摘要：為深入探索老山芹種子休眠機(jī)理，以老山芹層積前后種子為研究對象，采用氣相色譜-飛行時間質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù) （gas chromatography-time of flight mass spectrometry，GC-TOF/MS）對其非層積種子（non-lamellarizedseeds， NS）和層積后達(dá)到發(fā)芽狀態(tài)種子（germination seeds， GS）的差異代謝物進(jìn)行分析。結(jié)果表明，共檢測到995種代謝產(chǎn)物，NS和GS的代謝物存在明顯分離，差異代謝物有126種，其中極顯著差異代謝物75種，包括35種上調(diào)，40種下調(diào)。對極顯著差異代謝物所在代謝通路分析表明，涉及10條關(guān)鍵代謝通路。和弦圖分析表明，差異代謝物中脂質(zhì)類化合物（含類脂分子）與苯類化合物呈極顯著正相關(guān)；苯丙烷類化合物（含聚酮類化合物）與有機(jī)氧類化合物呈極顯著負(fù)相關(guān)。以上研究結(jié)果為探索老山芹種子成熟后萌發(fā)提供了代謝組學(xué)理論基礎(chǔ)，為更好地研究老山芹種子后成熟及休眠機(jī)制提供了依據(jù)和支撐。

關(guān)鍵詞：老山芹；GC-TOF/MS；代謝組學(xué)；層積；差異代謝物

doi：10.13304/j.nykjdb.2023.0183

中圖分類號：S567.23+9 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1008?0864（2024）07?0037?13

老山芹（Heracleum moellendorffii Hance）為多年生宿根草本植物，學(xué)名東北牛防風(fēng)，又名大葉芹、土當(dāng)歸等，多生長于我國東北、西南及華中地區(qū)的陰濕、腐殖質(zhì)多的河岸或雜草林中[1]，富含氨基酸、黃酮類化合物等，對于治療風(fēng)濕、高血糖和血脂、腰膝疼痛、癌癥等有積極的輔助作用。老山芹葉基部肥大，可入菜，因膳食纖維豐富、活性成分多而深受大眾喜愛。然而受自然條件及種子休眠等因素影響，老山芹種子的發(fā)芽率極低，出苗也不整齊，只依靠自然采收遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了市場需求。

楊慧潔等[2]發(fā)現(xiàn)，老山芹出苗不整齊的主要原因是種子存在休眠。層積可以有效打破種子休眠，降低脫落酸等抑制物質(zhì)的含量，增加赤霉素、細(xì)胞分裂素等含量，從而提高種子的萌發(fā)率。李富恒等[3]以5年生老山芹種子為材料，通過4種變溫層積處理發(fā)現(xiàn)，采用“暖溫-低溫-暖溫”層積的方法在形態(tài)學(xué)上更有利于老山芹種子后熟，而且低溫是處理的關(guān)鍵?？梢?，低溫層積對于解除老山芹種子休眠有積極作用。目前，關(guān)于老山芹種子休眠的研究多集中在化學(xué)成分[4]、栽培技術(shù)[1]、食用藥用[1]、蛋白質(zhì)組學(xué)[5]、形態(tài)學(xué)[6]等方面，而對層積過程中老山芹種子代謝物的變化及其調(diào)控途徑鮮有報道。生物體內(nèi)每時每刻都在各種因素調(diào)控作用下發(fā)生代謝變化。代謝組學(xué)可通過高通量技術(shù)定性、定量環(huán)境因素引起的細(xì)胞、組織、器官中小分子代謝物[7?8]，是從分子水平進(jìn)行系統(tǒng)研究的重要方式之一。種子萌發(fā)不僅與大分子化學(xué)成分、種子形態(tài)結(jié)構(gòu)、蛋白質(zhì)等相關(guān)，還與小分子物質(zhì)相關(guān)。因此，研究層積條件下種子代謝組學(xué)具有重要意義。

