龔意輝，李麗梅，黃 華，李 論，田宗瓊，張 娟，曾永賢，陳致印*

（1 湖南人文科技學院 農(nóng)業(yè)與生物技術(shù)學院 湖南婁底 417000 2 廣東省農(nóng)業(yè)科學院果樹研究所 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部南亞熱帶果樹生物學與遺傳資源利用重點實驗室 廣東省熱帶亞熱帶果樹研究重點實驗室 廣州 510640）

黃桃（Amygdalus persica）是湖南省最重要的特色水果之一，富含大量的番茄紅素、番茄黃素、胡蘿卜素、維生素C、膳食纖維等營養(yǎng)物質(zhì)[1]，具有果實大、果型優(yōu)美、色澤金黃、肉質(zhì)鮮美、口味香甜等特點，其營養(yǎng)和經(jīng)濟價值都很高，深受國內(nèi)外廣大消費者的歡迎。近年來，黃桃種植已成為湖南省的重點支柱產(chǎn)業(yè)和扶貧產(chǎn)業(yè)，是促進各縣市農(nóng)民產(chǎn)業(yè)增收的重要手段。然而，黃桃采收時正處于高溫盛夏季節(jié)，采摘后的黃桃果實因代謝旺盛而易發(fā)生果實軟化，從而引發(fā)果肉褐變和異味現(xiàn)象的發(fā)生，導致黃桃果實品質(zhì)和市場價值下降，嚴重制約了我省黃桃產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展[2]。

代謝組學（Metabonomics）是生物組學中發(fā)展出來的一門新興學科，是利用高通量化學分析技術(shù)對某一生物體細胞、組織中所有小分子代謝產(chǎn)物進行定性和定量研究的一門新學科，是解決諸多果蔬采后病害問題的有效工具之一[3-4]。其中，非靶向代謝組學（Untargeted metabolomics）能全面反映生物樣本中的代謝物信息，有助于挖掘生物樣本新的代謝通路等[5]。代謝組學技術(shù)廣泛應用于植物代謝及逆境響應機理[6]，營養(yǎng)科學[7]，采后病害診斷[8]，品種鑒定[9]等方面。Busatto 等[10]利用靶向代謝組學技術(shù)（Targeted metabolomics）鑒定了蘋果虎皮病發(fā)生過程中的代謝物差異，發(fā)現(xiàn)表兒茶素、兒茶素、綠原酸等代謝物與虎皮病的形成有著密切的關(guān)系。Lee 等[11]利用LC-MS 技術(shù)研究了二苯胺（DPA）處理的蘋果貯藏期間各代謝物含量的變化規(guī)律，表明乙醛、乙酸乙酯和乙醇等揮發(fā)性代謝物的積累與果肉褐變有著密切的關(guān)系。Pedreschi等[12]利用LC-MS 技術(shù)解析貴妃梨氣調(diào)貯藏過程中果心褐變的發(fā)生機理，發(fā)現(xiàn)葡萄酸和GABA 可能是果心褐變和坍塌的代謝標志物。Gong 等[13]基于非靶向代謝組學技術(shù)在蘋果果皮中共鑒定出833 種代謝產(chǎn)物，其中59 種顯著差異代謝參與虎皮病的形成。目前，國內(nèi)外學者從酶促褐變、乙烯合成等角度深入研究了桃果肉褐變機理[14-15]，然而，利用代謝組學技術(shù)分析采后黃桃果肉褐變進程中的代謝物質(zhì)目前尚無研究報道。本研究采用LC-MS/MS 技術(shù)，以黃桃果實為試驗材料，利用非靶向代謝組學技術(shù)對采后黃桃果肉褐變進程中的代謝物進行研究，以探明黃桃果肉褐變過程中的關(guān)鍵代謝物，為進一步完善黃桃果肉褐變機理及其控制提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 試驗處理

以采自冷水江市水云峰基地的黃桃果實為試驗材料，所采摘果實的生長環(huán)境和栽培管理一致，挑選無病蟲害、果形和色澤一致的果實。隨機挑選30 個黃桃果實為一組，裝入PE 薄膜袋中，放入溫度為（20±1）℃，且濕度為85%的恒溫箱中貯藏12 d。以無處理的黃桃果實作為對照組（CK），在同樣條件下貯藏12 d，并進行3 次生物學重復。分別在果實貯藏0，3，6，9，12 d 后切取1 cm 厚的果肉，用液氮速凍后立即放在-80 ℃的超低溫冰箱中保存，用于后續(xù)樣品的LC-MS/MS 分析。

