法准确反映原位浓度。此外，微生物可能会通过降解或转化过程改变这些化合物的环境浓度和生物活性；然而，目前仍难以确定它们在田间条件下的参与程度和方式。为了解决这些问题，我们正在分析添加T. sebifera落叶前后细菌群落的变化。同时，我们计划通过分离和培养相关微生物，利用细菌膜蛋白对目标化合物的特异性结合能力，并结合定向工程与稳定荧光蛋白的融合表达，从而实现田间条件下的原位定量检测。与传统化学分析方法相比，这种方法在实时监测和原位检测方面具有优势。这种方法有潜力绘制化感化合物的空间分布图，评估微生物在其转化中的参与程度，并实现田间条件下的实时定性和定量监测。此外，通过整合田间测量的浓度数据，可以进行混合实验，以确定观察到的效应是源于多种化合物之间的协同作用还是由特定单一物质主导。

4.2. Triadica sebifera化感作用下Chrysanthemum seticuspe根系的细胞和结构异常
我们的结果表明，T. sebifera显著影响了C. seticuspe根尖区域的有丝分裂活性和结构完整性，同时抑制了根毛的形成。这些发现与先前的研究一致。例如，Salvia leucophylla释放的单萜类化合物抑制了Brassica campestris根尖分生组织的DNA复制和细胞分裂（Nishida等人，2005）。类似地，苯甲酸衍生物诱导了Brassica juncea根尖细胞的形态异常和细胞器损伤（Kaur等人，2005），而柠檬醛导致Arabidopsis thaliana根尖变形和根毛发育异常（Grana等人，2013）。这些发现共同表明，在化感胁迫下，细胞结构和分裂通常会受到影响。

此外，已有报道指出化感物质会引发显著的细胞毒性反应，包括由活性氧（ROS）失衡介导的坏死或程序性细胞死亡（PCD）（Cheng & Cheng，2015）。例如，天然生物碱sanguinarine在Allium cepa根尖诱导了H?O?和O??•的过度积累，导致DNA片段化和染色质浓缩——这是类似凋亡的程序性细胞死亡（AL-PCD）的特征（?abka等人，2017）。相比之下，我们的超微结构观察没有发现明显的细胞死亡特征，KEGG通路分析也没有显示出与细胞死亡或DNA修复相关的通路显著富集。这些结果表明，T. sebifera的化感效应更可能引起非致命的细胞干扰，而不是典型的程序性细胞死亡过程。然而，不能完全排除在处理后早期（例如48小时内）发生短暂或局部细胞死亡的可能性。未来的研究应采用功能测定方法，如细胞活力染色（例如Evans blue或propidium iodide染色）和离子泄漏测量，以定量确定是否发生了显著的细胞死亡。此外，可以整合空间单细胞转录组方法，系统地分析植物暴露于落叶后的早期反应，从而阐明反应模式和潜在的细胞死亡过程。

值得注意的是，观察到C. seticuspe根系有明显的向上弯曲，这表明化感干扰可能破坏了重力感知系统。根冠中的感受细胞依靠淀粉质体沉降来感知重力方向，并通过AUX1和PIN载体介导的极性生长素运输在根尖建立生长素梯度，从而确保正确的向重力生长（Marchant等人，1999；Friml和Palme，2002；Morita，2010；Blancaflor，2013；Sato等人，2015）。当这些转运蛋白的极性或膜循环受到干扰时，生长素重新分布会受到影响，导致异常的向重力反应和不对称伸长（Rahman等人，2010）。本研究中观察到的根冠结构损伤表明，T. sebifera可能破坏了重力感知细胞的结构完整性。处理组中C. seticuspe幼苗的内源性吲哚-3-乙酸（IAA）水平从第3天到第4天持续下降，而负责IAA氧化降解的关键酶Dioxygenase for Auxin Oxidation（DAO）的表达在此期间没有显著变化，表明IAA水平的下降主要不是由于氧化降解增强（图S6）。同时，吲哚-3-乙酸-天冬氨酸（IAA-Asp）水平持续升高，伴随GH3表达的显著上调（图S7）。GH3（GRETCHEN HAGEN 3）家族成员编码生长素-酰胺合成酶，作为典型的生长素诱导调节因子，催化自由IAA与氨基酸的结合，从而参与生长素稳态的负反馈调节。研究表明，GH3表达受局部生长素信号强度的调节，并在特定细胞和组织中介导生长素的失活，从而有助于维持空间生长素稳态（Park等人，2007；Guo等人，2022）。因此，根冠结构损伤后重力感知的破坏可能产生了异常的信号输入，随后通过GH3介导的生长素结合来维持生长素稳态。这种调节调整可能部分缓解了外部化感干扰，同时也导致了异常表型，如向上弯曲。尽管如此，由于本研究未直接检测根尖中生长素的空间分布和生长素转运蛋白（如AUX1和PIN蛋白）的极性，因此需要进一步的研究采用生长素定位和荧光标记方法来进一步探讨。