本研究利用4 ℃恒溫層積處理老山芹種子，通過氣相色譜-飛行時間質(zhì)譜 （gas chromatographytime-of-flight mass spectrometry，GC-TOF/MS）鑒定種子的代謝物，采用正交偏最小二乘方判別分析（orthogonal partial least squares discriminant analysis，OPLS-DA）獲得OPLS-DA 模型，并用交叉驗證法檢驗?zāi)Ｐ唾|(zhì)量；采用 OPLS-DA模型結(jié)合t檢驗尋找差異性代謝物。利用KEGG（Kyoto encyclopedia ofgenes and genomes）方法分析層積過程中老山芹種子的關(guān)鍵代謝通路，研究影響老山芹種子萌發(fā)的關(guān)鍵代謝物質(zhì)及可能控制后熟到萌發(fā)階段的關(guān)鍵通路，為老山芹后熟及休眠機(jī)制、種子萌發(fā)、育苗技術(shù)的研究奠定理論基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

1.1.1 種子材料

以7年生老山芹植株收獲的種子為試驗材料，由東北農(nóng)業(yè)大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院提供。種子采收后自然陰干備用。

1.1.2 試劑

試驗試劑包括75% 乙醇、提取液（甲醇與水體積比為3∶1）、核糖醇、甲氧胺鹽試劑（甲氧胺鹽酸鹽溶于吡啶，20 mg·mL?1）、含有1%（體積分?jǐn)?shù)）TMCS （trimethylchlorosilane）的雙三甲基硅基三氟乙酰胺（bis-trifluoroacetamide，BSTFA）、純水（ddH2O）等。

1.1.3 儀器

GC-TOF/MS 分析使用儀器為氣相色譜儀系統(tǒng)（7890A型 美國安捷倫）和Pegasus HT飛行時間質(zhì)譜儀（美國力可）。

1.2 試驗方法

1.2.1 種子層積處理

選取大小均一、籽粒飽滿的種子，用75%乙醇滅菌30 s，再以蒸餾水清洗干凈后浸泡6 h。將處理好的種子和干凈的濕潤沙子按2∶3（體積比）的比例混勻并攪拌，放入塑料盒（長、寬和高分別為19、13和11 cm）中，并在蓋子上打孔透氣；然后將種子轉(zhuǎn)移到4 ℃進(jìn)行層積處理。在4 ℃層積處理過程中，每隔2 d通過解剖鏡觀察種胚結(jié)構(gòu)及胚發(fā)育情況，同時各取10 g非層積種子（non-stratified seeds，NS）和層積后達(dá)到發(fā)芽狀態(tài)的種子（germinated seeds，GS），用濾紙吸干水分，于液氮速凍后置于?80 ℃冰箱保存，用于代謝組分析（n=6，n 為每個取樣點所取重復(fù)樣品數(shù)）。

