馮玉超，王長(zhǎng)遠(yuǎn),2,，李 雪，富天昕，張麗媛,2

（1.黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)食品學(xué)院，黑龍江 大慶 163319；2.黑龍江省農(nóng)產(chǎn)品加工與質(zhì)量安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，黑龍江 大慶 163319）

代謝組學(xué)是一門通過(guò)對(duì)生物體特定組織或細(xì)胞內(nèi)代謝物組成成分進(jìn)行鑒定和定量分析，從代謝角度揭示生物體的生物學(xué)功能，并最終詮釋生命現(xiàn)象的學(xué)科[1-3]。近幾十年，代謝組學(xué)發(fā)展迅速，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，成為探究物質(zhì)內(nèi)在機(jī)理的有力手段，植物體內(nèi)的代謝物種類多樣化，目前植物代謝組學(xué)是代謝組學(xué)中最重要的一個(gè)研究方向[4]。植物代謝組學(xué)的研究主要集中在代謝指紋或代謝物指紋圖譜方面，主要用于探索植物表型和基因型的關(guān)系，進(jìn)一步挖掘植物代謝途徑[5]，以及受刺激后植物自身的免疫應(yīng)答[6]，除此之外還可用于生長(zhǎng)環(huán)境對(duì)植物代謝物產(chǎn)生的影響進(jìn)行探索[7-10]。代謝組學(xué)逐漸成為農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地鑒別的一種分析平臺(tái)。Nicholson等[10]對(duì)不同地區(qū)生產(chǎn)的擬南芥進(jìn)行代謝組學(xué)研究，發(fā)現(xiàn)生長(zhǎng)環(huán)境的不同會(huì)使擬南芥的氨基酸、糖等均產(chǎn)生差異。最具代表性的是Fiehn等[11]研究的工作，利用氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）聯(lián)用技術(shù)通過(guò)對(duì)不同表型擬南芥中433 種代謝產(chǎn)物進(jìn)行分析，并對(duì)這些植物的表型進(jìn)行分類，檢測(cè)出4 種對(duì)分類有重要貢獻(xiàn)的代謝物質(zhì)。Giansante等[12]利用GC分析意大利4 個(gè)不同地區(qū)橄欖油中脂肪酸組成和含量，結(jié)果表明不同產(chǎn)地的橄欖油中棕櫚酸、亞油酸等含量存在顯著差異，并對(duì)不同地區(qū)橄欖油進(jìn)行鑒別。GC-MS分離效率高，而且具有較為完善的數(shù)據(jù)庫(kù)，適用于復(fù)雜的生物混合物代謝指紋分析，至今仍是代謝組學(xué)研究中主要的分析平臺(tái)之一[13]。

水稻（Oryza sativa L.）是主要的糧食作物，近幾年成為植物代謝組學(xué)研究的熱點(diǎn)[14-19]，水稻的品質(zhì)除受遺傳基因控制外，環(huán)境因素的影響也很顯著，黑龍江省是全國(guó)地理標(biāo)志品牌大米最多的省份，其中建三江地區(qū)位于三江平原腹地，以盛產(chǎn)綠色優(yōu)質(zhì)水稻聞名，有“東方第一稻”和“中國(guó)綠色米都”之譽(yù)，所產(chǎn)水稻品質(zhì)佳，口感好，說(shuō)明產(chǎn)地環(huán)境對(duì)水稻的生長(zhǎng)具有重要影響。水稻中代謝產(chǎn)物不僅可以全面反映水稻種子的整體代謝狀態(tài)[20-21]，且代謝物的種類和含量對(duì)大米品質(zhì)有著重要影響。

本實(shí)驗(yàn)利用GC-MS代謝組學(xué)技術(shù)對(duì)來(lái)源于建三江地區(qū)的水稻與黑龍江其他3 個(gè)水稻產(chǎn)區(qū)的水稻種子進(jìn)行代謝物比較分析，探究產(chǎn)地對(duì)水稻代謝物的影響，及代謝物對(duì)水稻品質(zhì)的影響，從代謝物差異上為水稻的產(chǎn)地區(qū)分提供理論基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

