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史碧云

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專家說：要增強抵抗力。

■ 在“二十條”和“新十條”先后發(fā)布后，各地響應號召，對疫情防控措施進行了優(yōu)化，面對從嚴格預防感染的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)為重點關注重癥和預防死亡，在此基礎上讓社會生活和經(jīng)濟活動逐步回歸正常，然而對于病毒的預防仍不可忽視，首要的方法就是增強抵抗力。

如何有效增加抵抗力呢？

攝入優(yōu)質(zhì)蛋白是增強抵抗力的核心方式，蛋白質(zhì)最普遍的來源便是牛奶。奶牛的飼喂系統(tǒng)對于牛奶的質(zhì)量至關重要，意大利圣心天主教大學和薩薩里大學聯(lián)合使用食品組學的方式評估了不同飼喂系統(tǒng)對牛奶化學成分的影響，多變量統(tǒng)計分析的結(jié)果提示牛奶樣品同奶牛飲食配方中的高水分穗玉米（HMC）相關性較大，差異代謝物主要同嘧啶和維生素B6的代謝途徑有關，這些同奶牛瘤胃到乳腺的微生物氮代謝相關。

玉米為典型的高產(chǎn)作物，其播種面積大，分布范圍廣，也是最主要的飼用谷物。在奶牛的飼喂系統(tǒng)中，經(jīng)常使用的是青貯玉米，即在最佳收獲期將包括果穗在內(nèi)的玉米地上部植株收獲，經(jīng)過整株切碎、加工或貯藏發(fā)酵，形成青貯玉米，也叫高水分玉米青貯（High-moisture ear corn, HMC），然后以一定比例配置成草食家畜的飼料作物。

研究者從意大利波河平原的66個商業(yè)奶牛牧場隨機選取了36個，其奶牛種和飼養(yǎng)環(huán)境均十分接近，只是飼料選擇有所不同，如下表所示；于每個牧場取牛奶樣品3份，進行小分子代謝物提取，過程如下圖所示。

使用LC-HRAM MS進行數(shù)據(jù)采集，儀器方法如下圖所示，對數(shù)據(jù)進行峰提取、對齊、空缺值填充等，并使用5ppm作為質(zhì)量偏差閾值，進行結(jié)合MS1、同位素峰簇分布及MS2信息的鑒定，使用Bovine Metabolome Database、Phenol-Explorer和Mass Bank of North America等數(shù)據(jù)庫，得到697個包含同位素峰簇的特征峰，其中88個獲得結(jié)構(gòu)鑒定的化合物信息，包括氨基酸、小肽段、碳水化合物及其衍生物、核酸衍生物、吡啶衍生物，以及馬尿酸衍生物和酚類代謝物等同飼料相關的化合物。

（△點擊查看大圖）

此后，使用有監(jiān)督的多變量統(tǒng)計分析進行數(shù)據(jù)處理，OPLS-DA散點圖如下所示，可見牛奶樣品代謝組的聚合程度同飼料的組成有關，飼料中有HMC的聚集程度較高，而其它無HMC的飼料則分散于不同象限內(nèi)。OPLS-DA的結(jié)果提示基于HMC的飼喂系統(tǒng)對于牛奶樣品的代謝組學特征有關鍵性影響。因此，下一步工作是基于飼料中包含和不包含HMC的牛奶之間進行成對比較，即將1+4+6組合并為HMC組，同2,3,5組分別比較，并引入通路富集分析，以便更深入地了解引起聚合度分離的代謝物及通路信息。

（△點擊查看大圖）

使用VIP>0.8為代謝物判別能力的閾值，得到HMC和其它各組中，差異性最明顯的為小肽類及其衍生物（71種特征峰），其次是嘧啶衍生物（38種）、嘌呤衍生物（15種）、吡啶衍生物（14種），以及一些必需或非必需氨基酸（10種）。通路富集分析的結(jié)果見下圖（其中A圖為富集差異化合物通路，B圖為富集差異化合物種類），無論從通路還是從化合物種類來看，嘧啶衍生物都是最顯著（p<0.05）的類別，GDP、L-天冬氨酸、胸腺苷和4-吡哆酸都被發(fā)現(xiàn)在HMC的樣品中豐度較高且差異顯著。

（可左右滑動查看）

基于多變量統(tǒng)計分析的結(jié)果，針對HMC特征性最明顯的代謝途徑探索，分別對HMC和組2,3,5進行代謝組富集分析，選擇的通路庫為KEGG中的Bos Taurus庫，結(jié)果如下圖所示，其中A,B,C圖分別代表HMC vs 組2、組3和組5。結(jié)果提示3種代謝途徑對于HMC組較為主要，即嘧啶代謝、VB6代謝（即吡哆醛衍生物）和丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代謝。其中嘧啶代謝對每組對比的影響都是最大的，故下一步工作是基于對每個嘧啶代謝中間體的變化進行評估，以證明它們同飼喂策略之間的相關性。

（可左右滑動查看）

由結(jié)果可見，胞嘧啶、尿嘧啶和胸腺嘧啶的中間體包括脲基琥珀酸（VIP=1.25）、L-天冬氨酸（VIP=1.24）和乳清酸（VIP=1.39）。有趣的是，一些最重要的胸苷降解產(chǎn)物如 3-脲基異丁酸和 3-氨基異丁酸顯示出顯著積累，HMC vs組2的比較發(fā)現(xiàn) 3-氨基異丁酸的log2 FC = 0.63，HMC vs 組5的log2 FC = 0.34，HMC vs組3的log2 FC = 0.30，所有的比較都顯示FC高于1.23倍，且有顯著性差異。胞嘧啶和尿嘧啶的降解產(chǎn)物3-脲基丙酸也可觀察到類似的趨勢，盡管其FC值較低。

最后，考慮到每次比較都強調(diào)了維生素B6代謝的顯著差異，對其在Bos Taurus 代謝途徑中VB6 中間體4-吡哆酸進行差異比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)不同對比組中都有顯著的積累趨勢。其中在HMC vs組 2（log2FC = 0.18）中發(fā)現(xiàn) 4-吡哆酸的最高積累，然后是與組3和組5的差異。綜上所述，研究結(jié)果支持基于HMC的飼喂系統(tǒng)與牛奶中嘧啶和吡哆醛降解產(chǎn)物的積累之間存在直接相關性。

除了我們熟知的食品安全、營養(yǎng)學領域的應用，對于飼喂系統(tǒng)和乳質(zhì)產(chǎn)品之間的相關性信息挖掘是不是也讓各位小伙伴大開眼界呢，對于食品組學的應用還遠不止于此。誠然，所有應用的前提都是高水平的平臺，賽默飛多年來提供多種高分辨率高質(zhì)量精度質(zhì)譜的選擇，對于食品組學可選擇新一代靜電場軌道阱高分辨質(zhì)譜儀，附帶AcquireX的方法模板，可使數(shù)據(jù)挖掘到前所未有的深度.

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