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    发布时间: 2019 - 03 - 19
    ◆◆前沿◆◆由于技术的巨大进步,我们已经进入了多组学时代,能够对细胞分子机制(基因组,转录组,蛋白质组和代谢组)进行系统的定量表征。代谢物是一种较新的进入组学光谱的物质,这些小分子化合物与基因组和蛋白质组相联系,代表了这个被定义为新陈代谢的动态系统中最下游的阶段。以更直观的方式,新陈代谢可以被描述为具有代谢齿轮的机制,其与基因和蛋白质的活性交织在一起。这些齿轮被视为只是作为一个更大的系统的一个组成部分的功能执行。通过这些不同组学水平的生化组织的信息流被描述为分子生物学的中心法则(图1)。在这个框架内,代谢组已被广泛接受为分子水平的表型的动态和敏感测量,将代谢组学置于与病理生理过程相关的生物标志物和机制发现的最前沿。图1 代谢产物作为基因和蛋白质活性的活性调节剂然而,对代谢物的感知主要是作为下游产品的基因和蛋白质活性的标志物,使其对其影响深远的监管活动的认识最小化。事实上,代谢组与所有其他组学水平相互作用并积极调节(图1)。通过这种相互作用,代谢物也是生物过程和表型的直接调控者。这一概念,即代谢物是生物过程中的活跃实体,已被研究数十年,其中开创性地发现乳糖依赖性调节来自lac操纵子的细菌中的基因表达;葡萄糖,脂肪酸和其他脂类可作为胰岛素分泌和敏感性的调节剂;以及营养和能量传感器mTOR激酶的关键细胞作用。最近,随着代谢组学技术的出现和发展,对具有生物活性的代谢物的发现迅速增长。因此,代谢物可以在各种情况下显著影响细胞生理学,支持它们作为生物活性剂的重要作用。01代谢活性原理最近的机制研究表明,活性代谢物强烈影响组学景观的所有层面,从基因组,表观基因组和转录组到蛋白质组。在此框架内,代谢组具有两种控制DNA,RNA和蛋白质功能的总体机制:化学修饰和代谢物-大分子相互作用。1.1大分子的代谢化学修饰代谢物驱动DNA和RNA(例如甲基化)和蛋白质(翻译后修饰)的关键共价化学修饰。已...
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    发布时间: 2019 - 03 - 19
    继叶绿体开年连发3篇后,集思慧远sRNA-seq也见新篇章了!客户们棒棒哒!!!下面小编给大家分享下这篇文章英文题目:Identification and Analysis of microRNAs in the SAM and Leaves of Populus tomentosa杂志:Forests影响因子:IF=1.956摘要茎尖分生组织(SAM)是位于植物顶端的一种重要组织,可持续生长和分化、发育为地上部分。SAM的发育受到一系列复杂的分子调控网络的控制,其中microRNAs(miRNAs)及其靶基因起着关键作用。然而,人们对木本植物中的miRNAs知之甚少。本研究利用小RNA(Srna)测序技术,建立了毛白杨茎尖和成熟叶组织的4个文库,鉴定了99个已知的miRNA家族。此外,193种已知的miRNA,包括植物激素、发育和细胞过程相关的miRNA,表现出显著的差异表达。有趣的是,对miR172、miR164和miR 393的qPCR分析显示在茎尖发育过程中表达模式有显著变化。这些miRNAs的靶基因参与调节激素反应和干细胞功能。特别是参与维持茎尖干细胞的miR 172靶基因APETALA2(AP2)在发育的初始活动阶段就有特异性表达。这些发现对了解miRNAs参与SAM的发展和分化在树种中的调节机制提供了新的见解。材料与方法植物材料:  毛白杨(20年)的健康茎尖和周围叶片.选择了以下三个发展阶段:图中绿色框中组织表示用于qPCR测定的组织;蓝色框表示用于高通量测序的组织。方法:形态观测:切片,显微镜观察sRNA测序与分析:测序平台:Illumina HiSeq 2500(IA时期每个样品2个重复,共4个文库;数据量平均每个文库12M)分析:GenBank和Rfam数据库对sRNA进行分类注释   ...
