Food Chem(IF=9.231)|湖南省中医药研究院金剑团队探究茯苓的地理区域可追溯性和识别茯苓的地理生物标志物

茯苓作为一种重要的食用和药用真菌,在中国已经使用了2000多年,目前中国湖南、云南和安徽的大片地区都致力于其种植。不同产地茯苓的食用价值差异很大,因此,研究地理区域的可追溯性和鉴定茯苓的地理生物标志物具有重要意义。

2023年2月湖南省中医药研究院中药资源研究所金剑团队在FOOD CHEMISTRY(9.231)杂志上发表题为“Geographical region traceability of Poria cocos and correlation between environmental factors and biomarkers based on a metabolomic approach”文章。拜谱生物提供了非靶向代谢组学技术服务,助力研究茯苓的地理区域可追溯性和识别茯苓的地理生物标志物。

Food Chem(IF=9.231)|湖南省中医药研究院金剑团队探究茯苓的地理区域可追溯性和识别茯苓的地理生物标志物


英文标题:Geographical region traceability of Poria cocos and correlation between environmental factors and biomarkers based on a metabolomic approach

中文标题:基于代谢组学方法的茯苓地理区域溯源及环境因子与生物标志物的相关性研究

期刊:FOOD CHEMISTRY

2023年影响因子:9.231

发表时间:2023年2月

客户单位:湖南省中医药研究院中药资源研究所

研究材料:茯苓菌核粉末

拜谱提供技术:非靶向代谢组学




技术路线


Food Chem(IF=9.231)|湖南省中医药研究院金剑团队探究茯苓的地理区域可追溯性和识别茯苓的地理生物标志物



研究结果


1、三个地区茯苓样品的PCA和OPLS-DA分析

作者通过非靶向代谢组学技术鉴定了茯苓样品中的初级和次级代谢产物。在ESI+/ESI-模式下,从来自云南(YN)、安徽(AH)和湖南(JZ)三个区域的茯苓样品中共鉴定出3137种代谢物。通过主成分分析法(PCA)和正交偏最小二乘判别分析法(OPLS-DA)对不同地理来源的茯苓的代谢产物进行了评价。OPLS-DA可以清楚地区分YN、AH和JZ三个种植区的茯苓代谢产物(图1A-D)。

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图1. 不同组茯苓样品的PCA(A:ESI+、B:ESI-)和OPLS-DA(C:ESI+、D:ESI-)得分图。

(图源:Jin J., et al., Food Chem,2023)


2、三个地区茯苓样品的HCA分析

利用代谢物表达水平的定量差异对样本组进行分层聚类。为此,作者应用了HCA的热图来显示重要代谢物的分布模式。如图2A-B所示,AH和JZ聚在一起,YN聚为一个单独的分支,这与PCA结果一致,表明AH和JZ样品中的代谢物表达模式相对相似。

对选定的差异代谢物进行K-均值聚类分析,以进一步研究不同来源代谢物的差异。差异代谢产物分为四类;在ESI+模式中(图2C),聚类1和聚类2的33种代谢物在JZ来源的样品中具有高表达;聚类3包括15种代谢物,在AH中高表达;聚类4包括60种代谢物,在YN中高相对表达,在JZ中表达最低。在ESI-模式下(图2D),聚类1、聚类2和聚类4包括的52种代谢物在YN组样品中高表达,而在JZ中表达最低;簇3包括28种代谢产物,这些代谢产物在AH中具有相对较高的表达。

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图2. 不同地理来源茯苓样品代谢产物的差异图谱,聚类热图分析(A:ESI+、B:ESI-),K-均值聚类分析(C:ESI+、D:ESI-)。

(图源:Jin J., et al., Food Chem,2023)


3、候选差异代谢产物的鉴定和分析

利用多变量统计分析中OPLS-DA的VIP值大于1.0和单变量统计分析中倍数变化(FC)≥1.5或≤0.667且P<0.05的组合筛选两两比较组中的差异代谢物并以火山图进行可视化展示(图3A-F)。然后通过维恩图(图3G-H)展示了不同比较组的共有差异代谢物和特有差异代谢物特征。进一步的多组分析显示,当同时比较三个产地的茯苓样品时,共有188种代谢物在ESI+和ESI-模式上存在显著差异。在这188种代谢物中,112种在YN产地的样品中显著高于其他两个产地,33种在AH产地的样品中显著高于其他两个产地,43种在JZ产地的样品中显著高于其他两个产地。这表明这些代谢物具有区分不同栽培产地的茯苓的潜力。

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图3. 差异代谢物的火山图(ESI+:A、C、E;ESI-:B、D、F)和Venn图(ESI+:G;ESI-:H)。

(图源:Jin J., et al., Food Chem,2023)