1.2 主要試劑與儀器

水，德國Merck 公司，醋酸銨、甲酸、甲醇等質(zhì)譜試劑，美國Thermo Fisher 公司，PE 薄膜袋（規(guī)格為200 mm×200 mm，厚度為0.05 mm），廣州健陽生物科技有限公司。

D3024R 低溫離心機，美國Scilogex 公司，Vanquish UHPLC 色譜儀、Q ExactiveTMHF-X 質(zhì)譜儀，德國Thermo Fisher 公司，Hypesil Gold column 色譜柱（100 mm×2.1 mm，1.9 μm），美國Thermo Fisher 公司等。

1.3 方法

1.3.1 褐變指數(shù)的測定 參照李麗梅等[16]的方法。將黃桃果實中間部位縱切成兩半，按照黃桃果肉褐變程度進行分級。0 級：果肉完全無褐變；1級：1%～10%面積果肉輕微褐變；2 級：10%～30%的褐變面積；3 級：30%～50%的褐變面積；4 級：果肉褐變面積>50%。

褐變指數(shù)=Σ（褐變級別×該級果實數(shù)占總黃桃數(shù)的百分比）。

1.3.2 黃桃果肉代謝物的提取 根據(jù)Want 等[17]的方法，稱100 mg 黃桃果肉樣品，立即加入液氮速凍后研磨成粉末，加500 μL 80%甲醇用振蕩器混勻，將黃桃果肉代謝物提取液放在冰上靜置5 min，4 ℃、15 000×g條件下離心20 min 取上清液，加質(zhì)譜級水將甲醇體積分數(shù)稀釋至53%；將樣品在4 ℃、15 000×g條件下離心20 min 取100 μL 的上清液，全部用0.22 μm 的有機相過濾后轉(zhuǎn)入LC進樣瓶中，以在每個提取液中吸取30 μL 混勻作為質(zhì)控QC 樣本，以53%甲醇作為空白對照，與試驗樣品進行同樣的操作，將各提取液記錄好并放入超低溫冰箱中保存，用于后續(xù)質(zhì)譜數(shù)據(jù)的采集。

1.3.3 色譜條件 柱溫：40 ℃；流速：0.2 mL/min；正離子模式：流動相A：0.1%甲酸，流動相B：甲醇；負離子模式：流動相A：5 mmol/L 醋酸銨（pH 9.0），流動相B：甲醇；進樣體積：100 μL；按照體積比進行梯度洗脫，洗脫程序為：0～1.5 min，2%～2% B；1.5～14 min，2%～100% B；14～17 min，100%～2% B。

1.3.4 質(zhì)譜條件 正負離子模式掃描范圍m/z100～1 500；質(zhì)譜電壓3 200 V，離子源溫度320℃，GSⅠ和GSⅡ分別為276 000 Pa 和69 000 Pa，采用數(shù)據(jù)依賴型串聯(lián)質(zhì)譜法進行MS/MS 二級掃描。

1.3.5 代謝物定性與定量 利用Compound Discoverer 3.1 軟件對黃桃果肉樣本的下機數(shù)據(jù)（.raw）文件進行預處理，首先依據(jù)每種代謝物的保留時間、分子質(zhì)量、質(zhì)荷比等進行初步篩選，然后按照質(zhì)量偏差和保留時間偏差在不同果肉樣本比較組中進行峰對齊，再與北京諾禾致源科技股份有限公司自建代謝物數(shù)據(jù)庫、mzCloud（https：//www.mzcloud.org/）、mzVault 等數(shù)據(jù)庫進行匹配，鑒定黃桃果肉中的代謝物。最后對果肉樣品中鑒定到的色譜峰進行積分，每個色譜峰對應一種代謝物，其相對含量用峰面積表示。