总体而言，这些细胞和结构变化表明C. seticuspe幼苗确实受到化感效应的影响。然而，这种效应主要表现为对根系发育和相关信号转导过程的干扰，更可能是一种非致命的调节反应，而不是典型的细胞死亡驱动的急性细胞毒性效应。

4.3. Triadica sebifera化感作用下Chrysanthemum seticuspe的氧化应答和解毒系统激活
在本研究中，暴露于T. sebifera化感压力的C. seticuspe在第3天显示出SOD活性显著增加，到第4天恢复到对照水平，而POD活性在整个实验期间基本保持不变。化感相互作用可以诱导受体植物产生活性氧（ROS），导致超氧阴离子（O??•）和过氧化氢（H?O?）的积累，从而引起氧化损伤并抑制植物生长。例如，植物来源的单萜类α-pinene已被证明会迅速诱导受体植物根组织中ROS的积累并增强脂质过氧化，导致膜损伤和根系伸长抑制（Singh等人，2006）。在氧化应激下，植物必须维持ROS产生和清除之间的动态平衡，以防止过度的氧化损伤。这种调节平衡依赖于酶促抗氧化系统（如超氧化物歧化酶（SOD）、过氧化氢酶（CAT）和过氧化物酶（POD）与非酶促抗氧化剂（包括抗坏血酸、维生素E和谷胱甘肽（GSH））的合成和积累之间的精确协调（Mittler等人，2004；Apel和Hirt，2004；Foyer和Noctor，2005；M?ller等人，2007；Gill和Tuteja，2010）。KEGG通路富集分析进一步显示，从第3天到第4天，与谷胱甘肽代谢、细胞色素P450活性、P450介导的外源物质代谢和ATP结合盒（ABC）转运蛋白相关的代谢通路显著富集。qPCR验证也确认，在此期间参与解毒的基因保持了高水平表达（图S8和S9）。植物的解毒机制——包括细胞色素P450单加氧酶、谷胱甘肽S-转移酶（GSTs）和ABC转运蛋白——与抗氧化系统协同作用，消除ROS诱导的氧化产物和外源化合物，从而增强整体解毒和防御能力（Vicidomini等人，2024）。谷胱甘肽代谢在维持细胞氧化还原平衡中起着关键作用，通过还原型（GSH）和氧化型（GSSG）形式之间的转化（Foyer & Noctor，2005）。作为主要的非酶促抗氧化剂，GSH不仅直接清除自由基，还为过氧化物酶（如GPX）提供电子供体，促进过氧化物的解毒并维持细胞稳态（Foyer & Noctor，2011）。此外，GSH是GSTs的必需底物，GSTs催化GSH与亲电化合物（包括某些化感物质和环境污染物）的结合，从而促进它们的代谢和去除（Chronopoulou等人，2011；Hasanuzzaman等人，2017；Ugalde等人，2025）。细胞色素P450酶（CYP450s）催化一系列I相氧化反应，如羟基化和去甲基化，这些反应增加了外源物质的极性和溶解度，促进了它们的进一步降解和排泄（Werck-Reichhart和Feyereisen，2000年；Mizutani和Ohta，2010年）。同时，ABC转运蛋白利用ATP水解来驱动亲电化合物、GSH结合物和次级代谢物的跨膜运输，从而在解毒和细胞稳态中发挥关键作用（Rea，2007年）。活性氧（ROS）也可以作为信号分子，激活丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）级联反应，并与植物激素信号通路（如茉莉酸（JA）和脱落酸（ABA）相互作用，从而调节防御相关基因的转录（Apel和Hirt，2004年；Mittler，2017年；Waszczak等人，2018年；Mittler等人，2022年）。在处理T. sebifera叶片后的第4天，C. seticuspe的内源性ABA水平显著高于对照组，而JA水平从第3天开始就已经显著增加。KEGG富集分析进一步表明，从第3天到第4天，与植物MAPK信号通路、激素代谢（包括JA前体生物合成）和渗透压胁迫响应相关的通路持续上调。在第4天，与角质质、木栓质和蜡质生物合成相关的通路也显著富集。这些结果表明，ROS可能激活MAPK级联反应并协调JA–ABA信号网络，从而诱导防御相关基因的表达并增强结构防御机制。这反映了植物防御策略的动态转变——从早期信号激活到后期结构强化。总之，尽管SOD活性迅速下降，C. seticuspe通过激活谷胱甘肽代谢和P450–GST–ABC解毒网络来补偿这一减少，从而维持细胞氧化还原和防御稳态。这反映了植物防御策略的动态转变——从早期的氧化信号响应到随后的代谢防御阶段。

