李思源，李培瑜，劉弈彤，劉海杰，張澤俊，沙坤*

1(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 煙臺(tái)研究院，山東 煙臺(tái)，264670)2(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 食品科學(xué)與營(yíng)養(yǎng)工程學(xué)院，北京，100083)

代謝組學(xué)是繼蛋白質(zhì)組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和基因組學(xué)之后的一種新興組學(xué)技術(shù)，是系統(tǒng)生物學(xué)的重要分支。它通過(guò)對(duì)生物體代謝產(chǎn)生的分子質(zhì)量低于1 kDa的代謝產(chǎn)物進(jìn)行定性定量分析，研究生物體系的代謝途徑[1]。代謝組學(xué)通過(guò)分析生物體受到刺激或擾動(dòng)后其代謝產(chǎn)物的變化或其隨時(shí)間的變化，動(dòng)態(tài)地分析生物體的代謝過(guò)程[2]。根據(jù)研究對(duì)象的不同，代謝組學(xué)可分為靶向代謝組學(xué)和非靶向代謝組學(xué)，靶向代謝分析主要定量特定代謝物，研究一種或者幾種代謝通路，而非靶向代謝分析是盡可能地從樣本中分析出更多的代謝物，采集更多的物質(zhì)信息[3]。代謝組學(xué)技術(shù)的發(fā)展離不開(kāi)核磁共振(nuclear magnetic resonance，NMR)、質(zhì)譜(mass spectrograph，MS)、液相色譜(liquid chromatography, LC)、氣相色譜(gas chromatography, GC)及其聯(lián)用等技術(shù)的發(fā)展。NMR技術(shù)能夠在不破壞樣本的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確分析，但是不夠靈敏[4]；色譜與MS技術(shù)具有靈敏度高、分析速度快、應(yīng)用范圍廣等特點(diǎn)，MS技術(shù)結(jié)構(gòu)鑒定能力強(qiáng)，但不具備分離能力，色譜與MS技術(shù)聯(lián)用可同時(shí)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜混合物的分離、定性與定量分析[5]。一系列公開(kāi)、方便、注釋良好的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，作為信息共享聯(lián)動(dòng)的平臺(tái)，促進(jìn)了代謝組學(xué)數(shù)據(jù)的分析[6]。這些數(shù)據(jù)庫(kù)包括：京都基因與基因組百科全書(shū)(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG)、Mass Bank數(shù)據(jù)庫(kù)、METLIN數(shù)據(jù)庫(kù)、人類代謝組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)(Human Metabolome Database，HMDB)等。

代謝組學(xué)研究起源于20世紀(jì)70年代，主要用于對(duì)患者體液中代謝物進(jìn)行定性、定量分析及對(duì)疾病的篩選和診斷，90年代后，開(kāi)始用于研究藥物在體內(nèi)的代謝等。代謝組學(xué)技術(shù)發(fā)展迅速，已成為臨床醫(yī)學(xué)和生命科學(xué)領(lǐng)域研究的重要工具，同時(shí)也為食品科學(xué)領(lǐng)域的研究提供了新思路。食品代謝組學(xué)將食品在生產(chǎn)、加工、儲(chǔ)存過(guò)程中的分子運(yùn)動(dòng)以及營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)被攝入后在食用者體內(nèi)的代謝過(guò)程和效果作為研究對(duì)象[7]，已用于食品成分分析、食品質(zhì)量鑒別、食品消費(fèi)監(jiān)控、飲食營(yíng)養(yǎng)監(jiān)控等[8]。本文從樣品制備與前處理、檢測(cè)技術(shù)、數(shù)據(jù)處理等方面介紹了代謝組學(xué)，并總結(jié)了代謝組學(xué)在食品營(yíng)養(yǎng)、食品鑒別、食品風(fēng)味研究領(lǐng)域的應(yīng)用。