1.3.6 數(shù)據(jù)分析 使用Compound Discoverer 3.1軟件對黃桃果肉褐變中所鑒定的代謝物數(shù)據(jù)進行相對定性和定量分析。采用主成分（PCA）、正交偏最小二乘判別分析（Orthogonal partial least squares discrimination analysis，OPLS-DA）等方法分析了黃桃各果肉樣本中的顯著差異代謝物。根據(jù)OPLS-DA 法判斷模型穩(wěn)定性和準確性。利用多維統(tǒng)計VIP 值、差異倍數(shù)（Fold change，F(xiàn)C）以及q值分析黃桃果肉褐變中的顯著代謝物，顯著代謝物滿足FC≥1.2 或≤0.8333，且q<0.05 兩個條件。通過Heml1.0 程序?qū)S桃果肉褐變進程中的顯著差異代謝物進行聚類分析并繪制熱圖。利用HMDB 數(shù)據(jù)庫（https：//hmdb.ca/ metabolites）和KEGG 數(shù)據(jù)庫（https：//www.genome.jp/kegg/pathway.html）對黃桃果肉褐變過程中的代謝物進行通路分析。

2 結(jié)果分析

2.1 PE 包裝對果肉褐變的影響

在采后黃桃果實貯藏期間，PE 包裝和對照組的果肉褐變指數(shù)均不斷增加，PE 包裝處理的黃桃果肉在第3 天沒有出現(xiàn)果肉褐變的現(xiàn)象，PE 包裝的果肉褐變指數(shù)始終低于對照組（圖1），說明PE包裝處理明顯抑制黃桃果肉褐變的發(fā)生。

圖1 PE 包裝對果肉褐變指數(shù)的影響Fig.1 The effect of PE packaging on pulp browning index

2.2 差異代謝物篩選結(jié)果

基于北京諾禾致源科技股份有限公司自建代謝物數(shù)據(jù)庫、mzCloud、mzVault 等數(shù)據(jù)庫，對黃桃果肉褐變過程中的代謝物進行定性和定量分析。表1 顯示，共在黃桃果肉中檢測出991 種代謝化合物，在CK 12 d vs CK 0 d 樣品中共篩選出232種顯著差異代謝物，相對含量顯著上調(diào)、下調(diào)的代謝物分別為206 種和26 種；在PE 12 d vs CK 0 d 樣品中共篩選出203 種顯著差異代謝物，相對含量顯著上調(diào)、下調(diào)的代謝物分別為145 種和58種；而在其它果肉樣本中，顯著差異代謝物總數(shù)相對較少。

表1 黃桃果實貯藏過程中差異代謝物的篩選Table 1 Identification differential metabolites during the storage of peach fruit

2.3 PCA 分析

分別對CK 12 d vs CK 0 d 和PE 12 d vs CK 0 d 樣本進行主成分（PCA）分析，以闡明褐變嚴重的果肉（CK 12 d）、褐變中等程度的果肉（PE 12 d）和無褐變（CK 0 d）各分間和組內(nèi)樣品之間的變異度大小。PCA 結(jié)果顯示，在CK 12 d vs CK 0 d 樣本中，PC1、PC2 的貢獻率分別為46.69%，23.85%，CK 12 d vs CK 0 d 樣本分離較為明顯，組內(nèi)之間褐變嚴重的果肉樣品分離小于無褐變的果肉樣品，PCA 結(jié)果說明在CK 12 d vs CK 0 d樣品比較對中的代謝物差異較大（圖2a）。而在PE 12 d vs CK 0 d 樣本中，PC1、PC2 的貢獻率分別為43.35%，23.23%，且PE 12 d vs CK 0 d 樣本在二維圖上呈現(xiàn)出明顯的分離趨勢，組內(nèi)之間褐變中等程度的果肉樣品分離小于無褐變的果肉樣品，PCA 結(jié)果說明：在PE 12 d vs CK 0 d 樣本中的代謝物存在較大的差異（圖2b）。

