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    发布时间: 2018 - 12 - 13
    发表期刊:Postharvest Biology and Technology影响因子:IF=3.112(SCI二区)研究背景草莓(Fragaria×ananassa Duch.)由于其独特的风味和多汁的质地,是一种在世界范围内广受欢迎的园艺作物。它是维生素C和抗氧化剂的良好来源,但由于软化快、机械损坏、真菌腐烂和采后代谢迅速,很容易腐烂。在6℃贮藏1d后,草莓果实中的蔗糖水平由于快速的采后代谢而达到无法检测的水平。虽然草莓品种的贮藏期不同,但平均贮藏期通常只有3-5d。先前研究报道了CO2诱导的生理和机械变化,收获后,草莓果实中含有较高水平的二氧化碳(CO2)以提高可储存性。暴露于20%CO2中12或48h的草莓果实比在环境空气中贮藏3d的水果更结实。高浓度的二氧化碳会影响细胞壁钙的结合,提高果实的硬度。为了深入了解高浓度CO2在分子和生化水平上的影响,多学科方法是必要的。整合基因组学、蛋白质组学和代谢组学将有助于更好地理解植物对外界刺激的全面定性和定量反应。尽管对草莓果实采后对高CO2的响应进行了研究,但对细胞反应的全面了解仍不甚清楚。本研究联合转录组学和代谢组学方法来研究分子和细胞反应,将收获的草莓果实短期暴露于30%CO2,以全面了解改善的果实耐贮性。材料与方法01植物材料与CO2处理草莓于80%红色收获,收获后,果实立即运往实验室。选择大小和颜色一致的果实作为试验材料。分组:0D:环境空气0h(收获后立即)1D:3h环境空气处理后1d1DT:3h 30%CO2处理后1d 02硬度测定随机抽取3个重复容器中的10个草莓果实进行硬度测定(n=30),经硬度测定后丢弃。采用CT-3纹理分析仪进行硬度测量。用直径为100mm、速度为2mm、应变为5mm、直径为100 mm的平板探针,在果实赤道面测量果实硬度(N)。草莓果实表面微生物...
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    发布时间: 2018 - 12 - 13
    集思慧远客户发表——《王枣子根、茎和叶的比较转录组分析揭示了王枣子素生物合成的候选基因》英文标题:Comparative transcriptome analysis of roots, stems and leaves Isodon amethystoides reveals candidate genes involved in Wangzaozins biosynthesis杂志:BMC PLANT BIOLOGY影响因子:IF=3.930摘要    王枣子是一种重要的中药植物,具有治疗多种疾病的药理作用,包括肺结核。四环二萜类化合物王枣子素(王枣子甲素Wang zaozin A,王枣子乙素GlucocalyxB)是王枣子的主要生物活性化合物。然而,关于这些化合物生物合成的分子信息仍然不清楚。通过对王枣子中王枣子素积累水平的研究,发现该植物的根、茎和叶组织有很大的变化,表明不同组织间代谢产物生物合成和积累的可能存在差异。为了更好地阐明四环二萜生物合成途径,我们对根、茎和叶组织进行转录组测序,并进行了de novo序列组装和分析。分析了与二萜类生物合成有关的候选基因,如CPS、KSL等。用qRT-PCR方法对8种涉及四环二萜类生物合成的转录本在王枣子不同组织中的表达谱进行了验证,解构该通路的基因表达谱。ISPD、ISPF和ISPH(MEP途径)以及IaCPS和IaKSL(二萜类途径)候选基因在叶片和根中的差异表达,可能是造成王枣子叶片中王枣子素积累较高的原因之一。本文报道的基因组数据和分析为进一步研究这一重要药用植物奠定了基础。材料与方法植物材料:一年生健康王枣子个体的根、茎、叶(3个重复)王枣子素的提取与鉴定(靶标代谢):种类:王枣子甲素、王枣子乙素和王枣子丙素        &...
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    发布时间: 2018 - 12 - 10