1.2.2 樣品代謝物提取

種子總代謝物利用甲氧銨鹽和BSTA法[9]提取。

1.2.3 樣品檢測

樣品分析檢測參照雷鋒杰[10]方法，具體GC-TOF/MS儀器參數(shù)如表1所示。

1.2.4 數(shù)據(jù)處理

參照雷鋒杰[10]的分析方法，使用ChromaTOF 軟件（V 4.3x，LECO）以及LECOFiehnRtx5數(shù)據(jù)庫對質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括峰提取、峰面積積分、峰對齊等；利用SIMCA 軟件（V14.1，Sartorius Stedim Data Analytics AB，Umea，Sweden）對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)換加中心化格式化處理[11]，然后進(jìn)行主成分分析（principal componentanalysis，PCA），觀察不同時間樣品原始數(shù)據(jù)的總體分布和整個分析過程的穩(wěn)定性。通過OPLS-DA對結(jié)果進(jìn)一步分析，獲取更加可靠的組間差異代謝物與試驗組的相關(guān)程度信息[11]。使用SIMCA軟件采用7次循環(huán)交互驗證及隨機(jī)多次改變分類變量排列順序檢驗的方法驗證模型。采用OPLSDA模型，設(shè)定篩選條件為VIP（variable importancein the projection）值gt;1且Plt;0.05，并將篩選結(jié)果制成火山圖。利用circos. par 函數(shù)設(shè)置參數(shù)，chordDiagram 函數(shù)繪制和弦圖。由于老山芹沒有測序，因此通過搜索KEGGPathway數(shù)據(jù)庫查找同一科植物胡蘿卜的代謝通路，并將差異代謝物在KEGG通路圖上標(biāo)記，再通過對差異代謝物所在通路綜合分析，篩選與代謝物差異相關(guān)性最高的關(guān)鍵通路，并將結(jié)果繪制成氣泡圖進(jìn)行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 GC-TOF/MS 分析

通過GC-TOF/MS 對老山芹樣品進(jìn)行鑒定和分析，得到總離子色譜圖（total ion current，TIC）如圖1所示。2組的總離子色譜圖整齊，均未觀察到漂移，保留時間集中在6～32 min，重現(xiàn)性好，表明所用GC-TOF/MS儀器具有良好的重復(fù)性和穩(wěn)定性。NS和GS樣本的主要色譜峰構(gòu)成相似，但色譜峰數(shù)目存在差異。共檢測到995種代謝產(chǎn)物，經(jīng)預(yù)處理后保留971種。通過與質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫匹配初步鑒定出315 種代謝物，包括18 種有機(jī)酸，33種氨基酸、肽及其配體，19種脂肪酸及其共軛物，12種糖醇、糖酸及其他衍生物等。

2.2 老山芹不同層積時期代謝物PCA 和OPLSDA分析

為探究萌發(fā)機(jī)理，采用SIMCA軟件對后熟時期的代謝物進(jìn)行PCA和OPLS-DA回歸模型分析，如圖2和3所示。PCA得分圖中所有樣本均在95%的置信區(qū)間內(nèi)，且NS聚為一類，GS聚為另一類，在第1主成分（PC1）軸完全分離，第2主成分（PC2）軸分離趨勢較小。NS和GS間代謝物差異較大，而相同處理下不同重復(fù)間化合物組成較一致（圖2A）。

利用OPLS-DA法過濾不相關(guān)的正交變量，使得到的信息更可靠。從圖2B可以看出，2組樣本區(qū)分非常顯著，且樣本均處于95%置信區(qū)間內(nèi)，說明模型具有較好的穩(wěn)健性。為了使判別效果及主成分的得分圖更加明顯，隨機(jī)改變分類變量的排列順序，使分類信息主要集中在1個主成分中，利用200 次置換后建立OPLS-DA 模型。由圖3可知，隨機(jī)模型的R2的截距和Q2的截距分別為0.92和-0.69，表明模型的穩(wěn)健性較好，不存在過擬合，可靠性較強(qiáng)。

2.3 不同層積時期顯著性差異代謝物分析

由圖4可知，在NS和GS間共獲得349種差異代謝物，排除unknown及analyte代謝物，有126種代謝物存在顯著差異，其中有57 種顯著上調(diào)，69種顯著下調(diào)。為進(jìn)一步確定與層積相關(guān)的候選生物標(biāo)志物，參照吳菲菲等[12]的方法篩選到有明確注釋且差異極顯著的差異代謝物75種，其中上調(diào)的有35種，下調(diào)的有40種（表2）。

2.4 不同層積時期差異代謝物層次聚類分析

為了解差異代謝物的相關(guān)性，采用Lee 等[13]的方法對差異代謝物進(jìn)行聚類，結(jié)果（圖5）表明，NS與GS代謝物差異較大。與NS相比，GS的一些代謝物被上調(diào)，另一些代謝物被下調(diào)，其中上調(diào)的較多。由表3可知，共計125種差異代謝物，其中有56種上調(diào)，69種下調(diào)；涉及有機(jī)酸及其衍生物類、有機(jī)氧化合物類、苯丙烷類化合物和聚酮類化合物類多為下調(diào)，而脂質(zhì)和類脂分子類、有機(jī)氮化合物類、有機(jī)雜環(huán)化合物類、核苷和核苷酸及其衍生物類、苯類化合物多為上調(diào)。