4.4. 在T. sebifera化感作用下Chrysanthemum seticuspe的激素网络重编程
化感的一个显著特征是受体植物激素稳态的破坏。先前的研究表明，无患子科植物Koelreuteria integrifoliola的叶提取物显著降低了多年生黑麦草（Lolium perenne）中的赤霉素（GA?）和生长素（IAA）水平，同时诱导了脱落酸（ABA）的积累，从而显著抑制了植物生长（Zhang等人，2021年）。此外，Ahammed等人（2020年）报告称，化感化合物表没食子儿茶素-3-没食子酸酯（EGCG）通过调节ABA和GA之间的拮抗作用来抑制番茄种子的萌发和早期幼苗生长。EGCG处理导致ABA含量增加和GA?水平降低，从而降低了GA?/ABA比率并随后抑制了生长。然而，我们的结果与这些主要是单向的激素变化模式不同。在化感胁迫的早期阶段（第3天），C. seticuspe的内源性ABA水平尚未显著增加，而茉莉酸（JA）则表现出明显的积累。随着胁迫持续到第4天，ABA水平显著上调。在植物胁迫信号网络中，JA通常与早期防御感知和局部反应相关，而ABA主要在后期胁迫耐受和稳态调节中起作用。这两种激素之间存在复杂的时间协调：JA通常在胁迫初期迅速积累，激活防御相关基因和解毒通路，而ABA在后期上升以维持防御反应并重新建立生理平衡（Nakashima和Yamaguchi-Shinozaki，2013年；Wasternack和Hause，2013年；Verma等人，2016年）。JA的持续积累以及水杨酸（SA）的同时下降建立了明显的JA–SA拮抗关系。这种激素配置通常与快速的局部防御激活、增强的解毒代谢和细胞壁重塑相关（Thaler等人，2012年；Berens等人，2017年；Wasternack和Hause，2013年）。乙烯前体1-氨基环丙烷-1-羧酸（ACC）在两个时间点的水平都高于对照组，但在处理组内相对稳定，没有持续增加的趋势。这种“升高但稳定”的乙烯动态在受到化感或毒性胁迫的植物中常见，通常表明乙烯主要作为早期胁迫感知信号和活性氧（ROS）稳态的调节因子，而不是持续防御维持的主要因素（Wang等人，2002年；Overmyer等人，2003年）。过量的乙烯积累可能会引发过早衰老并造成代谢负担（Peleg和Blumwald，2011年；Dubois等人，2018年）。因此，这里观察到的稳定ACC谱型可能反映了在维持防御敏感性和防止乙烯过度积累之间的精细平衡。总体而言，这些发现表明C. seticuspe在化感压力下采用了一种双相胁迫调节策略，其特征是早期JA占主导地位，随后ABA参与其中。关于生长相关激素，IAA水平在第3天持续下降，而其无活性的结合物（IAA-Asp和ICA）显著增加，表明不可逆的生长素分解途径被积极增强。这种激素调节反映了典型的“防御优先”策略，即植物在胁迫条件下抑制细胞伸长、节省资源并减少与生长相关的能量消耗（Kazan & Manners，2009年）。一致地，KEGG富集分析显示从第3天到第4天，色氨酸代谢（IAA的生物合成前体途径）显著富集，进一步支持了在化感胁迫下IAA水平被积极下调的结论。值得注意的是，赤霉素GA?表现出动态模式，特征是早期积累后随后的显著下降。这种反应可能反映了化感胁迫初期的一种短暂“生长补偿”尝试。GA生物合成基因（如GA20ox和GA3ox）的短期激活可能是对轻微氧化胁迫的早期生长修复反应，或者是早期乙烯信号与GA通路之间的相互作用的结果。然而，随着胁迫的持续，ABA水平的显著增加可能引发了GA生物合成的抑制和GA分解途径的激活（例如GA2ox的诱导），导致GA?含量的迅速减少。因此，GA?的“增加–减少”模式反映了从生长维持到防御优先的生理转变，代表了ABA–GA拮抗的典型表现（Achard等人，2006年；Navarro等人，2008年；Colebrook等人，2014年）。此外，三种细胞分裂素——iPR、tzR和kinetin在整个处理期间持续增加。这种模式与细胞分裂素在维持细胞分裂活性、延迟生长抑制和减轻早期胁迫期间的氧化损伤中的作用一致（Ha等人，2012年）。细胞分裂素的升高可能代表了“胁迫可塑性窗口”，使植物在胁迫仍然不确定的情况下保持一定程度的生长潜力。相比之下，独脚金（SL）的水平在两个时间点都显著降低。SL是根系结构、侧芽发育和菌根共生的关键调节因子（Gomez-Roldan等人，2008年；Umehara等人，2008年）。SL水平的持续降低表明，植物可能积极限制能量消耗较大的地下相互作用，特别是菌根招募，以便将资源重新分配到解毒、抗氧化防御和结构保护。总的来说，C. seticuspe在应对T. sebifera化感胁迫时经历了显著的激素网络重编程。其防御策略从早期的乙烯敏感性和JA主导的局部反应转变为中期和后期的ABA–JA介导的稳态调节，伴随着持续的生长素抑制和细胞分裂素激活。这种动态激素调整与生长–防御权衡理论非常吻合，该理论认为植物在不利条件下重新分配能量和代谢资源以平衡生长抑制和防御激活（Herms和Mattson，1992年；Huot等人，2014年）。因此，C. seticuspe并不简单地表现出胁迫激素的均匀增加和生长激素的减少；相反，它显示出具有时间层次性和互补性的激素重编程模式，这是非致命适应性胁迫反应的特征。