    英文标题:Selection and Validation of Novel RT-qPCR Reference Genes under Hormonal Stimuli and in Diferent Tissues of Santalum album杂志:Scientific  Reports影响因子:IF=4.122摘要   逆转录实时定量聚合酶链式反应 (RT-qPCR)因其高通量、特异性和敏感性而被广泛应用于基因表达水平的研究。为了获得准确可靠的结果,RT-qPCR分析必须有一个合适的参考基因。到目前为止,经济热带树种檀香((Santalum album L.)还没有被验证的可靠参考基因。在本研究中,有13个候选参考基因(包括从大量的檀香转录组数据中筛选出的12个新的可能的参考基因,以及目前使用的β-actin基因)在不同的组织(茎、叶、根和愈伤组织)、以及水杨酸(SA)、茉莉酸甲酯 (MeJA)、赤霉素(GA)处理作用下的愈伤组织中,用GeNorm,NormFinder,BestKeeper,Delta CT和 RefFinder算法综合验证。几种新的候选参考基因比目前使用的传统基因ACT要稳定得多。SA处理中ODD和Fbp1、MeJA处理中的CSA 和Fbp3、JA处理中的PP2C和Fbp2、以及3个激素处理中FBP 1和FBP 2,分别是最准确的参考基因。当FAB1A与PP2C结合后,被鉴定为四种组织最适宜的参考基因组合。而HLMt, PPR和FAB1A的组合则是所有实验样本中最理想的参考基因。此外,为了验证我们的结果,我们还通过参考基因及他们的组合在MeJA处理下的三种檀香组织中评估了SaSSy基因的相对表达水平。本研究中所鉴定的参考基因将提高RT-qPCR分析的准确性,并将有...
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    发布时间: 2018 - 12 - 03
    发表期刊:Microbiome影响因子:9.133(SCI一区)研究背景最近几年,对肠道微生物群(GM)的研究已经不仅仅是描述分类组成,通常是将16S rRNA基因测序应用于粪便样本,更广泛地研究GM的功能潜力,这是通过鸟枪法宏基因组学(MG)方法实现的。群体MG研究表明,尽管存在较大的个体间结构/组成变异,GMs仍有一组稳定的核心功能。然而,由于测序的基因不一定表达,MG不能提供可靠的信息,说明哪些微生物的功能特征实际上在响应宿主代谢、免疫、神经生物学、饮食或其他环境因素的刺激而发生变化。相反,这类信息可以由功能宏组学收集,如宏转录组学(MT)和宏蛋白质组学(MP),它们对微扰具有较高的敏感性,因此可能更好地反映宿主微生物相互作用。在这方面,特别令人感兴趣的是调查人类群体中潜在的和实际活跃的GM特征之间的关系,为了从已知的MG的潜能开始鉴定在健康肠中组成型表达的微生物功能。最近的一项研究已经针对MT实现了这一目标,在具有最高表达率(mRNA/DNA比率)和参与淀粉代谢,氨基酸生物合成,孢子形成和以及具有最低表达率的肽聚糖生物合成的基因中发现了核糖体蛋白和柠檬酸循环酶的转录物。人们对微生物蛋白的了解较少,尽管它们提供了有关GM代谢的主要信息,并且代表了宿主-GM相互作用中的关键分子。尽管有一些开创性的研究提出了对疾病有关的人类群体中的宏基因组和宏蛋白组的分析,到目前为止,还没有系统地、比较地调查健康人群的分类学和功能特征,这种特征可能和实际由GM表达。材料与方法01实验设计图1本研究的实验设计注:从临床监测的撒丁岛人群中选出15名健康成人(男性7名,女性8名)。从每个人身上采集粪便样本,同时进行Illumina鸟枪法DNA测序(宏基因组)和LTQ-Orbitrap鸟枪法质谱分析(宏蛋白组)。宏基因组学也被用作序列数据库,以便进行严格的宏蛋白质组/宏基因组比较,并进行分类和功...
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    发布时间: 2018 - 11 - 26