水稻采自黑龍江省建三江地區(qū)（JSJ）、查哈陽(yáng)農(nóng)場(chǎng)（CHY）、五常地區(qū)（WC）和響水地區(qū)（XS）4 個(gè)地理標(biāo)志大米保護(hù)區(qū)，在保護(hù)區(qū)范圍內(nèi)依據(jù)代表性采樣原則，采用棋盤式采樣法進(jìn)行主栽品種隨機(jī)采集，每個(gè)采樣點(diǎn)按照不同方位采集1～2 kg稻穗，每個(gè)產(chǎn)區(qū)選取30 個(gè)水稻樣品。采集的樣品均為粳稻，所選水稻品種主要為龍粳26、龍粳29、龍粳31、龍粳39、龍粳40、龍粳46、綏粳4、松粳9、空育131、五優(yōu)4號(hào)以及稻花香和龍粳43品種。采集年份為2015年。每個(gè)產(chǎn)區(qū)水稻樣本編號(hào)分別為JSJ1～JSJ30、CHY1～CHY30、XS1～XS30、WC1～WC30，水稻樣本共分為2 組，1組為建三江地區(qū)樣本，1組為黑龍江省其他3 個(gè)產(chǎn)區(qū)樣本。

吡啶（純度≥99.9%）、甲醇（均為色譜純） 阿拉丁試劑有限公司；甲氧基胺鹽酸鹽（純度98%）、N,O-雙（三甲基硅）三氟乙酰胺（N,O-bis (trimethylsilyl)trifluoroacetamide，BSTFA）（含1%三甲基氯硅烷）麥克林試劑有限公司。

1.2 儀器與設(shè)備

7 8 9 0 A/5 9 7 5 C G C-M S、色譜柱H P-5 m s（30 m×0.25 mm，0.25 μm） 美國(guó)Agilent公司；DHG-9123A型電熱恒溫鼓風(fēng)干燥箱 上海精宏實(shí)驗(yàn)設(shè)備有限公司；FC2K礱谷機(jī) 日本大竹制作所；恒溫箱上海森信實(shí)驗(yàn)儀器有限公司；TGL-16B臺(tái)式離心機(jī) 上海安亭科學(xué)儀器廠。

1.3 方法

1.3.1 樣品制備

樣品的制備參照周佳等[22]的方法并加以改進(jìn)，采集樣品后對(duì)其進(jìn)行自然風(fēng)干處理，脫粒，礱谷后，選擇飽滿，無(wú)蟲(chóng)害、干癟、變色的水稻種子－80 ℃低溫保存。實(shí)驗(yàn)時(shí)用研缽進(jìn)行液氮研磨后稱取粉末50 mg，加入800 μL甲醇渦旋混勻30 s，而后置于4 ℃離心機(jī)中，12 000 r/min離心15 min，吸取200 μL上清液，轉(zhuǎn)入進(jìn)樣小瓶中氮?dú)獯蹈伞?/p>

衍生化：取30 μL甲氧氨鹽酸吡啶溶液至濃縮后的樣品中，渦旋混勻至完全溶解，置于37 ℃恒溫箱90 min，取出后加入30 μL的BSTFA，置于70 ℃烘箱60 min，取出后待檢測(cè)。每個(gè)樣品進(jìn)行3 個(gè)生物學(xué)重復(fù)測(cè)定。

1.3.2 GC-MS條件

GC條件：色譜柱：Agilent J&W Scientific HP-5ms（30 m×0.25 mm，0.25 μm）；升溫程序：初始溫度80 ℃，維持2 min，以10 ℃/min升溫至320 ℃，并維持6 min；高純氦氣（純度大于99.999%）作為載氣，不分流進(jìn)樣，進(jìn)樣量1.0 μL。

MS條件：進(jìn)樣口溫度280 ℃，電子電離源溫度230 ℃，四極桿溫度150 ℃。采用全掃描模式，檢測(cè)范圍m/z 50～550。

1.3.3 建三江地區(qū)與其他產(chǎn)區(qū)水稻代謝組學(xué)差異分析

主成分分析（principal component analysis，PCA）：使用SIMCA軟件（V13.0）和R語(yǔ)言ropls包，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換加中心化格式化處理，然后進(jìn)行自動(dòng)建模分析，有效地利用少量的主成分使得數(shù)據(jù)的維度降低。