1 代謝組學(xué)研究中樣品制備與前處理方法

樣品制備作為代謝組學(xué)研究的第一步，是獲得可靠代謝組學(xué)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵，要注意以下3個(gè)因素：第一，制備樣品的方法要盡可能簡(jiǎn)單，可在不同實(shí)驗(yàn)室由不同實(shí)驗(yàn)人員重復(fù)操作；第二，步驟要盡量最少，有利于減少由于技術(shù)或分析的原因造成的可變性；第三，成本要盡量低，有利于擴(kuò)大到更大的樣本數(shù)量[9]。在具體的實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，根據(jù)檢測(cè)技術(shù)的不同，所采用的樣品制備方法也有所不同。

在使用NMR技術(shù)檢測(cè)時(shí)，樣品無(wú)需復(fù)雜的前處理，若樣品為液體，如牛奶、醬油、酒等，加入含有氘代水的磷酸緩沖液提取后即可檢測(cè)；若樣品為固體或半固體，如奶油、肉、水果等，需要先將樣品攪碎，加入緩沖液提取后，再進(jìn)行檢測(cè)[10-11]。

LC-MS聯(lián)用技術(shù)中樣品前處理通常是采用液液萃取和固相萃取。液液萃取具有選擇性，可與其他方法配合使用，操作簡(jiǎn)單，周期短，常用的有機(jī)溶劑有甲醇、乙醇、乙腈、丙酮、乙酸、乙酸乙酯等；固相萃取是通過(guò)選擇性吸附、洗脫來(lái)富集、分離和凈化樣品[12]。

GC-MS聯(lián)用方法常與頂空固相微萃取技術(shù)(headspace solid phase microextraction, HS-SPME)同時(shí)使用，這是一種集采樣、萃取、濃縮、進(jìn)樣為一體的分析技術(shù)，操作簡(jiǎn)單便捷、靈敏度高，可用于食品中揮發(fā)性成分、半揮發(fā)性成分、熱穩(wěn)定性成分的定性和定量檢測(cè)，具有良好的選擇性[13]。

2 代謝組學(xué)研究中的檢測(cè)技術(shù)

NMR、MS、GC是代謝組學(xué)研究中最常用的檢測(cè)技術(shù)，但是由于生命體的代謝過(guò)程復(fù)雜，代謝物種類繁多，單一的測(cè)定方法難以檢測(cè)完全，多采用幾種方法聯(lián)用。

2.1 NMR技術(shù)

NMR技術(shù)利用原子核在電場(chǎng)中的能級(jí)躍遷分析物質(zhì)的化學(xué)組成和空間機(jī)構(gòu)，可對(duì)小分子代謝物做出高通量分析，并且只需對(duì)樣品進(jìn)行簡(jiǎn)單的預(yù)處理，對(duì)樣品破壞性小，無(wú)偏向性，結(jié)構(gòu)信息豐富，適用于食品等復(fù)雜體系，是代謝組學(xué)研究過(guò)程中比較常見(jiàn)的方法[14]。NMR共振研究中，最常用的有核磁共振氫譜(1H-NMR)、核磁共振碳譜(13C-NMR)、核磁共振氮譜(15N-NMR)、核磁共振磷譜(31P-NMR)，其中1H-NMR在代謝組學(xué)中使用最為廣泛。1H-NMR代謝組學(xué)技術(shù)無(wú)偏向性，只要代謝成分含有質(zhì)子就能夠被檢測(cè)分析。李愛(ài)平等[15]基于1H-NMR代謝組學(xué)方法對(duì)山西陳醋、鎮(zhèn)江陳醋、白醋的化學(xué)組成進(jìn)行檢測(cè)，由于食醋中含水量較大，使用了Noesypresat序列來(lái)壓制水峰，結(jié)果顯示，3種不同食醋的化學(xué)成分主要為有機(jī)酸和氨基酸，但組成明顯不同，其中氨基酸類物質(zhì)的檢測(cè)結(jié)果與氨基酸分析儀檢測(cè)結(jié)果一致，表明代謝組學(xué)結(jié)果可靠。SUZUKI等[16]利用1H-NMR代謝組學(xué)方法對(duì)食品添加劑絲蘭提取物的抑菌活性進(jìn)行篩選，得到數(shù)據(jù)經(jīng)多元數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)皂苷含量與抑菌活性成正比。1H-NMR譜的信號(hào)強(qiáng)度只與待測(cè)溶液中的化合物摩爾濃度有關(guān)，可以直接比較樣品中化合物濃度。李瑋等[17]通過(guò)1H-NMR代謝組學(xué)技術(shù)鑒別天然奶油和人造奶油的差異脂類物質(zhì)，分析結(jié)果顯示，天然奶油黃油和稀奶油的甾醇、丁酸、1-戊烯、共軛亞油酸含量相比于人造奶油更高，與GC測(cè)定結(jié)果基本一致，說(shuō)明通過(guò)這幾種物質(zhì)的含量差異，可以對(duì)天然奶油和人造奶油做出區(qū)分。