    摘要全转录组范围内鉴定能与蛋白结合的RNA(RBPs),是了解转录后基因调控网络的必要条件。然而RBPs蛋白组的研究主要局限于多聚腺苷酸的RNA与蛋白的结合,对于没有ploy-A尾的RNA(主要的是非编码RNA和RNA前体)几乎都没发现。本文介绍了一种点击化学(主旨是通过小单元的拼接,来快速可靠地完成形形色色分子的化学合成。它尤其强调开辟以碳-杂原子键(C-X-C)合成为基础的组合化学新方法,并借助这些反应(点击反应)来简单高效地获得分子多样性。)辅助的RNA互作捕获策略(CARIC),能够对RBPs进行无差别鉴定,不受RNA是否具有ploy-A尾的约束。CARIC主要是利用炔基尿苷类似物对RNA进行标记,并在活体内进行RNA-protein光照交联,然后与叠氮化物生物素进行点击化学反应,亲和富集后进行蛋白组分析。利用CARIC在人的宫颈癌细胞中鉴定到597个RBPs,包括130个之前未知的RBPs。这些新发现的RBPs可能是和非编码RNA结合的,因此发现了一些之前未知的非编码RNA参与的过程(例如蛋白酶体功能和中间代谢)。材料方法实验材料:人的宫颈癌细胞,胚肾细胞;质粒构建和细胞转染:克隆宫颈癌细胞cDNA(hnRNPC,MBNL1,VDAC1,NME2),克隆质粒:VigoFect;几种已知RPBs用来验证CARIC技术成功率CARIC分离出的RNA测序:Illumina HisEq 4000 PE150;蛋白质谱检测:LC-MS/MS,Easy nLC 1000 system +Velos Pro Orbitrap Elite mass spectrometer;质谱数据分析:MaxQuant version 1.5.5.1(原始数据分析),依靠人的蛋白数据(UniProt)Andromeda search engine进行蛋白查询;CARIC RBPs验证:CLIP...
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    发布时间: 2018 - 11 - 09
    前沿慢性阻塞性肺病(COPD)是一种炎性疾病,其特征在于进行性空气流量限制,并且被认为部分地由于响应于慢性空气污染物暴露(主要来自吸烟)而引起的夸大的肺部炎症。目前可用的治疗方法在很大程度上是无效的。因此,有效治疗COPD迫切需要新型的治疗药物。前期系统药理学鉴定了补肺益肾方(BYF)的195种潜在靶点,并被证实对慢性阻塞性肺疾病(COPD)大鼠有短期治疗作用。然而,对慢性阻塞性肺疾病(COPD)的长期疗效及机制尚不清楚。因此,本研究以慢性阻塞性肺疾病(COPD)大鼠为研究对象,于第9~20周给药。然后通过转录组学-蛋白质组学-代谢组学分析第32周BYF对慢性阻塞性肺病大鼠的长期影响。材料与方法样本收集第0-8周构建COPD大鼠模型,将32只大鼠置于一个暴露于烟草和反复肺炎克雷伯菌感染的封闭的盒子里,第9-20周大鼠每日灌胃给予生理盐水(2mL)、BYF(4.44g/kg,0.5g/ml)和氨茶碱(2.3mg/kg)。检测方法转录组:Microarray(4×44K)大鼠全基因组表达谱芯片;蛋白组:8-plex iTRAQ,NanoLC-QTOF-MS;代谢组:Agilent-1200 LC-Agilent-6520 Q-TOF;数据分析Agilent GeneSpring GX software version 11.0Mascot:蛋白质鉴定Mass Hunter:代谢物鉴定SIMCA-P:PLS-DA基因、蛋白质和代谢物集富集、网络和通路分析Bingo(CytosCapev3.1.1插件)用于分析转录本和蛋白质的分子功能;DAVID和KEGG数据库对转录本和蛋白质进行途径富集分析。Metscape用于分析基因、蛋白质和代谢组学数据的整合途径;ClueGO(Cytoscape插件被用来探索基因和蛋白的分子功能。MetaboAnalyst 3.0被用来确定代谢物...
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血清和肌肉代谢组学用于预测终极pH,鸡肉质量的关键因素