偏最小二乘法-判別分析（partial least squaresdiscriminate analysis，PLS-DA）：使用SIMCA軟件（V13.0）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換加UV格式化處理，首先對(duì)第1主成分進(jìn)行PLS-DA建模分析，模型的質(zhì)量用交叉驗(yàn)證進(jìn)行檢驗(yàn)；然后用交叉驗(yàn)證后得到的R2Y（模型對(duì)分類變量Y的可解釋性）和Q2（模型的可預(yù)測(cè)性）對(duì)模型有效性進(jìn)行評(píng)判。

凝聚層次聚類分析：通過(guò)R（v3.3.2）中pheatmap程序包對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)縮放，同時(shí)對(duì)樣本和代謝物進(jìn)行雙向聚類。熱圖表現(xiàn)的是一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣，通過(guò)使用顏色梯度使數(shù)據(jù)間的差異實(shí)現(xiàn)可視化，通過(guò)數(shù)據(jù)縮放，保留較大差異，同時(shí)也能突顯較小差異。不同顏色的區(qū)域代表不同的聚類分組信息。

1.3.4 差異代謝物通路分析

采用MetPA數(shù)據(jù)庫(kù)分析2 組差異代謝物的相關(guān)代謝通路，采用超幾何檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分析算法，采用Relativebetweeness Centrality pathway拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

1.4 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)利用R（v3.3.2）軟件的XCMS程序包進(jìn)行特征峰提取及預(yù)處理，得到包括m/z和保留時(shí)間及峰面積等信息的數(shù)據(jù)矩陣，導(dǎo)出數(shù)據(jù)至Excel進(jìn)行編輯。代謝物的定性：根據(jù)保留時(shí)間及m/z在NIST庫(kù)和Wiley Registry代謝組數(shù)據(jù)庫(kù)中查找與其匹配的物質(zhì)。使用SIMCA軟件進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析，為使不同量級(jí)的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行比較，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行總峰面積歸一化處理。GC-MS代謝組學(xué)數(shù)據(jù)由蘇州帕諾米克公司進(jìn)行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 GC-MS分析結(jié)果

所有水稻樣品中共檢測(cè)到173 個(gè)峰，根據(jù)NIST商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)和Wiley Registry代謝組數(shù)據(jù)庫(kù)以及標(biāo)準(zhǔn)品進(jìn)行代謝物的注釋，最終解析出44 個(gè)代謝物。典型樣品的總離子流色譜圖如圖1所示，可以看出總離子流色譜圖基線平穩(wěn)，峰分離效果較好，儀器穩(wěn)定，從而提高了儀器分析和數(shù)據(jù)結(jié)果的可靠性。

根據(jù)GC-MS檢測(cè)結(jié)果可知，建三江地區(qū)水稻精確定性29 個(gè)化合物，黑龍江省其他3 個(gè)產(chǎn)地注釋得到44 個(gè)化合物，其中含有初生代謝物23 種，次生代謝物21 種。從定性結(jié)果可知，水稻代謝物主要是氨基酸、糖類、有機(jī)酸和脂肪酸等，這一結(jié)果符合水稻營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)類型。

圖1 典型樣品的總離子流色譜圖Fig.1 Total ion chromatograms of a typical sample

表1 各產(chǎn)地水稻組分相對(duì)含量Table1 Metabolite composition of rice seeds from different producing areas%

由表1可知，建三江地區(qū)水稻與本省其他地區(qū)的水稻組分相比，氨基酸、脂肪酸、核苷酸、有機(jī)酸以及其他所占比例高出其他3 個(gè)地區(qū)1%～2%，糖類和多元醇所占比例則分別低于4%和3%。其中氨基酸、脂肪酸以及糖類對(duì)水稻品質(zhì)具有一定的影響。建三江是我國(guó)“最早迎接太陽(yáng)的墾區(qū)”，地處世界聞名的三大黑土帶，屬寒溫帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū)，其雨量、熱量、日照時(shí)數(shù)特征是水稻的最佳生長(zhǎng)區(qū)帶[23]，可能是這些產(chǎn)地環(huán)境的差異，造成建三江地區(qū)水稻代謝物組成的不同。

