植物精油是一类具有挥发性的天然次生代谢产物，主要由萜烯类、芳香族化合物及其含氧衍生物组成，在食品保鲜、个人护理及辅助医疗等领域具有重要应用价值。与草本植物相比，木本植物精油，特别是柏科精油，具有原料来源稳定、资源储量丰富等优势，还能与林业副产物加工相结合，实现资源的高值化利用，展现出良好的开发潜力。然而，现有研究多聚焦于个别物种或单一采样时间点，而忽略不同物种间的化学差异和季节动态变化对于精油组成的影响，对多组分间的协同或拮抗作用也缺乏系统性的认识。
针对上述问题，中国科学院植物研究所石雷研究团队对柏科精油的抗菌性能开展了系统研究。以翠柏属、扁柏属、柏木属、侧柏属、崖柏属、罗汉柏属及刺柏属等7个属的11种柏科植物为对象，分别在春、秋两季采样，构建了跨物种、跨季节的样本体系。GC–MS共鉴定出59种挥发性成分，主要包括单萜、含氧单萜及倍半萜，并将它们划分为α-蒎烯型、桧烯型、α-侧柏酮型和乙酸龙脑酯型4类。研究发现，各化学型在不同季节间总体保持稳定，但组成比例存在差异：春季样品精油得率和单萜含量更高，同时抗菌活性也更强；秋季样品则呈现更复杂的成分特征。多数精油对大肠杆菌的抑制更为明显，这可能与部分含氧单萜更易穿透革兰氏阴性菌外膜有关。单体测试中，α-侧柏酮活性最强，萜品烯-4-醇次之，但完整精油在膜破坏方面的作用明显强于单一成分。为深入解析这一复杂体系，研究引入了机器学习方法，构建了关联化学组成与抗菌活性的预测模型。通过对多种算法的比较，XGBoost模型表现出最佳的预测能力，并将α-侧柏酮识别为关键变量。SHAP分析提示其与萜品烯-4-醇之间存在协同作用，实验亦证实两者按1:1组合时，最小抑菌浓度由2 mg/mL降至0.5 mg/mL。在机制层面，精油处理后细菌细胞壁出现塌陷与破裂，同时伴随蛋白质、核酸外泄以及ATP水平下降；分子对接结果显示相关成分可作用于GyrB、MurA和FabI等多个靶点。研究从成分、活性到作用机制形成了较为完整的分析路径，并通过模型分析与实验验证相结合，明确了关键成分及其协同关系，为柏科精油的应用与配方优化提供了依据。
研究相关成果于4月1日在线发表于国际期刊Industrial Crops and Products。植物所已毕业研究生黄业钦与王冠为共同第一作者，石雷研究员与李慧高级工程师担任共同通讯作者。研究得到了中国科学院国际伙伴计划的资助。
论文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0926669026004838
（植物多样性与特色经济作物全国重点实验室、植物园供稿）
柏科植物精油的化学特征、抗菌活性及机器学习预测的整合研究