圖2 樣品組間的PCA 得分圖Fig.2 PCA results of samples

2.4 OPLS-DA 分析

本研究采用的偏最小二乘法判別分析（OPLS-DA）能實現(xiàn)黃桃果肉樣品組間區(qū)分的最大化，便于篩選黃桃果肉褐變中的差異代謝物。利用OPLS-DA 模型分析了黃桃果肉褐變發(fā)生過程中991 種代謝物，沒有褐變的果肉樣品（CK 0 d）和褐變程度嚴重的果肉樣品（CK 12 d）分別位于置信區(qū)間左側(cè)和右側(cè)，并且CK 0 d 和CK 12 d 樣本間具有明顯的區(qū)分度（圖3a）。PC1 和PC2 的貢獻率為56.28%和10.77%，R2Y=1、Q2Y=0.91，證實了OPLS-DA 模型比PCA 分析黃桃果肉褐變差異代謝物效果更佳（圖3a）。進一步對該模型進行了200 次排列試驗驗證，根據(jù)200 次打亂并建模后的Q2值和R2值可以得到它們的回歸線，R2=0.84大于Q2=-2.22，并且Q2回歸線與Y軸截距小于0，表明該模型沒有“過擬合”，能準確地描述樣本的信息（圖3b）。沒有褐變果肉樣品（CK 0 d）和中等褐變程度果肉（PE 12 d）分別位于置信區(qū)間左側(cè)和右側(cè)，且CK 0 d 和PE 12 d 區(qū)分明顯。PC1、PC2 的貢獻率分別為52.24%，17.82%，R2Y=0.99、Q2Y=0.81（圖3c）。同樣對該模型進行了200 次的排列試驗驗證，R2=0.88 大于Q2=-2.09，同樣說明該模型未“過擬合” 且更好地分析果肉樣品信息（圖3d）。

圖3 不同黃桃果肉OPLS-DA 得分圖及置換圖Fig.3 OPLS-DA score chart and replacement chart of different yellow peach pulp

2.5 差異代謝物火山圖

分別對CK 12 d vs CK 0 d 和PE 12 d vs CK 0 d 兩組樣本進行火山圖分析（圖4），紅、綠和灰3 種顏色分別表示代謝物的相對含量呈顯著上調(diào)、顯著下調(diào)、無顯著變化，表明CK 12 d vs CK 0 d 和PE 12 d vs CK 0 d 兩組樣本中大部分代謝物無顯著變化，少數(shù)代謝物相對含量呈顯著上調(diào)或下調(diào)。

圖4 正離子模式下的組間火山圖Fig.4 Volcano map of two groups of samples in positive ion mode

2.6 差異代謝物聚類分析

采用聚類分析方法對黃桃果肉貯藏過程中的差異代謝物進行分析，圖中顏色表示果肉中代謝物的相對含量，顏色越紅則表示果肉中代謝物的相對含量越高，越藍則表示果肉中代謝物的相對含量越低。圖5 和圖6 形象說明了代謝物在黃桃果肉褐變過程中的變化規(guī)律。在CK 12 d vs CK 0 d 樣品中，在232 種顯著差異代謝物中，果肉褐變嚴重的（CK 12 d）相對無褐變的果肉樣品（CK 0 d）有206 種代謝物顯著上調(diào)，顯著上調(diào)代謝物占232 種差異代謝物的88.79%，包括紫杉醇A、納地西酮、4-苯基丁酸、2-苯基苯酚等206 種代謝物含量顯著上調(diào)，然而兒茶素、表兒茶素、原花青素B2、黃芩素B、煙酸等26 種代謝物的含量呈顯著下調(diào)，僅為顯著代謝物總數(shù)的11.21%（圖5）。而在PE 12 d vs CK 0 d 果肉樣品中，共篩選出顯著代謝物203 種，褐變程度中等的果肉樣品（PE 12 d）相比無褐變的果肉樣品（CK 0 d），有春日霉素、蝶呤B、青蒿素、脫落酸葡萄糖酯等145 種代謝物含量顯著上調(diào)，占顯著代謝物總數(shù)的71.43%，而哌可酸、醌、黃嘌呤酸等58 種化合物的含量呈顯著下調(diào)，占總顯著代謝化合物的28.57%（圖6）。

圖5 正離子模式CK 12 d 與CK 0 d 差異代謝物聚類分析熱圖Fig.5 The differential metabolites between CK 12 d and CK 0 d in positive ion mode performed in heat map

圖6 正離子模式PE 12 d 與CK 0 d 差異代謝物聚類分析熱圖Fig.6 The differential metabolites between PE 12 d and CK 0 d in positive ion mode performed in heat map

