【摘要】 遗传和基因组方法，包括数量性状（如抗病性）的基因组选择，正在开发中，目前用于一些高价值树木作物，如火炬松（火炬松）（Resende等人，2012年）。

遗传和基因组方法，包括数量性状（如抗病性）的基因组选择，正在开发中，目前用于一些高价值树木作物，如火炬松（火炬松）（Resende等人，2012年）。然而，这些方法尚未得到广泛应用，因为许多森林病理系统的宿主抗性遗传基础仍然未知（Neale和Kremer，2011；Muranty等人，2014）。因此，需要更快速、更便宜的替代方法来筛选和分型树木，特别是非模式树种。其中一种方法利用红外（IR）或拉曼光谱生成生物样品的化学指纹，有可能克服目前的筛选和表型限制。化学指纹可以与化学数据的化学计量学多元分析相结合，以识别区分两个或更多组的光谱特征（Fiehn，2001年，2002年；Goodacre等人，2004年；Xia和Wishart，2011年）。从红外和拉曼光谱仪生成的化学指纹数据可以使用各种化学计量学方法进行分析，如主成分分析（PCA）、类类比软独立建模（SIMCA）或偏最小二乘回归（PLSR）基于振动光谱的方法，包括红外光谱和拉曼光谱，可以产生固体、液体和气体样品的化学指纹，并且能够适应高通量分析（Diem，1993；Fiehn，2001）。固体样品包括完整的叶片或细枝组织，或地面组织。还可以分析树木组织的液体提取物，通常在实验室环境中使用台式或便携式（即更小、更易于运输）设备。手持设备可在实验室以外使用，最适合现场或森林应用。拉曼光谱也能产生化学指纹；然而，拉曼光谱测量了用激发源（如激光）照射分子后，在给定波长下的能量交换（Ellis和Goodacre，2006；Lupoi等人，2014）。拉曼光谱不是测量光本身的衰减（如红外光谱），而是测量来自样品的散射光子光谱（Diem，1993）。入射激光波长的拉曼位移类似于用红外光束检测后分子对红外的吸收（Ellis和Goodacre，2006）。因此，红外光谱和拉曼光谱的数据分析基本相同。使用拉曼光谱的一个潜在缺点是，拉曼效应可能很弱，需要更长的信号收集时间（即，探测器必须收集的时间光谱量）（Ellis和Goodacre，2006）。尽管如此，使用拉曼光谱仍有许多优点。例如，手持和便携式拉曼光谱仪可能比其他基于红外光谱仪的设备更适合现场定性分析，因为激光焦点可以直接定位在样品上，例如，即使样品储存在塑料袋或玻璃瓶中，并且水不会对光谱产生模糊影响，也可以对样品进行分析

 

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