日期: 2016-12-16
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摘要:

肌糖原储存的变化与肉的极限pHpHu)的变化高度相关,pH变化是家禽肉质量的关键因素。在胸部pHu上分散地选择两条鸡遗传系来理解鸡肉品质变化的生物学基础(即以肌肉糖原含量17%的差异为特征的pHu -pHu +遗传系)。通过高分辨NMR1H31P)定量肌肉代谢物,1 H NMR定量血清代谢物,研究了该选择对鸡代谢的影响。通过在血清和肌肉中的正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)分别鉴定两个品系之间的总共2026个差异代谢物。在pHu-遗传系的血清和肌肉中存在碳水化合物代谢物的过度表达,与其高水平的肌糖原一致。然而,pHu +遗传系具有氧化应激和肌肉分解代谢的标志物的特征,可能是因为其低水平的能量基质。在OPLS-DA多模块分析之后,鉴定了15个高置信度生物标志物的代谢物,其可用于在独立群体中进行验证后预测家禽肉的质量。

 

实验部分

用于选择鸡胸部极限pH的两个分散品种(程序no.00880.02)所需的所有动物培养和实验程序由Val de Loire(由国家委员会第19号文件注册)的动物实验伦理委员会批准。除特别说明,所有化学药品均购自Sigma-AldrichSaint-Quentin Fallavier,法国)。

 

鸡和样品收集

这项研究是对来源于高pHupHu +)或低pHupHu-)胸大肌(P. major)肌肉值分散选择的两个遗传系的第六代鸡进行的。它们来自商业生长快速遗传系,其生长身体特征与肉类工业上目前使用的商业杂交种非常相似。在6周龄时,在PEAT实验单位(INRACentre Val de LoireNouzillyFrance)饲养和屠宰。肉鸡自由摄食和喝水直至屠宰前8小时。在出血期间从每个遗传系选择150只鸡收集血液样品,并在室温下保持15分钟直到凝固。离心(4000g10分钟)后,将血清等分并保存在-80直至进一步分析。在屠宰后15分钟,收集胸大肌(P. major)样品,立即在液氮中快速冷冻并储存在-80直到分析。在宰杀后一天,使用便携式pH计(506型,Crison Instruments SABarcelonaSpain)通过将玻璃电极直接插入肌肉的最厚部分中来测量胸大肌的pHu。选择总共20pHu +19pHu-雄性肉鸡,由于它们极端的胸肌pHu值被选择用于代谢组学实验。

 

肌肉糖酵解能力和肉质量的测定

DalrympleHamm1973)中所述,将约500mg冷冻的胸大肌样品在死后15分钟取样磨成粉末并用于测量糖原和乳酸盐浓度。糖原和乳酸盐浓度用于计算肌肉糖酵解能力根据以下公式:糖酵解能力(μmol/ g等量乳酸盐)=2×[糖原]+ [乳酸盐]

通过测量几个参数(包括pHu,亮度,水分流失,烹饪后的韧性和处理后产量)来评估胸肌肉的质量。

 