基于NMR的代謝組學(xué)技術(shù)適合檢測(cè)高豐度極性代謝物，可以使食品組分分析得更加細(xì)致。NMR技術(shù)通過(guò)對(duì)食品的有機(jī)酸、氨基酸、生物堿等有機(jī)化合物單體進(jìn)行識(shí)別以及定性定量分析，在分子水平闡釋食物的特殊味道、香氣、質(zhì)地、色澤[15]，區(qū)分食物的產(chǎn)地、品種、質(zhì)量、加工方式和貯藏方式。但是NMR的靈敏度相對(duì)較低，不適合分析同一樣品中濃度相差較大的物質(zhì)，動(dòng)態(tài)檢測(cè)范圍小，可通過(guò)提高磁場(chǎng)強(qiáng)度、應(yīng)用同位素標(biāo)記等來(lái)進(jìn)行改進(jìn)[18]。

2.2 LC-MS聯(lián)用技術(shù)

LC主要用于分離目標(biāo)組分與基質(zhì)組分，適用于不易揮發(fā)、熱不穩(wěn)定、離子型和分子量較大物質(zhì)的分析，分離效率較高，縮短了分析時(shí)間；MS靈敏度高、特異性好、響應(yīng)速度快。將LC與MS串聯(lián)使用，分離效能和分離速度可極大提高，分離度和檢測(cè)靈敏度得到明顯改善，還可同時(shí)測(cè)定多種代謝物[19]。BI等[20]通過(guò)電噴霧離子源將四級(jí)式飛行時(shí)間質(zhì)譜(quadrupole time-of-flight mass spectrometry)與高效液相色譜(high performance liquid chromatography,HPLC)串聯(lián)，在河豚魚(yú)湯中鑒別出了與河豚湯的風(fēng)味、營(yíng)養(yǎng)和安全性密切相關(guān)的19種化合物。鄭海英等[21]基于HPLC-MS聯(lián)用的代謝組學(xué)方法研究了轉(zhuǎn)錄因子SINAC4對(duì)番茄果實(shí)代謝產(chǎn)物的影響，經(jīng)代謝組學(xué)分析，該轉(zhuǎn)錄因子對(duì)番茄代謝產(chǎn)物中的氨基酸、肽、維生素、糖類及其衍生物、核酸及其衍生物、生物堿、香精香料、有機(jī)酸均有影響。