4、区分地理来源的代谢物生物标志物

在差异代谢物谱中,碳水化合物、氨基酸、有机酸、核酸、肽、类黄酮、含氮有机化合物、抗生素和激素占主导地位。基于糖类和氨基酸是茯苓的主要营养成分,选择这些代谢产物进行相对丰度和来源显著性分析。如图4A-C所示,三种碳水化合物在YN的样品中相对丰度最高,其次是AH,JZ中最低。如图4D-G所示,四种氨基酸的相对丰度以JZ样品最高,其次是AH样品,YN样品最低。

通过靶向代谢组学检测了茯苓样品中11种三萜酸的含量。结果表明,三个产地的样品中均检测到11种三萜类化合物的离子峰,其中JZ样品中PAA、PAB、PAAM和PAC的含量显著高于YN样品,且这4种三萜类化合物在三个产地的样品中表达差异显著(图4H-K)。

因此,3种碳水化合物(甘露糖、半乳糖和帕拉金糖)、4种氨基酸(脯氨酸、L-丙氨酸、L-正亮氨酸和红藻氨酸)和4种三萜酸(PAA、PAB、PAAM和PAC)被确定为追踪茯苓起源的重要生物标志物。

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图4. 三组样品中显著差异的代谢物的箱线图。(A-C)碳水化合物、(D-G)氨基酸和(H-K)三萜类化合物。

(图源:Jin J., et al., Food Chem,2023)


5、代谢产物与环境因子的相关性分析

通过碳水化合物、氨基酸、三萜类化合物和环境因子之间的相关性分析的相关矩阵来评估各种代谢物和环境因子之间的相互依赖性。栽培产地的环境因子主要包括海拔、温度(日平均最高温度、日平均最低温度、日平均温差)、相对湿度、空气质量(空气污染指数、PM10、PM2.5、NO2、SO2、O3、CO浓度)、土壤肥力(土壤微量元素N、P、K的含量、土壤中的水分和pH值)。结果显示,上述11种代谢物与日最低温度、NO2、SO2、浓度和土壤pH值的相关性不显

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著,而与其他环境因子存在显著的正或负相关性(图5A-C)。作者还分析了11种代谢产物之间的相关性,发现氨基酸与三萜类显著正相关,与碳水化合物显著负相关(图5D)。相关性分析表明,环境因子对茯苓氨基酸代谢产物和三萜类代谢产物的影响相似,而对糖类代谢产物的影响相反。

图5. 代谢物与环境因子、代谢物与代谢之间的相关性分析。

(图源:Jin J., et al., Food Chem,2023)



小结


本研究采用LC -MS/MS对来自中国三个栽培地(AH、JZ和YN)的茯苓中的代谢产物及其谱图进行了系统的比较鉴定。多变量分析(PCA、OPLS-DA和HCA)显示,根据代谢产物谱,三个产地的茯苓样品可明显分为三类。在正负电离模式下总共鉴定出188种不同的化合物。通过代谢物显著性分析,确定了3种碳水化合物、4种氨基酸、4种三萜类化合物作为茯苓溯源的生物标志物。相关分析表明,海拔、温度和土壤肥力是导致不同产地茯苓代谢产物差异显著的主要环境因子。



拜谱小结


由于其独特的食用价值,中国市场对茯苓的需求很高。在供应和分销链中,茯苓的价格由其质量和地理来源决定,消费者更感兴趣的是真实标记的特定来源的茯苓,其质量取决于种植的地理区域和气候特征。因此,识别来自不同地理来源的茯苓以向消费者提供适当的信息是很重要的。文章采用代谢组学方法为追踪和鉴定不同地理来源的茯苓生物标志物提供了有效的策略,并发现海拔、温度和土壤肥力是导致不同产地茯苓代谢产物差异显著的主要环境因子。

代谢组学是系统生物学的重要组成部分,研究对象大都是相对分子质量 1000以内的小分子物质。它被广泛应用于食品和中药材质量评价、资源鉴定、植物分类、亲缘关系和代谢调控网络等方面,还可用于疾病早期诊断、药物靶点发现、疾病机理研究及疾病诊断等。根据研究需求的不同,代谢组学分析主要分为非靶向代谢组学和靶向代谢组学。非靶向代谢组学希望能够最大程度上体现生物样品体系中总的代谢物信息,尽可能地去定性和定量(相对)所有的代谢物。拜谱生物可提供非靶向代谢组学、靶向代谢组学、脂质组学技术服务助力疾病机制研究,拜谱生物还可提供蛋白组学、蛋白修饰组学、转录组学等多组学技术服务,欢迎咨询!


参考文献:Liu X,Zhong C,Xie J, et al. Geographical region traceability of Poria cocos and correlation between environmental factors and biomarkers based on a metabolomic approach. Food Chem. 2023;417:135817. doi:10.1016/j.foodchem.2023.135817


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