NMR样品制备

通过冷甲醇沉淀脂质和蛋白质制备来自39个选择的鸡血清用于1 H NMR。与脂质和蛋白质信号抑制后记录的完整血清光谱相比,这种制备方法稍微改善了光谱的质量。将未冷冻的血清样品在415000g离心10分钟。随后将500μL上清液与1mL甲醇混合,在-20下冷却20分钟。然后将混合物进行离心,并在室温下玻璃管中收集1200μL上清液在SpeedVacThermoScientificVillebon sur YvetteFrance)中进一步蒸发,并保存在-20中。提取的胸大肌代谢物根据Wu文献中Folch型两步法:使用1:1:0.7比例的甲醇,氯仿和水。肌肉样品用液氮冷却后研磨。将冷冻肌肉粉(200mg)转移到具有钢珠的离心管中,然后加入800μL冷甲醇和170μLMilli-Q水(Millipore S.A.S.MolsheimFrance)混合。将混合物用Retsch MM301匀浆器(RetschHaanGermany)在30Hz下匀浆化2分钟,转移至Pyrex管,加入800μL氯仿和400μL冷水后振荡1分钟,然后放置在冰上10分钟。最后将混合物离心(2000g5分钟,4)来分离之前在-20下储存的SpeedVac中蒸发的极性相。

 

NMR谱测定

NMR分析之前,将提取的39个血清样品在含有99%氧化氘(D2O)的575μL 0.2M磷酸钾缓冲液中重新溶解。重新溶解的血清样品的pH7.4±0.5。将提取的39个肌肉样品溶解在500μL99%的D2O中。将2530μL3-三甲基甲硅烷基丙酸(TSP)的样品分别加入血清或肌肉样品中作为内参。然后将混合物短暂涡旋并在4下以4000g离心15分钟以除去不溶性组分。将所得上清液转移至常规5mmNMR管(CortecNetParisFrance)用于NMR分析。

 

统计分析

所有单变量统计用R 3.1.2计算。

肉品质参数T检验 使用Welch's T检验在95%置信区间的质量性状检验pHu-n = 19)和pHu +n = 20)样品之间的平均值,两组样本之间的方差不等。 ±标记后给出每个平均值的标准偏差。

多变量分析 使用SIMCA13软件(版本13.0UmetricsUmeåSweden)对三个数据集(即血清1HNMR和肌肉1HNMR31PNMR)进行正交投影潜在结构判别分析(OPLS-DA)。将所有数据缩放至单位方差以最大化pHu+pHu-遗传系之间的分离度。OPLS-DA是一种分类的方法,通过解释定量的变量(通过光谱或代谢物定义)来预测分类因子。光谱数据X的变量分为包含与类别标志YpHu+pHu-遗传系)相关变量的一个预测成分和含有与预测成分正交变化的单个或多个正交分量。它不帮助区分定义的群组。通过分离预测和非预测组分,我们发现OPLS-DAPLS-DA更适合于预测通常包含可能与预测变量不相关的多个来源的生物学变量

通过累积的R2Y(定义为由模型预测成分解释的Y中的方差比例和累积的Q2)分析的三个数据集的模型的总体质量。通过SIMCA13软件的交叉验证缺省方法(7倍交叉验证)获得模型的类别预测能力:R2Ycum)和Q2cum)越高,遗传系之间的分离度越好。应用交叉验证方差分析(CV-ANOVA)来进一步评估发现物的显著性。为了提高筛选能力,我们确定了三种OPLS-DA模型(血清1HNMR,肌肉1HNMR31PNMR)的最佳分类所需光谱特征的最小值,通过迭代地从模型中排除具有低回归系数和高标准偏差的变量以及低VIP(可变重要性投影),通过最大化Q2R2Ycum)评估获得预测成分。模型中VIP>1的代谢物被认为是重要的。变量贡献点图还可以评估模型中的每个预测因子的贡献值。

为了鉴定三个数据组中最相关的代谢物,我们通过多模块OPLS-DA应用于之前由血清1HNMR,肌肉1HNMR31PNMROPLS-DA鉴定的光谱中的替代模型,并且在三个模块中结构化。在实践中,将不同的模块分配给每个数据集的变量,并且缩放每个模块以避免一个模块对于其他模块的控制。然后迭代地对三个模块进行OPLS-DA分析,从模型中排除最不相关的变量。将多模块模型的结果与每个数据集分别分析的三个模型结果进行比较。