2.5 差異代謝物的和弦分析

為了更好地展示差異代謝物的相關(guān)性，對代謝物進(jìn)行和弦分析，如圖6所示。圖形呈近圓形，圖外圍數(shù)據(jù)節(jié)點圍繞在圓周圍輻射分布，連接帶的首尾如果寬度相同，則表示單向流量；寬度不同則表示雙向流量[14?15]。差異代謝物包括有機(jī)酸及其衍生物類、有機(jī)氧化合物類、脂質(zhì)和類脂分子類、有機(jī)雜環(huán)化合物類、苯類化合物類、核苷和核苷酸及類似物類、有機(jī)氮化合物類、苯丙烷類化合物、聚酮類化合物類、其他類。選取| Log2FC|gt;20的數(shù)據(jù)節(jié)點，有苯類化合物類2種，分別為3，4-二羥基苯甲酸、間苯三酚；脂質(zhì)和類脂分子類3種，分別為癸酸、天竺葵酸、棕櫚油酸；有機(jī)酸及其衍生物類2種，分別為谷氨酸、環(huán)己基氨基磺酸1；有機(jī)氧化合物類5種，分別為利比醇、麥角糖、莽草酸、1，2-環(huán)己烷二酮4、戊二醛2；有機(jī)雜環(huán)化合物類2種，分別為5，6-二氫尿嘧啶1、吡咯-2-羧酸；其他類6種，分別為萘、腎上腺素2、蘇氨酸、3-己烯二酸、10-羥基癸酸、1，2，4-苯三醇。不同類代謝物在代謝通路中的相互轉(zhuǎn)化與調(diào)控。脂質(zhì)和類脂分子類（紫色）與苯類化合物類（藍(lán)色）呈極顯著正相關(guān)；苯丙烷類化合物類（淺藍(lán)色）與有機(jī)氧化合物類（淺黃色）呈極顯著負(fù)相關(guān)。

2.6 生物標(biāo)志物的代謝通路分析

生物體中的代謝反應(yīng)依賴于基因和蛋白質(zhì)的調(diào)控。全面分析代謝和調(diào)控通路，有利于了解代謝系統(tǒng)的變化規(guī)律[16]。采用京都基因與KEGG通路數(shù)據(jù)庫（http：//www.kegg.jp/kegg/pathway.html）結(jié)合Metabolite Mapping 擬合差異代謝物，通過KEGG注釋分析找到所有差異代謝物所參與的通路，進(jìn)一步對代謝差異物進(jìn)行代謝通路分析和篩選，找到與代謝物差異相關(guān)性最高的關(guān)鍵通路[17]。結(jié)果表明，NS和GS有36條途徑差異顯著，如圖7所示。根據(jù)-lnPgt;1且impact scoregt;0，最終篩選出10 條關(guān)鍵通路，分別是嘧啶代謝（pyrimidinemetabolism）、氰氨基酸代謝（cyanoamino acidmetabolism）、硫代謝（sulfur metabolism）、甘氨酸/絲氨酸/蘇氨酸代謝（glycine/serine/threoninemetabolism） 、賴氨酸生物合成（lysinebiosynthesis）、半胱氨酸和蛋氨酸代謝（cysteineand methionine metabolism）、β - 丙氨酸代謝（β-alanine metabolism） 、谷胱甘肽代謝（glutathione metabolism）、牛磺酸和次?；撬岽x（taurine and hypotaurine metabolism）、磷酸戊糖途徑（pentose phosphate pathway）。