2.3 GC-MS聯(lián)用技術(shù)

采用GC-MS聯(lián)用技術(shù)，可借助較完整的代謝物標(biāo)準(zhǔn)譜圖圖庫(kù)對(duì)代謝產(chǎn)物鑒定，目前較大的數(shù)據(jù)庫(kù)有Wiley庫(kù)、NIST庫(kù)和Palisade庫(kù)。GC通過(guò)分離作用，將目標(biāo)物質(zhì)引入MS系統(tǒng)，MS部分起到檢測(cè)作用，主要有電離源、質(zhì)量分析器和電子倍增管，檢測(cè)后可得到保留時(shí)間、m/z，離子強(qiáng)度，通過(guò)這些信息可更準(zhǔn)確的對(duì)物質(zhì)進(jìn)行定性分析[22]。GC-MS聯(lián)用在食品風(fēng)味研究中應(yīng)用廣泛。馬小明[23]基于氣相色譜——飛行時(shí)間質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)分析寧夏灘羊公羊和羯羊背最長(zhǎng)肌的差異代謝物，有丙酮、辛烷、鄰苯二甲酸環(huán)丁基葵酯等14種，說(shuō)明這些物質(zhì)是影響灘羊肉風(fēng)味的主要物質(zhì)。GC-MS聯(lián)用技術(shù)對(duì)揮發(fā)性化合物靈敏性高、分離性好、重復(fù)性高。SUZUKI-IWASHIMA等[24]基于GC-MS聯(lián)用技術(shù)對(duì)干酪中的揮發(fā)性化合物進(jìn)行代謝組學(xué)分析，確定了發(fā)酵過(guò)程中揮發(fā)性代謝物對(duì)奶酪特征香氣的影響。

3 代謝組學(xué)研究中的數(shù)據(jù)分析方法

代謝物的種類繁多，得到的譜圖復(fù)雜，因此，代謝組學(xué)研究中，數(shù)據(jù)分析是十分重要的環(huán)節(jié)。多元數(shù)據(jù)分析是目前使用較為廣泛的統(tǒng)計(jì)方法，通過(guò)對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果同時(shí)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)因素的綜合考慮，使研究結(jié)果更準(zhǔn)確、偏差更小，利用多元數(shù)據(jù)圖還可實(shí)現(xiàn)分類的可視化表示[25]。多元數(shù)據(jù)分析方法可以研究各代謝物及代謝途徑，代謝物之間的差異可通過(guò)模式識(shí)別方法進(jìn)行區(qū)分，主要的模式識(shí)別方法有主成分分析法(principal components analysis，PCA)，聚類分析法(cluster analysis, CA)，偏最小二乘判別分析法(partial least squares discriminant nalysis, PLS-DA)，正交偏最小二乘法判別分析法(orthogonal partial least squares discriminant analysis, OPLS-DA)[26]。

3.1 PCA

PCA技術(shù)是多元統(tǒng)計(jì)分析的一個(gè)基本方法，屬于無(wú)監(jiān)督的模式識(shí)別方法，能將實(shí)驗(yàn)結(jié)果轉(zhuǎn)換成樣本與相應(yīng)變量之間的關(guān)聯(lián)信息，將多個(gè)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)主成分，通過(guò)這種方法得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果模型可分為得分圖(scores plot)和載荷圖(loadings plot)，得分圖顯示樣品信息，載荷圖表示變量信息，這個(gè)過(guò)程通過(guò)將相關(guān)信息分組成相同的主成分，降低了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的維數(shù)，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)集，達(dá)到以最少數(shù)據(jù)表示樣本的目的[27]。與其他多元統(tǒng)計(jì)分析方法相比，PCA操作簡(jiǎn)單，沒(méi)有參數(shù)限制[28]。食品是一個(gè)復(fù)雜的體系，組分繁多，PCA通過(guò)降維把多個(gè)組分轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)，根據(jù)各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)的相關(guān)性和變異程度客觀地確定權(quán)重，挑選出影響食品性質(zhì)的主要特征成分，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)食品品種、產(chǎn)地、加工方式等的鑒別。CHEN等[29]利用多元數(shù)據(jù)分析軟件SIMCA 14.1對(duì)3個(gè)薰衣草品種進(jìn)行PCA，將3個(gè)品種的13個(gè)樣品的64種化合物處理得到13×64的數(shù)據(jù)矩陣，得分圖中，3個(gè)品種的主成分區(qū)并未重疊，說(shuō)明這3種薰衣草的精油組成和相對(duì)百分含量是不同的；通過(guò)載荷圖分析得到了3個(gè)品種最主要的特征成分。SHUMILINA等[30]基于NMR代謝組學(xué)方法，區(qū)分新鮮和解凍過(guò)的大西洋鮭魚(yú)，經(jīng)PCA得分圖可知，在冷凍后第2～9天生成的天冬氨酸是造成樣本分組的主要因素之一，并通過(guò)驗(yàn)證試驗(yàn)證明在0 ℃以上，天冬氨酸途徑不會(huì)發(fā)生變化。這些結(jié)果表明，天冬氨酸可作為區(qū)分新鮮與和冷凍魚(yú)的標(biāo)志性物質(zhì)。