4.5. 化感干扰的可能机制
在实验室条件下，T. sebifera对C. seticuspe的影响表明，化感可能在受体植物中诱导与毒性相关的信号刺激，从而触发积极的、非致命的防御重编程反应。这一过程可能涉及一系列事件，包括ROS爆发的诱导、MAPK信号通路的激活、随后植物激素（如JA和ABA）的重组，以及最终GH3介导的生长素结合和解毒相关基因的激活，导致生长–防御权衡。因此，观察到的生长“抑制”更可能反映了在胁迫条件下的适应性调节策略，而不是被动生理损伤。如果这种效应主要是由直接毒性驱动的，那么观察到的植物群落模式就不会出现。然而，不能排除在自然条件下这一效应可能被微生物过程进一步放大，这需要进一步研究。此外，这一过程可能涉及表观遗传调控，并进一步影响植物群落结构的形成。基于这些观察，我们暂时将这一过程描述为“化感驱动的化学生态过滤”（图8）。这种“干扰机制”可能有助于解释为什么T. sebifera尽管在自然栖息地中具有很强的竞争能力，但不会形成完全排他的入侵模式。然而，当前的研究基于单一物种案例。未来的工作应纳入其他强化感的物种（例如Solidago canadensis），并在等浓度条件下进行形态学、分子和细胞水平的系统分析，以进一步验证这一假设。