2.7 差異代謝物的代謝途徑分析

代謝通路對于研究生物細(xì)胞內(nèi)物質(zhì)的代謝和生理過程有重要作用[18]。利用KEGG對差異代謝物所在通路進(jìn)行檢索和調(diào)控互作網(wǎng)絡(luò)分析，結(jié)果（圖8）表明，篩選出的10條關(guān)鍵代謝通路中主要參與代謝通路的為甘氨酸、半胱氨酸、絲氨酸、賴氨酸、丙氨酸、谷氨酸、天冬氨酸、6-磷酸葡萄糖酸內(nèi)酯、葡萄糖酸、葡萄糖、果糖、3-磷酸甘油醛、檸檬酸、α-酮戊二酸和琥珀酸等。在種子發(fā)育過程中，淀粉、糖類和脂肪提供原料、構(gòu)建骨架、提供能量，使種胚繼續(xù)發(fā)育至成熟；蔗糖、可溶性糖和還原糖參與呼吸過程，提供生長發(fā)育的原料和能量，在一系列酶的作用下水解成葡萄糖和果糖。葡萄糖經(jīng)過糖酵解途徑生成6-磷酸葡萄糖，再經(jīng)酶的作用生成丙酮酸。丙酮酸能轉(zhuǎn)化為乙酰CoA，從而進(jìn)入三羧酸循環(huán)。乙酰CoA合成后可以參加的途徑很多，如可以合成膽固醇或者脂肪酸，可以進(jìn)行酮體代謝，可以進(jìn)入三羧酸循環(huán)生成眾多酸，其中部分酸參與氨基酸代謝。3-磷酸甘油醛能生成3-磷酸甘油，之后進(jìn)入甘油磷脂代謝途徑。半胱氨酸是谷胱甘肽代謝、牛磺酸次?；撬岽x、甘氨酸絲氨酸和蘇氨酸代謝通路中的共有化合物，連接多個代謝途徑；其他的還有甘氨酸、絲氨酸、谷氨酸、天冬氨酸等。磷酸戊糖途徑的核糖可參與嘌呤代謝，繼續(xù)進(jìn)入糖酵解或者三羧酸循環(huán)，提供核酸合成的原料與還原力。氰基氨基酸代謝、硫代謝、甘氨酸/絲氨酸/蘇氨酸代謝、牛磺酸和次?；撬岽x、半胱氨酸和蛋氨酸代謝、谷胱甘肽代謝等這些途徑均相互聯(lián)系，說明這些代謝物可能通過甘氨酸、谷胱甘肽、半胱氨酸等相互轉(zhuǎn)化。

3 討論

本研究共檢測到種子層積代謝產(chǎn)物995個，預(yù)處理后保留971個，經(jīng)過匹配得到差異代謝物315個。通過NS與GS的比較，有125種代謝物存在顯著差異，說明NS與GS的代謝物存在顯著差異。進(jìn)一步篩選出75種差異代謝物，有35種上調(diào)，40種下調(diào)。代謝通路分析得到老山芹種子NS和GS差異相關(guān)性最高的代謝通路有36條，篩選出其中10條關(guān)鍵代謝通路，分別為嘧啶代謝、氰基氨基酸代謝、硫代謝、甘氨酸/絲氨酸/蘇氨酸代謝、β-丙氨酸代謝、?；撬岷痛闻；撬岽x、賴氨酸生物合成、半胱氨酸和蛋氨酸代謝、谷胱甘肽代謝、磷酸戊糖途徑，這些通路為老山芹種子低溫發(fā)育提供了能量和代謝原料。