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    发布时间: 2019 - 03 - 13
    合作单位:江苏大学食品与生物工程学院发表期刊:Food Chemistry影响因子:4.946(SCI二区)研究背景:桔霉素(citrinin,CIT)是一种次生代谢物,最初由桔青霉Penicillium citrinum生产。后来发现它是由曲霉属、红曲属、青霉属等产生的。一些农业食品中报告了CIT的污染情况,包括大米、奶酪、小麦、苹果和其他商业食品。食品中的CIT污染不仅造成重大经济损失,而且对人们构成肾毒性威胁。实验目的:比较10μg/mL CIT处理和不处理Cryptococcus podzolicus Y3的转录和蛋白质组,以揭示酵母对CIT的防御反应及CIT降解的分子机制。实验取材:CIT处理和不处理Cryptococcus podzolicus Y3酵母菌株组学:转录组学和蛋白组学主要研究成果01蛋白的差异表达分析在每个凝胶中总共检测到102个差异表达的蛋白质(平均fold change>1.2)。其中42个差异显著表达蛋白(平均fold change2,p2,p02差异表达蛋白的WEGO分类对所有已鉴定的蛋白质进行了GO功能注释分析,其中被鉴定为细胞和代谢过程的蛋白质为第1位,其次是生物调节和对刺激的反应。所涉及的许多细胞成分是细胞器、细胞成分和生物大分子。结合和催化功能是分子功能中识别最多的蛋白质,其次是抗氧化蛋白、电子携带蛋白、转运蛋白等。03基因的差异表达分析共获得了43928个转录物和17088个unigenes,其N50值分别为2844和2219(补充表S2)。所有基因均用BLAST软件进行注释,其中包括NR、Swissprot、GO、COG、KOG、Pfam和KEGG数据库。共有14550个基因被注释到数据库中。检测所有基因的表达水平,共获得1409个差异表达基因(DEGS,fold change2,p04基因的GO分类根据细胞...
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    发布时间: 2019 - 03 - 11
    摘要草莓属配子体不亲和系统的研究已经广为人知了,但是其遗传机制目前仍是未知的。通过人工自花授粉获得了11个不同亲和性的第二世代绿色草莓,用来代表不同的坐果率水平。本研究对两个较大差异坐果率的自交系进行全基因组重测序,Ls-S2-53(自交不亲和)和Ls-S2-76(强自交亲和)。利用完全自交亲和的野草莓作为参考样品,进行两个绿色草莓全基因组变异检测和注释分析。两测序样品间每条染色体上的多态分布都很相似,但是纯合变异的数量和分布区域是不一致的。基因表达分析表明6个和自交不亲和显著相关的候选基因,用野草莓基因组作为参考,将一个FIP2-like(肌动蛋白骨架合成相关)作为两个自交不亲和自交系的候选基因,该基因编码的肽链在两个材料中均存在不同长短的数量的氨基酸数量的丢失。通过抑制FIP2-like的表达减少了花粉管顶端F-actin的合成,在一定程度上抑制了花粉粒的生成和花粉管的发育。研究结果表明差异的纯合变异分布影响了绿色草莓的果实坐果率,完整编码的FIP2-like能够正常促进F-actin的合成,而较短氨基酸序列的FIP2-like对两个自花授粉草莓的亲和性有影响。材料方法植物材料:F.viridis 42,Ls-S1-2,11个Ls-S1-2自交系;测序材料:Ls-S2-53,Ls-S2-76(幼嫩叶片);Ls-S2-53人工自花授粉后(0h)叶、花梗、花萼、花瓣、雌蕊、花药用来做组织特异表达分析,雌蕊自花授粉后(6,12,24,48,72h)做时空表达分析。测序策略:Illumina Hiseq 2500,Ls-S2-53(80X),Ls-S2-76(75X)。参考基因组:F. vesca reference genome v2.0.a1;比对参考基因组:BWA v0.6.1,过滤冗余序列:SAMtools,变异检测:GATK,变异位点注释:SnpEff,基因功能注释:...