代谢物数量T检验 OPLS-DA分析之后,使用Welch's T检验(方差不等)在95%置信区间检验每种判别代谢物的两条鸡遗传系之间的平均值。

代谢物组富集分析

为了鉴定最显著影响的代谢途径,我们通过代谢物集富集分析(MSEA),衍生于基因集富集分析(GSEA)方法,分析每个遗传系的差异代谢物标志,并应用基于网页的代谢组学分析软件MetaboanalystMetaboAnalyst 3.0http//www.metaboanalyst.ca)进行分析。根据它们对pHu +pHu-遗传系的贡献,将血清和肌肉的OPLS-DA差异代谢物分成两个列表。每组代谢物的代谢物富集分析使用提供的通路相关代谢组的过表达分析(ORA)进行,包括基于正常代谢途径的88个代谢物组。使用超几何测试应用ORA以评估特定代谢物组在给定化合物列表中是否比预期更高表达。选择截止P值为0.1以保留最显著富集的代谢途径。

 

结果

 

1pHu-n = 19)和pHu +n = 20)两个遗传系的主要肌肉特征

血清和肌肉代谢组学用于预测终极pH,鸡肉质量的关键因素

在六代选择后, pHu +pHu-遗传系群体的平均pHu值分别为6.13±0.115.65±0.09n = 150P≤0.0001)。 选择用于代谢组学分析的雄性肉鸡组群显示出更极端的胸大肌pHu值(表1

死亡后15分钟的糖酵解能力和肉质量性状存在广泛差异,与pHu−遗传系相比,pHu +遗传系中胸大肌糖原含量减少25%,并且肉色更黑,渗出性减少,肉质更嫩以及更高的加工产量(表1)。胸大肌pHu与胸大肌糖酵解能力呈现高度负相关(r = -0.90P≤0.0001)。结果发现在pHu +56.7±11.0μmol/ g)和pHu-60.6±12.0μmol/ g)遗传系之间死后15分钟胸大肌中乳酸盐含量在统计学上没有显著差异。

 血清和肌肉代谢组学用于预测终极pH,鸡肉质量的关键因素

 

1.A)肌肉提取物1 H NMROPLS-DA的代谢组得分图 B)肌肉提取物31P NMROPLS-DA的代谢组得分图(C)血清提取物1 H NMROPLS-DA的代谢组得分图

注:pHu-pHu +遗传系的个体分别由红色三角形和蓝色圆圈表示。 模型的描述性和预测性能特征为:肌肉1H NMRR2Ycum= 0.81Q2cum= 0.76; 肌肉31 P NMRR2Ycum= 0.63Q2cum= 0.45;血清1H NMRR2Ycum= 0.82Q2cum= 0.61

 

分别对1H NMR光谱数据和31 P NMR光谱数据进行OPLS-DA分析。第一模型(1H NMR)产生具有交叉验证的预测能力Q2(cum) = 0.76的一个预测和一个正交分量,并且由模型R2Ycum)解释的Y变化的整体比例 = 0.81 该模型的可靠性由CV-ANOVA评估,其P值为3.21×10-10 第二个模型(31P NMR)也产生一个预测和一个正交分量。预测能力为Q2 = 0.45,由模型R2Ycum)解释的Y变化的总比例= 0.63 第二个模型的CV-ANOVA给出的P值为4.95×10-41 H NMR光谱数据的OPLS-DA31 P NMR光谱数据的OPLS-DA得分散点图分别显示在图1的图ab中。

1H31P NMR OPLS-DA模型显示pHu +(蓝色)和pHu-(红色)遗传系之间显著分离,表明胸大肌pHu的选择导致胸大肌代谢物特征显著变化。模型的预测质量Q2cum)对于1H NMR分析很高,对于肌肉31P NMR较低。