老山芹種子的休眠是由于種子存在后熟特性，是由種胚尚未發(fā)育完全和內(nèi)源性抑制物質(zhì)等因素共同引起的綜合性休眠[3]。通過層積處理，創(chuàng)造合適的種子萌發(fā)環(huán)境，促進(jìn)種胚發(fā)育和貯藏物質(zhì)的轉(zhuǎn)化，使種子完成后熟，即能使種子的休眠有效解除。劉舒婭[19]研究表明，磷酸戊糖途徑在老山芹種子發(fā)育中占主導(dǎo)地位。本研究也篩選到了磷酸戊糖途徑可能影響老山芹種子休眠。種胚在發(fā)育后期呼吸作用增強(qiáng)，隨著種胚進(jìn)一步生長分化，種子呼吸轉(zhuǎn)變?yōu)榱姿嵛焯峭緩剑N子休眠得到解除[20]。研究表明，嘌呤代謝和嘧啶代謝參與種子的萌發(fā)過程[21]，嘌呤核苷酸和嘧啶核苷酸可參與休眠種子核酸的合成、糖類代謝、脂質(zhì)代謝和一些蛋白質(zhì)前身的合成。甘氨酸、亮氨酸、異亮氨酸、絲氨酸、高絲氨酸等各類氨基酸在生物體受到外界脅迫時，可以互相轉(zhuǎn)化或者生成其他次級代謝產(chǎn)物，進(jìn)行代謝平衡的調(diào)控。本研究發(fā)現(xiàn)，嘧啶代謝及甘氨酸、絲氨酸等各類氨基酸代謝在老山芹打破休眠中發(fā)揮重要作用。郝林華等[22?23]對小麥、黃瓜幼苗的培育表明，?；撬峥纱龠M(jìn)幼苗生長，穩(wěn)定細(xì)胞膜，但未見其在種子萌發(fā)時的具體作用。而本研究篩選到?；撬嵩诖蚱品N子休眠中發(fā)揮重要作用，推測可能是?；撬釁⑴c了蛋氨酸或半胱氨酸生成的谷胱甘肽代謝，具體原因有待進(jìn)一步研究。張彩峽等[24]研究表明，氰基氨基酸代謝在多花黑麥草的抗旱性中發(fā)揮重要作用；祝山等[25]研究表明，氰基氨基酸代謝、磷酸戊糖等途徑上的差異表達(dá)基因與細(xì)胞壁上多糖的降解有關(guān)；王一衡等[26] 分析了大白菜中與花發(fā)育相關(guān)的miRNAs 靶基因，氰基氨基酸代謝通路上富集基因顯著。氰基氨基酸代謝與丙氨酸代謝、精氨酸代謝、硒化合物代謝等多個代謝途徑相聯(lián)系，它們之間的物質(zhì)流動使得氰基氨基酸代謝在整個代謝網(wǎng)絡(luò)中具有重要作用。本研究也發(fā)現(xiàn)，氰基氨基酸代謝一定程度上影響種子萌發(fā)。?；撬岷痛闻；撬岽x、硫代謝、谷胱甘肽代謝和氰基氨基酸代謝對休眠種子的作用還有待進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn)

［1］ 劉繼德，譚玉琴.老山芹人工栽培及食用方法[J].中國農(nóng)學(xué)通報，1997，13（2）：46-47.

［2］ 楊慧潔，高箭，王鐵.山芹菜生物學(xué)特性的調(diào)查研究[J].人參研究，2000（2）：19-20.

［3］ 李富恒，張雪霞，趙恒田，等.四種變溫層積對老山芹種子胚發(fā)育及生理特性的影響[J].東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2018，49（5）：33-44.

LI F H， ZHANG X X， ZHAO H T， et al .. Effect of four variabletemperature stratifications on the embryo development andphysiological characteristics of Heracleum moellendorffiiHance seed [J]. J. Northeast Agric. Univ.， 2018， 49（5）：33-44.

［4］ 韓和璧，楊博航，曾勇，等.老山芹化學(xué)成分研究與開發(fā)利用進(jìn)展[J].糧食與油脂，2022（6）：24-29.

［5］ 李富恒，張曉雯，張永芳，等.不同發(fā)育階段老山芹種子多組學(xué)聯(lián)合分析[J].東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2021，52（10）：32-46.