2.2 建三江地區(qū)與其他地區(qū)的水稻代謝組學(xué)差異分析

2.2.1 PCA

由圖2可知，PCA得分圖模型具有2 個(gè)主成分，累計(jì)R2X=0.615，Q2=0.538，Q2＞0.5，說(shuō)明模型擬合度較好。PCA[24-25]能從總體上反映各組樣本之間的總體代謝差異和樣本之間的變異度大小。建三江地區(qū)與其他地區(qū)的樣本除個(gè)別異常樣本外均處于置信區(qū)間內(nèi)，且建三江組樣本與其他產(chǎn)地樣本區(qū)分比較明顯，2 組樣本均有明顯的樣本聚集區(qū)，也均存在離散的樣本。對(duì)于建三江地區(qū)樣本，離散樣本可能是由于樣本品種間差異造成的，況且水稻基礎(chǔ)組分有相同物質(zhì)，故發(fā)生重疊，不好區(qū)分；對(duì)于其他3 個(gè)地區(qū)樣本，作為整體與建三江地區(qū)進(jìn)行比較，產(chǎn)地不同，其生長(zhǎng)環(huán)境就不同，對(duì)水稻的代謝物就會(huì)產(chǎn)生不同的影響，故存在差異樣本。

圖 2 JSJ與CHYWCXS兩組樣本的PCA得分圖Fig.2 PCA score plots for two samples of JSJ and CHY + WC + XS

2.2.2 PLS-DA

圖 3 JSJ與CHYWCXS兩組樣本的PLS-DA得分圖Fig.3 PLS-DA score plots for JSJ and CHY + WC + XS

PCA結(jié)果表明，建三江地區(qū)與其他地區(qū)的水稻之間具有代謝差異。為獲得導(dǎo)致這種顯著差異的代謝物信息，進(jìn)一步采用監(jiān)督性的多維統(tǒng)計(jì)方法即PLS-DA[26]法對(duì)兩組樣本進(jìn)行分析。圖3為PLS-DA得分圖，模型具有2 個(gè)主成分，R2X=0.652，R2Y=0.634，Q2=0.52，說(shuō)明此PLS-DA模型解釋能力較好，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)能力較強(qiáng)。由圖3可知，樣本整體基本處于置信區(qū)間內(nèi)，相比于PCA得分圖，兩組樣本間基本不重疊，2 組樣本內(nèi)重疊現(xiàn)象也減少，分離效果更好。對(duì)于其他地區(qū)樣本，重疊樣本較多，可能是因?yàn)殡m然水稻代謝物的含量受到環(huán)境等因素的影響，但是水稻代謝物的種類大體相同，即使品種和產(chǎn)地之間存在一定差異，使得水稻樣本代謝物也存在差異，但這些樣本的代謝物組成或者濃度相近，也會(huì)出現(xiàn)樣本點(diǎn)的接近或重疊的情況。

2.2.3 總體代謝物層次聚類分析

圖4為本實(shí)驗(yàn)整體代謝物相對(duì)定量值層次聚類圖，將代謝物相對(duì)定量值進(jìn)行歸一化轉(zhuǎn)換并進(jìn)行聚類，紅色表示高表達(dá)代謝物，藍(lán)色表示低表達(dá)代謝物，其中，列代表所有樣本，行代表全部代謝物。由圖4可看出，通過(guò)鑒定出的全部代謝物進(jìn)行聚類，高低表達(dá)交互在一起，并未形成明確的高、低表達(dá)區(qū)域。而由圖上部的條帶顏色可以看出，建三江地區(qū)的樣本被分成很多部分，與其他產(chǎn)地樣本有代謝相似的部分。而且整體來(lái)講，左右兩大部分間距離也較遠(yuǎn)，并不能直接看出建三江地區(qū)水稻樣本與其他產(chǎn)地水稻樣本的區(qū)別。