3.2 CA

CA技術(shù)從多方面因素考慮對(duì)研究對(duì)象或指標(biāo)進(jìn)行分類，將樣品按照品質(zhì)特性的相似程度逐漸聚合在一起，相似度大的優(yōu)先聚合，最終根據(jù)類別綜合性質(zhì)多個(gè)品種聚合，完成聚類分析[31]。CA技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于可以發(fā)現(xiàn)多元數(shù)據(jù)中自然存在的分組或者類型，可用于食品品種分類、產(chǎn)地分類、加工方式分類等。BRIGANTE等[32]對(duì)含有奇亞籽、芝麻和亞麻籽的焙烤產(chǎn)品進(jìn)行聚類分析，可以在樹(shù)狀圖上明顯地看出含有不同種子的產(chǎn)品被分為3個(gè)簇，每簇樣品對(duì)應(yīng)的是一種種子，與主成分分析結(jié)果一致。林秀敏等[33]對(duì)不同產(chǎn)地和不同炮制方式的白芍飲片進(jìn)行CA，通過(guò)樹(shù)狀圖可將其聚為幾類，說(shuō)明生長(zhǎng)環(huán)境及炮制方法可造成白芍飲片中的化學(xué)成分差異，這些結(jié)果可為不同白芍飲片的質(zhì)量控制提供參考。

3.3 PLS-DA

PLS-DA技術(shù)是一種線性分析方式，屬于有監(jiān)督分析方法，其本質(zhì)也是一種降維判別分析方法，可通過(guò)已知的樣品分組信息對(duì)多變量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類、識(shí)別、預(yù)測(cè)，結(jié)合了PCA、典型相關(guān)分析和多元線性分析的優(yōu)點(diǎn)，適合于樣品觀測(cè)數(shù)少、解釋變量多及存在多重共線性的情況[34-35]。PLS-DA在食品質(zhì)量鑒別、食品品種識(shí)別、食品摻假辨別中應(yīng)用較多。李永迪等[36]基于OPLS-DA分析得到影響茯磚茶和千兩茶品質(zhì)差異的標(biāo)志性成分分別為:水浸出物、茶多酚、咖啡堿和簡(jiǎn)單兒茶素，與PCA相比，這種方法不僅能鑒別樣品差異，而且可以獲得造成樣品差異的特征標(biāo)記物。YOSHITOMI等[37]以NMR為基礎(chǔ)，研究了皂素根的天然代謝組學(xué)，將PCA和PLS-DA結(jié)合進(jìn)行分析，結(jié)果表明甲醇萃取和5%甲醇洗脫有利于從野生樣品中鑒別栽培樣品，根據(jù)PLS-DA分析的s-plot圖，可知栽培樣品的特征化學(xué)物為蔗糖，野生樣品的特征物質(zhì)為葡萄糖和不飽和脂肪酸。許艷超等[38]通過(guò)PLS-DA對(duì)真假樣品進(jìn)行分類來(lái)判斷蜂蜜摻假，結(jié)果表明建立的PLS-DA模型能夠很好的將真假蜂蜜分類，并且具有較好的預(yù)測(cè)能力。