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    发布时间: 2019 - 01 - 29
    小基因组测序,等待您的加入!客户发表文章:”The Complete Plastid Genome of Magnolia zenii and Genetic Comparison to Magnoliaceae species“        壹俺们很优秀,无奈太低调,悄悄告诉您,俺们公司客户叶绿体文章又有一篇发表啦!集思慧远带着自主研发的叶绿体组装软件为您科研道路上添砖加瓦!下面小编就带您看看,一篇叶绿体文章如何造就!贰                      宝华玉兰的完整质体基因组及其与木兰科植物的遗传比较                           IF=3.098宝华玉兰是一种极度濒危物种,仅存于中国江苏省宝华山有18棵。关于它的分子生物学的信息很少,直到现在还没有对宝华玉兰进行质体基因组研究。本文通过对宝华玉兰(Magnolia Zenii)的完整叶绿体基因组进行测序组装,鉴定SSR,并通过对近缘物种基因组结构和序列数据的比较分析,揭示了5个突变热点,对今后木兰科的系统发育和进化研究具有重要意义。这篇文章的研究内容如下:1、叶绿体基因组组装宝华玉兰基因组长160,048 bp,GC含量为39.2%,包括一对26,596 bp的反向重复区(IRA和IRB),一个大单拷贝区(LRC)88,098 bp,一个小单拷贝区(SSC)18,757 bp.2、木兰科物种叶绿体基因组比较分析用28种木兰科物种和2种鹅掌楸的叶绿体基因组进行序列比对。宝华玉兰的叶绿体基因组放...
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    发布时间: 2019 - 01 - 28
    摘要油菜是一种重要的油料作物,为了适应不同的气候带和纬度,形成了三种主要的生态型(冬性,半冬性,春性)。这些生态型多样性背后的遗传机制目前还是未知的。本研究这对收集的世界各地的991份资源品种进行全基因组重测序并分析了这些资源的遗传多样性。测序结果分别和油菜“Darmor-bzh”,“Tapidor”基因组比对鉴定到5.56M/5.53M SNPs,1.86M/1.92M Indels。文章通过构建等位基因漂变图揭示主要群落的,利用遗传多样性和连锁不平衡参数研究了甘蓝型油菜两个亚基因组的非对称进化。选择性清除分析表明了调控各种植物发育和胁迫的直系同源基因间的遗传多样性。全基因组关联分析发现在FT和FLC同源基因的启动子区域的SNP,符合不同生态型的油菜。材料方法实验材料:来自39个国家,658种冬性、145种半冬性、188种春性油菜。测序策略:Illumina HiSeq Xten PE150,共7.9T(平均测序深度6.6X)。油菜参考基因组:‘‘Darmor-bzh’’ genome (B. napus v4.1 genome),‘‘Tapidor’’genome。系统发育分析:MEGA5.2(NJ树,Kimura 2-parameter model);LD分析:PLINK,群体结构:ADMIXTURE;PCA:EIGENSOFT(smartPCA)。SNP重组率计算:R package FastEPRR;等位基因漂移分析:TREEMIX,基因流画图:R package ggplot2。选择性清除:PopGenome(Fst),XP-CLR;关联分析:TASSEL(MLM)。研究结果1、991份油菜资源群体结构和遗传变异A/B.991份油菜资源全球分布情况及对应三种生态型;C.991份材料的系统进化分析(与油菜生态型大致相同);D.群体主成分分析,PC1能够区分冬性和半...
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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

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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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