圖4 總體代謝物層次聚類熱圖Fig.4 Hierarchical cluster heatmap of metabolites

2.3 差異性代謝產(chǎn)物分析

2.3.1 差異性代謝產(chǎn)物的挖掘及鑒定

采用PLS-DA模型的主成分1的變量投影重要度（variable importance in the projection，VIP）大于1并結(jié)合t檢驗(yàn)的P值（閾值≤0.05）尋找差異性表達(dá)代謝物。

由表2可知，建三江地區(qū)和其他3 個(gè)地區(qū)對(duì)比篩選出的差異代謝物共23 個(gè)，其中包括糖、脂肪酸、氨基酸、有機(jī)酸、多元醇以及少量其他次生代謝物，可以看出這些組分均是構(gòu)成水稻營(yíng)養(yǎng)成分的物質(zhì)，同時(shí)也正是這些組分含量的差異，最終導(dǎo)致不同水稻的品質(zhì)差異。這23 個(gè)差異代謝物中，建三江組相對(duì)于其他地區(qū)組差異代謝物含量高的僅有一個(gè)即α-D-甲基呋喃果糖苷，且含量增加27.66 倍。建三江地區(qū)其他22 種水稻代謝物含量均低于其他地區(qū)，降低28%～64%，可見(jiàn)組別間差異代謝物在含量上差異巨大，不同產(chǎn)地對(duì)水稻代謝物的含量具有重要影響，王玲[27]對(duì)武漢和海南的TP309水稻樣本進(jìn)行代謝物研究，發(fā)現(xiàn)生長(zhǎng)環(huán)境不同且產(chǎn)地跨度很大的水稻種子其代謝物存在明顯差異。程建華等[28]對(duì)武漢和海南的轉(zhuǎn)Bt基因水稻進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)地對(duì)水稻代謝物的影響很大，且這種差異還大于基因修飾對(duì)代謝物的影響。本實(shí)驗(yàn)的結(jié)果與上述報(bào)道結(jié)果一致，但區(qū)別在于本實(shí)驗(yàn)研究的水稻樣本均在同一省份范圍內(nèi)，地理跨度較小，但整體實(shí)驗(yàn)效果較好，說(shuō)明產(chǎn)地對(duì)水稻代謝物的影響比較顯著，且不同品種的水稻種子具有相同的產(chǎn)地特征，同時(shí)也說(shuō)明水稻代謝產(chǎn)物攜帶其產(chǎn)地信息，差異代謝物還可以作為產(chǎn)地間區(qū)分的依據(jù)。

圖5 應(yīng)用差異代謝物層次聚類分析熱圖Fig.5 Hierarchical clustering heatmap of differential metabolites

表2 建三江地區(qū)相對(duì)于其他3 個(gè)產(chǎn)地的差異代謝物Table2 Differential metabolites in rice seeds from Jiansanjiang area compared to those from three other producing areas

2.3.2 差異代謝物聚類分析

由圖5可知，本實(shí)驗(yàn)整體代謝物相對(duì)定量值層次聚類圖顏色區(qū)分明顯，左側(cè)為低表達(dá)區(qū)，右側(cè)為高表達(dá)區(qū)，兩部分區(qū)域代謝物含量差異很大。建三江地區(qū)的所有樣品位于左側(cè)藍(lán)色區(qū)域的中后部分，而黑龍江省其他3 個(gè)主產(chǎn)區(qū)的水稻樣本則集中在右側(cè)和藍(lán)色區(qū)域前面部分，聚類效果顯著。在藍(lán)色區(qū)域的建三江地區(qū)的樣本中還可以明顯看到，高表達(dá)的“紅色條帶”，其對(duì)應(yīng)的為α-D-甲基呋喃果糖苷，這些現(xiàn)象與表2結(jié)果相吻合，同時(shí)也說(shuō)明同色區(qū)域中的異色部分是區(qū)分兩組樣本的重要指標(biāo)。