4 代謝組學(xué)技術(shù)在食品科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

4.1 在食品營(yíng)養(yǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用

代謝組學(xué)在營(yíng)養(yǎng)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用也稱作營(yíng)養(yǎng)代謝組學(xué)，可研究食物中活性成分作用機(jī)制、食品營(yíng)養(yǎng)素量對(duì)機(jī)體代謝的影響，代謝組學(xué)技術(shù)豐富了現(xiàn)代營(yíng)養(yǎng)學(xué)研究方法，將食品科學(xué)與醫(yī)學(xué)有機(jī)結(jié)合起來(lái)[39- 40]。代謝組學(xué)可以通過(guò)監(jiān)測(cè)代謝物濃度來(lái)分析生理過(guò)程，適用于測(cè)量飲食的代謝效應(yīng)[41]。JUNG等[42]研究了綠茶提取物對(duì)小鼠腸道微生物和皮膚的影響，通過(guò)全面的代謝組學(xué)分析，發(fā)現(xiàn)短期補(bǔ)充綠茶提取物可以顯著改善微生物代謝組和皮膚代謝組，特別是包括雙歧桿菌和乳酸菌在內(nèi)的益生菌水平和紫外線防御水平。王希越等[43]通過(guò)GC-MS的靶向代謝組學(xué)方法分析大米中脂肪酸，共檢測(cè)到16種脂肪酸，并以每種脂肪酸峰面積的相對(duì)偏差考察這種方法的穩(wěn)點(diǎn)性，16種脂肪酸相對(duì)偏差均小于10%，說(shuō)明這種方法的穩(wěn)定性較好。將這種方法用于5種大米脂肪酸分析，可準(zhǔn)確獲得個(gè)樣品間脂肪酸輪廓差異信息，可用于研究脂肪酸對(duì)大米營(yíng)養(yǎng)價(jià)值及品質(zhì)改善的影響。XIA等[44]采用UPLC-Q-TOF-MS的代謝組學(xué)方法評(píng)估了馬奶發(fā)酵為馬奶酒的過(guò)程，確定了7個(gè)關(guān)鍵代謝途徑，共鑒定出354種代謝物，其中具有功能性的γ-亞麻酸、L-谷氨酰胺、初級(jí)膽汁酸在發(fā)酵過(guò)程中減少，γ-亞麻酸可以降血壓、降低心血管疾病和癌癥的發(fā)病率，L-谷氨酰胺可以用于治療胃腸道潰瘍、輔助癌癥治療、緩解疲勞、調(diào)節(jié)免疫，膽汁酸在脂肪代謝中起重要作用，能提高能量的利用，這一發(fā)現(xiàn)為馬奶及馬奶酒中功能性化合物的分離提供了重要信息。

4.2 在食品質(zhì)量鑒別中的應(yīng)用

食品原料的來(lái)源是消費(fèi)者進(jìn)行選擇的重要依據(jù)，摻假問(wèn)題也是消費(fèi)者關(guān)注的重點(diǎn)，通過(guò)代謝組學(xué)技術(shù)通過(guò)對(duì)非特定目標(biāo)物的檢測(cè)，可以更加精確的做出鑒別[45]。PAVLIDIS等[46]基于HS-SPME/GC-MS技術(shù)的代謝組學(xué)方法，對(duì)肉糜中及其添加劑的揮發(fā)組分進(jìn)行了鑒別，篩選出了醛、醇、酮、呋喃、酯類等幾種具有鑒別意義的生物標(biāo)志物，可用于區(qū)分肉的種類、鑒定未知品種肉類樣品。目前，消費(fèi)者認(rèn)為來(lái)自放牧奶牛群的高山奶酪更健康、營(yíng)養(yǎng)價(jià)值更高，具有很高的市場(chǎng)價(jià)值，在這種情況下，奶農(nóng)和消費(fèi)者都越來(lái)越多地要求保證以牧草為基礎(chǔ)的奶酪的真實(shí)性，SEGATO等[47]使用NMR代謝組學(xué)的方法對(duì)成熟時(shí)間不同的PDO奶酪的水溶性代謝物進(jìn)行了分析，膽堿、2,3-丁二醇、賴氨酸、酪氨酸是根據(jù)奶牛飼養(yǎng)系統(tǒng)鑒別奶酪樣品最有效的水溶性化合物，但是，成熟過(guò)程的延長(zhǎng)所引起的化學(xué)和生化變化復(fù)雜，所以用于成熟時(shí)間較短的產(chǎn)品，測(cè)得結(jié)果更準(zhǔn)確。ZHANG等[48]基于GC-Q/TOF-MS 和 UPLC-Q/TOF-MS的代謝組學(xué)方法，篩選出46個(gè)初級(jí)代謝物和12個(gè)次級(jí)代謝物，可作為區(qū)分有機(jī)種植與非有機(jī)種植小麥的潛在生物標(biāo)志物。