2.7 差異代謝物通路分析

2.7.1 HMDB 通路分析 利用Human Metabolome Database 數(shù)據(jù)庫對黃桃果肉褐變過程中的顯著代謝物進行HMDB 通路分析（圖7）。黃桃果肉褐變進程中的顯著代謝物主要注釋到13 條HMDB 通路中，其中顯著代謝物數(shù)量分布排名前6 條代謝途徑分別為：①苯丙烷和聚酮化合物代謝通路（Phenylpropanoids and polyketides），包括香豆素、槲皮素、蘆丁、兒茶素、三甲氧基肉桂酸等75 種化合物；②脂質(zhì)和類脂質(zhì)分子（Lipids and lipid-like molecules），包括D-泛醇、皮質(zhì)醇、香芹酮、十六酰胺、麥芽糖醇、硬脂酰胺等71 種化合物；③有機雜環(huán)化合物（Organoheterocyclic compounds），主要包括間苯三酚、煙酸、煙酰胺、鳥嘌呤、1-甲基腺嘌呤、3-吲哚丙酸、維生素B2、甾膽素等53 種化合物；④有機酸及其衍生物（Organic acids and derivatives），主要包括L-苯丙氨酸、脯氨酸、L-焦谷氨酸、哌啶酸、L-酪氨酸、L-蘇氨酸、胱硫醚、肌酸、精氨琥珀酸等50 種化合物；⑤苯甲酸酯類（Benzenoids），主要包括香蘭素、丁香酸、沒食子酸、丁香酚、4-乙基苯酚、原兒茶酸等40 種化合物。⑥有機氧化合物（Organic oxygen compounds），主要包括葡萄糖1-磷酸、L-艾多醇、N-乙酰-D-半乳糖胺、胞壁酸、苯乙酮等25 種化合物。

圖7 黃桃果肉中差異代謝物的HMDB 富集分析Fig.7 Differential metabolites of yellow pulp in HMDB enrichment map

2.7.2 KEGG 通路分析 利用KEGG 數(shù)據(jù)庫對黃桃果肉褐變中的差異代謝物質(zhì)進行通路注釋分析結(jié)果（圖8）顯示，將黃桃果肉褐變代謝物分為3大類：1）環(huán)境信息加工（Environmental information processing），包括信號轉(zhuǎn)導（Signal transduction）和跨膜運輸（Membrane transport）兩個亞類，其中水楊酸、吲哚-3-乙酸、肌醇參與信號轉(zhuǎn)導途徑，維生素B1、L-蘇氨酸、L-苯丙氨酸等10 種化合物參與跨膜運輸代謝通路；2）遺傳信息加工（Genetic information processing），包括翻譯（Translation）和折疊、分類及降解（Folding, sorting and degradation）兩個亞類，其中L-天冬酰胺、L-酪氨酸、L-谷氨酸等7 種化合物參與翻譯通路，S-腺苷甲硫氨酸、維生素B1參與折疊、分類及降解通路；3）新陳代謝（Metabolism），包括其它次生代謝物的生物合成通路（Biosynthesis of other secondary metabolites）、氨基酸代謝通路（Amino acid metabolism）、輔因子和維生素的代謝通路（Metabolism of cofactors and vitamins）、其它氨基酸的代謝通路（Metabolism of other amino acids）、脂肪酸代謝（Lipid metabolism）等10 個二級分類，其中綠原酸、酪胺、羽扇豆堿等44 種化合物參與其它次生代謝物的生物合成通路，原兒茶酸、D-脯氨酸、酪胺香蘭素等38 種化合物參與氨基酸代謝途徑，泛酸、煙酰胺、生物素等28 種化合物參與輔因子和維生素代謝途徑，L-焦谷氨酸、亞精胺、精胺等14種化合物參與其它氨基酸的代謝途徑，花生四烯酸、亞油酸、磷膽堿等12 種化合物參與脂肪酸代謝途徑。

圖8 黃桃果肉中差異代謝產(chǎn)物的KEGG 富集分析Fig.8 Differential metabolites of yellow pulp in KEGG enrichment map