血清1HNMR OPLS-DA显示为一个预测和四个正交分量的预测能力Q2cum=0.61的模型,由模型R2Ycum=0.82解释的Y方差的总百分比和P=1.11×10-3,显示两个鸡遗传系之间的显著分离和预测性良好,如散点图1c所示。SIMCA在模型中提出的四个正交分量表明在血清中有许多与肌肉pHu不相关的代谢物。

 

2:通过OPLS-DA鉴定pHu-pHu +遗传系的差异肌肉代谢物(n = 26

血清和肌肉代谢组学用于预测终极pH,鸡肉质量的关键因素

 

注:VIP =OPLS-DA模型中的变量重要性投影。FC =倍数变化(pHu- / pHu +)。 pHu +中比在pHu-遗传系中浓度更高的代谢物以粗体显示。Welch表示95%置信水平的相等t检验。

 

使用SIMCA软件产生的相应贡献点图来鉴定鸡遗传系间差异的代谢物。通过OPLS-DA鉴定肌肉的差异代谢物,反映它们在OPLS-DA模型中相应的VIPpHu-pHu +的倍数变化,及其个体T检验P值列于表2中。

 

3:通过OPLS-DA鉴定pHu-pHu +遗传系的差异血清代谢物(n = 20

血清和肌肉代谢组学用于预测终极pH,鸡肉质量的关键因素

 

注:VIP =OPLS-DA模型中的变量重要性投影。FC =倍数变化(pHu- / pHu +)。 pHu +中比在pHu-遗传系中浓度更高的代谢物以粗体显示。Welch表示95%置信水平的相等t检验。

 

OPLS-DA模型鉴定的差异代谢物各自的VIPpHu-pHu+倍数变化以及它们的T检验P值列于表3中。值得注意的是,血清差异代谢物主要位于光谱的芳香族区(5.8-8.7ppm)。

 

 血清和肌肉代谢组学用于预测终极pH,鸡肉质量的关键因素

 

2.代谢物富集分析由血清和胸大肌(1 H NMR31P NMR)中的OPLS-DA获得的代谢物的三个列表上进行,分析根据对每个遗传系的正贡献进行区分。

 注:水平线表示所鉴定的代谢途径的富集倍数。pHu遗传系的两个最重要的代谢途径是糖酵解和糖异生,pHu +遗传系的两个最重要的代谢途径是蛋白质生物合成和苯丙氨酸 - 酪氨酸代谢途径。

对血清和胸大肌中的三个单独的OPLS-DA模型鉴定的所有差异代谢物(表23)进行代谢物富集分析(MSEA)来鉴定每个肉鸡遗传系中的富集代谢途径。这表明在pHu遗传系中最具代表性的代谢途径包括碳水化合物途径(糖酵解,糖异生和半乳糖生成等),而pHu+遗传系中为与氨基酸和蛋白质代谢相关的几种代谢途径(图2)。

 

血清和肌肉代谢组学用于预测终极pH,鸡肉质量的关键因素

血清和肌肉代谢组学用于预测终极pH,鸡肉质量的关键因素

3.通过血清1H NMR,肌肉1 H NMR31 P NMROPLS-DA分析鉴定的光谱拟合多模块OPLS-DA分析

注:(a)基于拟合模型的多模块OPLS-DA得分图,其中R2Ycum= 0.91Q2cum= 0.87。红色三角形和蓝色圆圈分别代表pHu-pHu +个体。 b)多模块OPLS-DA和三个单独的OPLS-DA模型的质量判别归纳。 c)贡献图表明在多模块OPLS-DA中鉴定的代谢物贡献值。1-mehist1-甲基组氨酸;3-mehist3-甲基组氨酸; Bet:甜菜碱;DMG,二甲基甘氨酸; Glc,葡萄糖; Glutami :谷氨酰胺;Hypoxa :次黄嘌呤;M6-P,甘露糖-6-磷酸; Tau :牛磺酸;X -….:未知化合物; Xa:黄嘌呤。d箱线图表示在内参信号,TSPNaH 2 PO 4标准化并缩放后在多模块OPLS-DA模型中鉴定的代谢物的NMR标志物。箱线图结构:中值;铰链(第一和第三四分位数),晶须(1.5倍四分位数范围)和异常值。