LI F H， ZHANG X W， ZHANG Y F， et al .. Integration analysison multiple omics of Heracleum moellendorffii Hance seeds atdifferent developmental stages [J]. J. Northeast Agric. Univ.，2021， 52（10）：32-46.

［6］ 李富恒，劉增兵，崔巍金琦，等.老山芹生長發(fā)育規(guī)律及主要性狀相關(guān)性分析[J]. 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2017，48（1 ）：15-22，32.

LI F H， LIU Z B， CUI-WEI J Q， et al .. Growth anddevelopment rule and correlation analysis of main characters ofHeracleum moellendorffii Hance [J]. J. Northeast Agric. Univ.，2017， 48（1）：15-22，32.

［7］ HALL R， BEALE M， FIEHN O， et al .. Plant metabolomics： themissing link in functional genomics strategies [J]. Plant Cell，2002， 14（7）：1437-1440.

［8］ NICHOLSON J K， CONNELLY J， LINDON J C， et al ..Metabonomics： a platform for studying drug toxicity and genefunction [J]. Nat. Rev. Drug Discov.， 2002， 1（2）：153-161.

［9］ 楊軍，宋碩林，JOSE C P，等.代謝組學(xué)及其應(yīng)用[J].生物工程學(xué)報，2005，21（1）：1-5.

YANG J， SONG S L， JOSE C P， et al .. Metabonomics and itsapplications [J]. Chin. J. Biotech.， 2005， 21（1）：1-5.

［10］ 雷鋒杰.人參細(xì)菌性軟腐病菌對人參三萜皂苷類物質(zhì)的趨化響應(yīng)及其致病機(jī)制研究[D].沈陽：沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)，2018.

LEI F J. Chemotaxis response of ginseng bacterial soft rotpathogen to three terpenoid saponins from Panax ginseng andits pathogenic mechanism [D]. Shenyang： Shenyang AgriculturalUniversity， 2018.

［11］ SUSANN E， WIKLUN D， ERI K， et al .. Visualization of GC/TOF-MS-based metabolomics data for identification ofbiochemically interesting compounds using OPLS class models [J].Anal. Chem.， 2008， 80（1）：115-122.

［12］ 吳菲菲，程楚杭，陳廷，等.熱帶糙海參雌、雄親參的差異代謝物和差異代謝通路研究[J]..漁業(yè)科學(xué)進(jìn)展，2021，42（3）：55-67.

WU F F， CHENG C H， CHEN T， et al .. Study on sexdifferential metabolites and metabolic pathway of parentaltropical sea cucumbers Holothuria scabra [J]. Progress Fish.Sci.， 2021， 42（3）：55-67.

［13］ LEE A， WILLCOX B. Minkowski generalizations of ward’smethod in hierarchical clustering [J]. J. Classification， 2014，31（2）：194-218.

［14］ REINKE S N， GALINDO-PRIETO B， SKOTARE T， et al ..OnPLS-based multi-block data integration： a multivariateapproach to interrogating biological interactions in Asthma [J].Anal. Chem.， 2018， 90（22）：13400-13408.

［15］ STACEY N R， BEATRIZ G P， TOMAS S， et al.. OnPLS-basedmulti-block data integration： a multivariate approach tointerrogating biological interactions in Asthma [J]. Anal.Chem.， 2018，90（22）：13400-13408.

［16］ 薛佳藝.口腔鱗狀細(xì)胞癌患者的唾液代謝組學(xué)研究[D].青島：青島大學(xué)，2018.

XUE J Y. Saliva metabolomics study of parients with oralsquamous cell [D]. Qingdao： Qingdao University， 2018.［17］ XIA J G， SINELNIKOV I V， HAN B， et al .. MetaboAnalyst3.0—making metabolomics more meaningful [J]. Nucl. AcidsRes.， 2015， 43（1）：251-257.

