植物是由时间依赖的生物过程组成的非平衡系统。化学响应的表型分析通常使用植物组织进行，但这些组织的行为与整株植物不同，并且只进行一次测量。单点测量无法捕获与营养吸收、免疫或生长相关的植物化学信号中丰富的时间解析变化信息。在这项工作中，我们报告了一个高通量、模块化、实时化学表型平台，用于持续监测整株植物常被忽视的根环境中的化学信号：TETRIS（用于植物根部原位化学传感的时间分辨电化学技术）。TETRIS由筛印电化学传感器组成，用于监测整株植物的根环境中盐、pH和H2O2的浓度。TETRIS可以检测到时间敏感化学信号，并通过多路复用并行操作，阐明活体植物的整体化学行为。使用TETRIS，我们确定了一系列离子（包括营养和重金属）在花椰菜中的吸收速率。我们还使用离子通道阻滞剂LaCl3调节离子吸收，这可以通过TETRIS进行监测。我们开发了一个机器学习模型来预测盐的吸收速率，包括有害和有益的盐，证明了TETRIS可以用于新植物品种的离子吸收快速映射。TETRIS有潜力克服高通量筛选中的紧迫“瓶颈”，以生产产量高、抗胁迫能力提高的植物品种。

图1 a）TETRIS示意图，显示传感器制作、幼苗生长和使用标准实验室电位计测量记录的过程；b）具有30个甘蓝苗种（9天龄）的纸片的电化学阻抗谱Nyquist图；c）在向KCl（1M，180μL）的纸片中加入H2O2（1mM，20μL）期间的H2O2检测；d）在向去离子水中加入H2SO4和NaOH期间的pH检测；e）我们的盐浓度、pH和H2O2传感器的设计和材料，插图不按比例缩放。

图2 a）TETRIS的照片，单个或多个传感器可以放置在幼苗下方；b）盐浓度传感器在2 kHz时对不同KCl浓度的平均阻抗响应。实心青色线表示数据的线性范围的线性拟合。插入显示了在0.1 M KCl中的电化学阻抗谱的Bode图，绿色箭头显示我们选择的2 kHz频率；c）1 M KCl中pH传感器的校准曲线，误差棒显示1个标准偏差（n = 8）；d）1 M KCl中H2O2传感器的校准曲线，误差棒显示1个标准偏差（100µM：n = 4；2µM：n = 2；5-50µM：n = 3）。传感器设计显示在每个图b）-d）的右上角。

图3 a）菜芥幼苗根部H2O2浓度的实时监测（绿色信号，10棵，16天龄），以及空白纸控制（黑色信号），在纸片（黑色箭头）中加入H2O2（500 µM，30 µL）。虚线边框插图显示了放大的图。b）菜芥幼苗根部（绿色，紫色和青色信号，30棵，9天龄）和空白纸控制（黑色信号）的pH（上）和电阻（下）的实时同时监测，纸片中加入NaOH溶液（黑色箭头）。

图4 a）在过滤纸上生长的甘蓝幼苗被放置在TETRIS中的阻抗传感器上，并实时测量电阻抗。至少经过3小时的休息期后，向过滤纸中加入KNO3（0.1 M，30 μL）（箭头）。随着离子被幼苗吸收和过滤纸中的盐浓度降低（绿色信号），阻抗缓慢增加。将此与空白纸基质（无植物）相比较，阻抗保持低（黑色信号），以及只向纸上添加水而不是盐溶液的植物，阻抗保持高（青色信号）。b）在最大盐浓度测量点和曲线与初始基线浓度相遇之间，以5％公差形式绘制形式为c = Btk的指数曲线。找到k并将其设置为吸收量；c）9天大的甘蓝幼苗数量对NaCl相对吸收量的影响。误差条表示1个标准偏差（n = 2）；d）甘蓝年龄（三十株植物）对KNO3相对吸收量的影响。误差条表示1个标准偏差（n = 3）。

图5 a) 使用TETRIS测量30个甘蓝幼苗（9天龄）在纸片中吸收盐的速率，相对于没有植物的对照组，（值在1以下被认为具有净零或负离子吸收）。b) 统计分析显示某些阳离子类别（i）之间存在显著差异，但阴离子类别（ii）之间没有显著差异，其中置信钻石显示平均吸收量、95%置信区间和数据点数，字母显示具有或不具有显著差异的类别。c) 使用去离子水、NaCl（0.1 M）或LaCl3（0.1 M）处理30个甘蓝幼苗（9天龄）4.5或24小时，以及它们对Ca(NO3)2浓度相对变化的影响。d) 使用不同浓度的LaCl3处理30个甘蓝幼苗（9天龄）4小时，以及它们对Ca(NO3)2浓度相对变化的影响。误差棒表示1个标准差（n = 2）。

图6 使用机器学习算法预测标准化的摄取率（kuptake / kcontrol）。a）混淆矩阵比较预测和实验获得的（kuptake / kcontrol）范围。b）F1分数随着机器学习模型中范围数量的增加而降低。