3 討論

近年來，國內(nèi)外學者利用HPLC 技術(shù)對桃果實中的酚類物質(zhì)鑒定進行了大量的研究，發(fā)現(xiàn)桃果肉中存在大量的酚類化合物，且種類較多[18-19]。Zhang 等[20]利用HPLC 技術(shù)鑒定出表兒茶素、蘆丁、綠原酸、兒茶素、根皮苷等化合物是組成桃果肉主要的酚類物質(zhì)。不同色澤桃果肉中富含酚類物質(zhì)的種類和含量有較大的差別。表兒茶素、綠原酸、兒茶素和新綠原酸是紅肉桃主要富含的酚類成分，表兒茶素、綠原酸和兒茶素是黃肉桃主要富含的酚類成分，蘆丁、新綠原酸和兒茶素則組成了白肉桃主要的酚類成分[21-22]。這些研究表明，利用HPLC 鑒定果實中代謝化合物種類有限。本研究主要利用非靶向代謝組學技術(shù)對采后黃桃果肉褐變發(fā)生過程中的代謝物進行了分析，共在黃桃果肉中鑒定出991 種代謝物質(zhì)，大多數(shù)代謝物的相對含量在果肉褐變過程中沒有顯著變化，只有少數(shù)代謝物的相對含量顯著上調(diào)或下調(diào)。例如共在CK 12 d vs CK 0 d 樣本中確定232 種顯著代謝物，有206 種化合物顯著上調(diào)和26 種化合物顯著下調(diào)。方賢勝等[23]利用廣靶代謝組學技術(shù)在淺黃色和紫色核桃內(nèi)種皮中檢測出680 種次生代謝物。Gong 等[13]利用非靶向代謝組學技術(shù)在蛇果和科特蘭蘋果虎皮病發(fā)生過程中共鑒定出833 種代謝化合物，共篩選出59 種差異代謝物。Doppler 等[24]利用非靶向代謝組學方法分別在小麥穗、莖、葉、根組織中檢測出871，785，733，517 種代謝物。這些結(jié)果說明，非靶向代謝組學技術(shù)相比HPLC 技術(shù)具有鑒定代謝物種類多、準確度、高效等優(yōu)勢。

果蔬褐變與組織中酚類底物種類及其相對豐度關(guān)系密切。目前大多數(shù)學者認為，果實酚類底物的含量隨著果實褐變癥狀的嚴重而表現(xiàn)出降低的趨勢，是因為這些酚類底物被PPO 催化氧化聚合形成褐色物質(zhì)，從而使得果實褐變的癥狀表現(xiàn)出來。本研究非靶向代謝組學技術(shù)在黃桃果肉褐變過程中發(fā)現(xiàn)兒茶素、表兒茶素、綠原酸、原花青素B2、黃芩素B、煙酸等26 種代謝物的相對含量顯著下調(diào)，暗示這些物質(zhì)可能作為黃桃果肉褐變的底物，被PPO 催化氧化消耗，加速了黃桃果肉褐變的進程。武倩[25]在深州蜜桃果肉中發(fā)現(xiàn)褐變指數(shù)與酚類物質(zhì)的含量變化呈顯著對應關(guān)系。有學者發(fā)現(xiàn)兒茶素、表兒茶素、綠原酸的含量均隨著桃果肉褐變癥狀的加深而表現(xiàn)出不斷下降的趨勢[26-27]。Duan 等[28]提取和純化了桃果肉中部分PPO，并利用HPLC 技術(shù)分離出PPO 的天然底物，將PPO 與底物混合后立即形成褐色，結(jié)果表明了PPO 能催化氧化酚類物質(zhì)導致果肉褐變的發(fā)生。這些研究表明，引起黃桃果肉褐變的因素很多且復雜，跟果肉中代謝物的種類、相對含量、酶促褐變等因素密切有關(guān)。

4 結(jié)論

本文建立了基于LC-MS/MS 對黃桃果肉褐變過程中差異次生代謝物的非靶向代謝組學分析方法。在黃桃果肉中共鑒定出991 種代謝物，在CK 12 d vs CK 0 d 樣品中，共有206 種代謝物顯著上調(diào)，包括紫杉醇A、納地西酮、4-苯基丁酸、2-苯基苯酚等206 種代謝物含量顯著上調(diào)，而兒茶素、表兒茶素、原花青素B1、黃芩素B、煙酸等26 種代謝物的含量顯著下調(diào)，這些代謝物質(zhì)可能作為果肉褐變的底物，被逐漸氧化消耗，暗示這些代謝物可能參與黃桃果肉的褐變進程。本研究在黃桃果肉褐變過程中所鑒定的關(guān)鍵代謝物可為果肉褐變控制技術(shù)的研發(fā)提供理論支撐。