［18］ PICART-ARMADA S， FERNáNDEZ-ALBERT F， VINAIXAM， et al.. FELLA： an R package to enrich metabolomics data [J/OL].BMC Bioinform.， 2018， 19（1）：538 [2023-02-20]. https：//doi.org/10.1186/s12859-018-2487-5.

［19］ 劉舒婭.東北牛防風(fēng)（Heracleum moellendorffii Hance）種胚發(fā)育及種子休眠的研究[D].哈爾濱：東北農(nóng)業(yè)大學(xué)，2018.

LIU S Y. Research on embryo development and seed dormancyof Heracleum moellendorffii Hance [D]. Haibin： NortheastAgricultural University， 2018.

［20］ 趙永華，楊世林，劉惠卿，等.西洋參種子休眠解除與磷酸戊糖途徑關(guān)系的研究[J].中草藥，2001，32（3）：259-261.

ZHAO Y H， YANG S L， LIU H Q， et al .. Relationship betweenphosphopentose pathway and seed dormancy releasing ofPanax quinquef olius [J]. Chin. Trad. Herbal Drugs， 2001，32（3）：259-261.

［21］ SAUX M， PONNAIAH M， LANGLADE N， et al .. Amultiscaleapproach reveals regulatory players of water stress responses inseeds during germination [J]. Plant Cell Environ.， 2020， 43（5）：1300-1313.

［22］ 郝林華，何培青，柳春燕，等.?；撬釋π←溣酌缟L的生理效應(yīng)[J].植物生理與分子生物學(xué)學(xué)報，2004，30（5）：595-598.

HAO L H， HE P Q， LIU C Y， et al .. Physiological effects oftaurine on the growth of wheat （Triticum aestivum L.） seedlings [J].Physiol. Mol. Biol. Plants， 2004， 30（5）：595-598.

［23］ 郝林華，陳靠山，李光友.?；撬釋S瓜幼苗生長和生理特性的影響[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報（農(nóng)業(yè)科學(xué)版），2005，23（1）：10-14.

HAO L H， CHEN K S， LI G Y. Effects of taurine on the growthand physiological properties of cucumber （Cucumis sativus L.）seedlings [J]. J. Shanghai Jiaotong Univ. （Agric. Sci.）， 2005，23（1）：10-14.

［24］ 張彩峽，吳洪新，畢玉芬.多花黑麥草抗旱代謝通路挖掘[J].草業(yè)科學(xué)，2020，37（8）：1528-1536.

ZHANG C X， WU H X， BI Y F. Mining metabolic pathways indrought tolerance of Lolium multiflorum [J]. Pratac. Sci.， 2020，37（8）：1528-1536.

［25］ 祝山，王一波，李建宇，等.基于轉(zhuǎn)錄組探究PacC介導(dǎo)的蘋果黑腐皮殼菌致病機(jī)制[J].農(nóng)業(yè)生物技術(shù)學(xué)報， 2020， 28（12）：2130-2140.

ZHU S， WANG Y B， LI J Y， et al .. Exploring PacC mediatedpathogenic mechanism of Valsa mali based on transcriptome [J]. J.Agric. Biotech.， 2020， 28（12）：2130-2140.

［26］ 王一衡，黃勝楠，劉志勇，等.大白菜倍性變異引起花發(fā)育變化的microRNA調(diào)控機(jī)制研究[J].沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2018，49（5）：529-536.

WANG Y H， HUANG S N， LIU Z Y， et al .. Mechanism of floraldevelopment variation resulted from ploidy changes regulatedby microRNA in Chinese cabbage [J]. J. Shenyang Agric.Univ.， 2018， 49（5）：529-536.

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目（31801872）；山西省高等學(xué)?？萍紕?chuàng)新計劃項目（2022L459）； 山西大同大學(xué)人文社科項目（2022YGZX005）；大同市科技攻關(guān)項目（2020044） ；大同大學(xué)產(chǎn)學(xué)研項目（2020CXZ14）。