在血清和肌肉中由OPLS-DA鉴定的所有光谱特征被包含在一个新的结构为多模块的OPLS-DA模型中,以改进模型并鉴定最相关的代谢物。多模块OPLS-DA包含一个预测和两个正交分量,并具有以下验证标准(R2Ycum= 0.91Q2cum= 0.86P= 4.42×10-12)。该多模块模型中改进的R2Ycum)和Q2cum)标准与其他三个单独模块相比显示出两个遗传系之间更好的分离度(图3ab)。拟合的模型鉴定了pHu +pHu-遗传系中对应的16个特定代谢物特征(即肌肉中的葡萄糖,甜菜碱,牛磺酸-甜菜碱,二甲基甘氨酸,精氨酸-赖氨酸和甘露糖6-磷酸,血清中的次黄嘌呤,3-甲基组氨酸,黄嘌呤,1-甲基组氨酸,葡萄糖,精氨酸,谷氨酰胺和麦芽糖)的25个高置信度区间(图3c)。图3d为根据TSPNaH2PO4内参信号进行归一化后,通过箱线图显示高置信度的差异代谢物水平(2个未知代谢物未显示)。在多模块模型中,肌肉代谢物对模型的贡献比血清代谢物更高。

 

血清和肌肉代谢组学用于预测终极pH,鸡肉质量的关键因素

 

4.pHu选择相关的代谢调控的概述

注:1-mehist1-甲基组氨酸;3-mehist3-甲基组氨酸;3-HO-butyrate3-羟基丁酸盐;AA:氨基酸。

 

鉴定出的pHu-遗传系中的大多数差异显著代谢物与碳水化合物代谢和能量的产生相关(图4)。这些鸡显示出低AMP / ATP比值(AMP差异倍数= 0.60ATP差异倍数= 1.08),表明能量丰富。他们没有显示肌肉蛋白质分解或氨基酸分解代谢的任何迹象。相比之下,pHu +遗传系中3-甲基组氨酸(肌肉蛋白分解的标记物)和3-羟基丁酸盐(pHu +中为pHu-中的1.08倍)水平的增加表明生酮氨基酸的降解和脂质β-氧化作为能源生产的替代来源。pHu +遗传系中的能量代谢可能总体上通过进行更多氧化途径,以弥补肌肉中葡萄糖循环和糖原储存的缺乏。

总的来说,我们观察的结果表明,在pHu +鸡遗传系中糖原以及更普遍的能量储备如碳水化合物的缺乏导致葡萄糖生成途径的激活以及使用脂质和氨基酸作为底物产生氧化能。这种分解代谢将导致尿酸中代谢化合物的释放(例如黄嘌呤和次黄嘌呤)以及通过释放增加的抗氧化剂分子产生ROS(活性氧)从而引起对氧化应激的适应性反应(图4)。

 

亮点

1. 发现了差异代谢物标记,可用于区分可能产生高或低pHu值肌肉的个体,从而减少家禽肉品缺陷的发生。并且该研究结果也有助于理解肌肉糖原贮积疾病。

2. 采用新的多模块OPLS-DA模型,其与三个单独的OPLS-DA模型相比可以去除不相关因素从而鉴定最相关的代谢物。

 

参考文献:

Serum and Muscle Metabolomics for the Prediction of Ultimate pH, a Key Factor for Chicken-Meat Quality

  J. Proteome Res. 2016, IF=4.173

血清和肌肉代谢组学用于预测终极pH,鸡肉质量的关键因素

 

 

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