Molecules|青海大学李玉玲/李秀璋团队解析珠芽蓼的药用成分

珠芽蓼(Bistorta vivipara)是一种历史悠久的药用植物,但关于其药用成分和内生细菌对次生代谢产物积累的影响的研究很少。

2024年2月,青海大学畜牧兽医科学院李玉玲、李秀璋团队Molecules上发表了题为“Revealing Medicinal Constituents of Bistorta vivipara Based on Non-Targeted Metabolomics and 16S rDNA Gene Sequencing Technology”的研究论文。本研究采用非靶向代谢组学技术和16S rDNA技术对不同地区的珠芽蓼根组织进行了研究,揭示了珠芽蓼主要及潜在的药用成分,同时明确了影响其根内主要差异代谢物积累的关键细菌群落。拜谱生物为该研究成果提供了非靶代谢组和16S rDNA测序技术,这项研究的结果有望进一步改善珠芽蓼的药用状况。


Molecules|青海大学李玉玲/李秀璋团队解析珠芽蓼的药用成分




文章名称:Revealing Medicinal Constituents of Bistorta vivipara Based on Non-Targeted Metabolomics and 16S rDNA Gene Sequencing Technology(Molecules,IF=4.6,2024.2)

客户单位:青海大学畜牧兽医科学院

研究材料:珠芽蓼根组织

拜谱提供技术:非靶代谢组、16S rDNA测序

研究结果


01

不同采样区Bistorta vivipara根系差异代谢物的鉴定

该研究采用LC-MS/MS技术分析不同采样区珠芽蓼根部代谢物的多样性。在所有收集的根样品中共检测到1290种代谢物,从中筛选出437种差异代谢物,包括脂肪酰基、戊醇脂类、羧酸及其衍生物、有机氧化合物、黄酮类化合物和其他代谢物。通过对前50种的差异代谢物进行丰度热图分析(图1),结果表明:GD和GQ组样品中有机氧化合物含量较高,ZD组样品的脂肪酰基含量较高,HL组和XH组野鸢尾黄素、α-羧基-δ-壬内酯等代谢物含量显著高于GD组和GQ组,但显著低于ZD组。各样品组间代谢物差距显著,说明不同地区生长的Bistorta vivipara次生代谢物的合成模式可能不同。

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图1|差异代谢物分层聚类的复杂热图

(图源:He H., et al., Molecules., 2024)

注:GD、GQ、ZD、HL、XH分别为中国青海省不同采样区域缩写


该研究分析了KEGG前15条显著富集的通路(图2)。结果显示共有43种差异代谢物被显著富集,且呈上升趋势。其中,ABC转运蛋白、氨基酸生物合成和癌症中心碳代谢在三个KEGG通路中富集的差异代谢物数量最多。此外,氧戊二酸、L-谷氨酰胺和苯丙氨酸被注释的途径最多,分别参与了8条、9条和9条代谢途径。氧戊二酸是区分肝癌和肝硬化的标志物代谢物之一,L-谷氨酰胺可以降低血管闭塞危象(VOC)的发生率,苯丙氨酸是苯丙酮尿症患者不可缺少的物质。

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图2|前15条途径与差异代谢物之间的关系

(图源:He H., et al., Molecules., 2024)


02

Bistorta vivipara根部内生细菌群落组成分析


通过16S rDNA测序,在不同采样区域的所有样品中共鉴定出细菌OTUs的38个门和827属。不同采样区内生细菌群落的相对丰度存在一定差异,但组成相似(图3A-B)。门水平丰度最高的是蓝藻门、变形菌门和放线菌门,约占所有样品中内生细菌群落总丰度的86%。其中XH、GD和GQ中蓝藻的相对丰度显著高于HL和ZD(图3A)。蓝藻的主要作用是生物固氮,在XH、GD和GQ采样区,根内富集可能更有利于Bistorta vivipara的生长。属水平的优势属是假单胞菌属、鞘氨醇单胞菌、A4b属、游动放线菌和假诺卡氏菌属。HL和XH中假单胞菌和游动放线菌的丰富度显著高于其他采样区,而不同采样区的假诺卡氏菌之间差异不显著(图3B)。认为不同地区生长的植物内生细菌群落的重建可能是一种普遍现象。

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图3|前15条途径与差异代谢物之间的关系

(图源:He H., et al., Molecules., 2024)


基于KEGG数据库,预测了Bistorta vivipara根部内生细菌的功能(图4)。结果表明:Bistorta vivipara根系内生细菌的主要功能包括细胞过程、环境信息处理、遗传信息处理、人类疾病、代谢和生物系统六大类。其中,代谢途径所占比例最大。此外,在所有Bistorta vivipara根样品中,鉴定出了33条代谢途径。前10位分别是:外源生物降解与代谢、萜类和多酮类代谢、碳水化合物代谢、脂质代谢、氨基酸代谢、辅因子和维生素代谢、其他氨基酸代谢、传染病、其他次生代谢物的生物合成和能量代谢等,其中九个属于新陈代谢途径,一个属于人类疾病途径。

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图4|预测的 KEGG 二级功能通路丰度图前15条途径与差异代谢物之间的关系

(图源:He H., et al., Molecules., 2024)


03

Bistorta vivipara根系代谢组学和微生物组学的相关性分析

为了探究Bistorta vivipara根系内生细菌群落与差异代谢物的复杂关系,对前30个内生细菌属与差异代谢物进行了相关性分析。分层聚类热图(图5)显示内生细菌和差异代谢物分为两类,其中有665个显著相关。结果表明,不同采样区域的内生细菌群落呈现出不同的聚集模式,结合分层聚类热图(图5),在所有与内生细菌群落呈正相关的差异代谢物中,脂肪酰基占比最大,第二组包括戊醇脂类,与内生细菌群落负相关的差异代谢产物主要是苯和取代衍生物。由此可见,内生细菌群落可以调节次生代谢物的积累,次生代谢物的分泌和合成也可以影响内生细菌群落的组成。

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图5|分层聚类热图分析

(图源:He H., et al., Molecules., 2024)


拜谱小结

综上所述,利用不同地区珠芽蓼根样本共鉴定出1290种代谢物和437种差异代谢物。其中,黄酮类化合物、异黄酮类化合物和苯并吡喃类是其主要药用成分。此外,还首次鉴定出重要的药用成分野鸢尾黄素。不同地区根部样本的内生细菌群落存在差异,发现变形菌门和放线菌门可能是参与调节Bistorta vivipara根部药用成分含量的关键细菌门。这一过程中拜谱生物提供了非靶代谢组、16S rDNA测序技术,拜谱生物已研发完成并建立了完善成熟的转录组学、蛋白组学、代谢组学以及多组学联合产品技术服务体系。此外,拜谱生物推出了中药代谢组整体解决方案,包括中药成分分析、中药入血/组织分析、网络药理学分析等服务内容,基于更丰富、更专业的中药数据库,更高的数据质量、更优质的服务,助力客户探索中药前言研究,欢迎致电咨询!



参考文献:He H, Tang C, Cao Z, Wang T, He M, Xiao M, Xiao L, Li Y, Li X. Revealing Medicinal Constituents of Bistorta vivipara Based on Non-Targeted Metabolomics and 16S rDNA Gene Sequencing Technology. Molecules. 2024 Feb 15;29(4):860. doi: 10.3390/molecules29040860.


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