下载：下载高分辨率图像（137KB）
下载：下载全尺寸图像
图8. 叶屑介导的化感驱动的化学生态过滤塑造植物群落组装
在叶屑分解过程中，植物将次级代谢物释放到土壤中，从而通过微生物介导的途径直接或间接影响邻近植物。这些化感物质可以在受体植物中诱导防御重编程反应。这种反应可能构成一种化学生态过滤机制，该机制可以通过表观遗传过程进一步强化，从而促进群落分化。

4.6. Chrysanthemum seticuspe作为化感研究的潜在模型
在这项研究中，C. seticuspe主要被用作生物学相关的受体系统来表征化感反应。此外，C. seticuspe具有参考基因组、遗传转化系统和不断扩展的遗传资源（例如T-DNA插入系），为从描述性观察推进到机制分析提供了关键基础（Nakano等人，2021年）。本研究确定的调控过程——包括ROS信号、MAPK级联激活、JA–ABA协调和GH3介导的生长素稳态——可以通过突变分析和基因扰动直接测试，从而验证化感干扰背后的信号通路。因此，C. seticuspe不仅是一个生态学上相关的生物测定系统，而且是一个将生态相关性与遗传可操作性联系起来的机制信息模型。这一双重优势使其特别适合于解析化感物质如何诱导协调的调节重编程，并最终影响植物的发育反应和竞争结果。

5. 结论
本研究通过使用C. seticuspe作为新的受体植物模型，建立了一个新的化感评估框架。更重要的是，这项研究支持扩展和重新定义传统的化感概念，该概念历来侧重于“化感抑制”，转向强调“化感物质干扰”的理论框架。这一观点突出了受体植物在应对化感相互作用时的主动调节能力和适应潜力。从生态学角度来看，在低浓度条件下，化感更可能作为一种“化学生态过滤”在自然植物群落中发挥作用。这种机制可能促进物种分化和生态位划分，跨越长时间的进化过程。换句话说，化感不仅仅是个体之间的生理相互作用，也可能代表一种由自然选择驱动的重要生态调节力量，选择性地排除无法耐受化感胁迫的个体，同时有利于更耐受的表型。

未引用的参考文献（Braun-Blanquet，1964年；Carvalho等人，2019年；Gra?a等人，2013年；）

资助
本工作得到了MEXT KAKENHI项目（项目编号JP21H04717）的支持。本工作还得到了JST的支持，该项目旨在通过设立大学奖学金来促进科技创新（项目编号JPMJFS2129）。

作者贡献声明
Miho Nakahara-Tsubota：写作 – 审稿与编辑、可视化、验证、方法学、调查、概念化。
Hirotsuna Yamada：写作 – 审稿与编辑、概念化。
Lydia Ratna Bunthara：写作 – 审稿与编辑、方法学、调查、数据管理。
Sheng Zepeng：写作 – 原始草稿、可视化、方法学、调查、形式分析、概念化。
Hiromi Tsubota：写作 – 审稿与编辑、监督、项目管理、方法学、资金获取、概念化。
Jun Wasaki：写作 – 审稿与编辑、资源管理、方法学、资金获取、概念化。
Tatsuo Nehira：写作 – 审稿与编辑、资源管理、概念化。