4.3 在食品風(fēng)味研究中的應(yīng)用

風(fēng)味是影響食品品質(zhì)的重要因素之一，通過(guò)代謝組學(xué)方法，分析食品中代謝物與風(fēng)味物質(zhì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，可通過(guò)代謝水平研究風(fēng)味物質(zhì)形成過(guò)程。ZHANG等[49]對(duì)無(wú)骨干腌火腿加工過(guò)程中的代謝物進(jìn)行了研究，結(jié)果顯示，無(wú)骨干腌火腿加工過(guò)程中代謝物含量變化明顯，大部分代謝物含量呈上升趨勢(shì)，氨基酸(異亮氨酸、纈氨酸、丙氨酸、谷氨酸和組氨酸)、有機(jī)酸(乳酸、醋酸、琥珀酸、檸檬酸和甲酸鹽)和核苷酸衍生物(次黃嘌呤)是無(wú)骨干腌火腿風(fēng)味的主要來(lái)源。SUZUKI-IWASHIMA等[24]通過(guò)代謝組學(xué)方法研究了乳酸菌和霉菌對(duì)干酪中揮發(fā)型化合物生成的影響，結(jié)果顯示，干酪中受到乳酸菌影響的風(fēng)味化合物主要是乳糖衍生化合物，由糖代謝產(chǎn)生，受到霉菌影響的風(fēng)味化合物主要是氨基酸及其代謝物，由蛋白質(zhì)代謝產(chǎn)生，脂肪酸、甲基酮、仲醇代謝途徑產(chǎn)生，主要在干酪后成熟期產(chǎn)生。這表明通過(guò)代謝組學(xué)方法監(jiān)測(cè)干酪成熟過(guò)程，再對(duì)乳酸菌及霉菌活性的進(jìn)行精細(xì)調(diào)控，可開(kāi)發(fā)出具有理想風(fēng)味的干酪產(chǎn)品。

5 結(jié)語(yǔ)

代謝組學(xué)作為一種新興的組學(xué)技術(shù)，應(yīng)用于食品科學(xué)領(lǐng)域一方面可為提升食品營(yíng)養(yǎng)價(jià)值、風(fēng)味品質(zhì)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，有效改善食品加工保藏技術(shù)；另一方面代謝組學(xué)技術(shù)也為食品的質(zhì)量檢測(cè)提供了新思路，能夠快速精確對(duì)食品進(jìn)行鑒別，對(duì)食品安全和食品可追溯性有重要意義。但是，受到檢測(cè)技術(shù)、數(shù)據(jù)分析方法等的限制，代謝組學(xué)技術(shù)在食品科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用還遠(yuǎn)未達(dá)到其最大潛能，具有廣闊的發(fā)展前景。因此，需要提高儀器的靈敏度和精確度，與不同的分析方法和平臺(tái)相結(jié)合，擴(kuò)大代謝物的覆蓋范圍，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。另外，需要進(jìn)一步開(kāi)發(fā)功能全面的統(tǒng)計(jì)軟件來(lái)處理大量數(shù)據(jù)，從而更加有效的評(píng)估食品在加工生產(chǎn)過(guò)程的安全性和品質(zhì)特性等。