2.3.3 差異代謝物通路分析

圖6 代謝通路影響因子圖Fig.6 Factors affecting metabolic pathways

采用MetPA數(shù)據(jù)庫(kù)在假陽(yáng)性矯正后P值為1的條件下，分析組間差異代謝物的相關(guān)代謝通路，通過(guò)代謝通路濃縮和拓?fù)浞治?，識(shí)別出可能的受生物擾動(dòng)的代謝通路，圖6為代謝通路影響因子圖，圖中每一個(gè)點(diǎn)代表檢索到一條代謝通路，圖中共10 個(gè)點(diǎn)，即在KEGG[29]中查詢到了10 個(gè)代謝通路，其中5 個(gè)屬于氨基酸代謝途徑，且既有合成途徑也有分解途徑，分別為酪氨酸代謝，精氨酸和脯氨酸代謝，丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代謝，纈氨酸、亮氨酸和異亮氨酸降解，纈氨酸、亮氨酸和異亮氨酸生物合成，除此之外，還有半乳糖代謝、嘧啶代謝、檸檬酸循環(huán)以及脂肪酸合成和氨酰生物合成。

涉及到這些代謝通路的差異代謝物有富馬酸、脯氨酸、異亮氨酸、硬脂酸、9-（Z）-十八碳烯酸、十四酸、棉子糖和胸苷共8 個(gè)，其中富馬酸、脯氨酸、異亮氨酸這3 種差異代謝物參與到不少于兩條的代謝通路中，說(shuō)明這些物質(zhì)是處于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)代謝通路的節(jié)點(diǎn)上，是連接各通路的樞紐[30]。在所有檢索到的代謝通路中，氨基酸代謝途徑占得比重非常大，氨基酸含量與蛋白質(zhì)含量密切相關(guān)，稻米的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值也體現(xiàn)在蛋白質(zhì)與氨基酸含量上，異亮氨酸是必需氨基酸之一，是水稻營(yíng)養(yǎng)價(jià)值的一個(gè)重要體現(xiàn)，脯氨酸等氨基酸類代謝物還能夠充當(dāng)植物的滲透因子抵御干旱、鹽脅迫所帶來(lái)的生存壓力[31-32]，可見(jiàn)氨基酸不僅可以提供營(yíng)養(yǎng)，還可以作為調(diào)節(jié)因子幫助水稻適應(yīng)環(huán)境。富馬酸對(duì)于水稻的風(fēng)味有調(diào)節(jié)作用，棉子糖是一種功能性低聚糖，脂肪酸是提供能量的物質(zhì)，其飽和水平還可以改變植物對(duì)寒冷條件的抗性[33]，可見(jiàn)這些差異代謝物都從不同的方面影響水稻的品質(zhì)。氨基酸代謝途徑所占比重最大，在產(chǎn)地對(duì)水稻品質(zhì)的影響中，氨基酸代謝可作為深入研究的方向。

3 結(jié) 論

基于GC-MS技術(shù)對(duì)黑龍江省建三江地區(qū)與其他地區(qū)的水稻種子進(jìn)行代謝組學(xué)研究，檢測(cè)出173個(gè)峰，共定性出44 種化合物，篩選出建三江地區(qū)與黑龍江省其他水稻產(chǎn)區(qū)的差異代謝物23 個(gè)，其中建三江地區(qū)所產(chǎn)水稻中α-D-甲基呋喃果糖苷的含量是其他3 個(gè)地區(qū)樣本的27.66 倍，而其他22 種水稻代謝物含量均低于其他地區(qū)，降低28%～64%，可見(jiàn)差異代謝物含量具有顯著差異，證實(shí)產(chǎn)地對(duì)水稻代謝物具有顯著影響，水稻的代謝產(chǎn)物攜帶其產(chǎn)地信息，通過(guò)代謝物差異對(duì)水稻產(chǎn)地進(jìn)行區(qū)分具有可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明，同省份、跨度距離極近的不同產(chǎn)地水稻在代謝產(chǎn)物上存在差異，主要是含量上的差異。同時(shí)，也說(shuō)明本方法對(duì)水稻種子中代謝物成分的分離和鑒定是可行的。代謝通路分析說(shuō)明氨基酸代謝途徑對(duì)研究產(chǎn)地對(duì)水稻品質(zhì)的影響具有指導(dǎo)意義，說(shuō)明產(chǎn)地的差異對(duì)水稻機(jī)體的多種終端代謝途徑造成了非常明顯的影響，這為研究水稻種子代謝產(chǎn)物的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律提供參考。