染料木黃酮對大鼠體內N-羥乙酰神經氨酸含量的影響及其與唾液酸轉移酶相互作用的探討

李洪英，常瑞，朱秋勁,2，朱旭玲，徐阿奇，周櫻子，晏印雪

1 貴州大學 釀酒與食品工程學院，貴州 貴陽 550025

2 貴州省農畜產品貯藏與加工重點實驗室，貴州 貴陽 550025

紅肉的攝入與癌癥、心血管和炎癥等疾病密切相關，這是因為紅肉中含Neu5Gc[1-7]。Neu5Gc主要存在于脊椎動物體內，極少部分存在于微生物中，通常與糖蛋白或者糖脂以結合態的形式存在于體內，很少以游離的形式存在[8-10]。其中結合態Neu5Gc含量是游離態的Neu5Gc含量的30倍，游離態Neu5Gc僅占2%左右[11]，且結合態的Neu5Gc才具有引發炎癥反應的生物學功能。

大多數哺乳動物自身能合成Neu5Gc，但人類由于在進化的過程中丟失了編碼胞苷-磷酸-N-乙酰神經氨酸羥化酶 (CMP-N-acetylneuraminic acid hydroxylase，CMAH) 基因，所以正常人體內不能合成Neu5Gc[12-14]，人體內的Neu5Gc主要通過紅肉的攝入而積累，當紅肉中的Neu5Gc進入人體后，游離態的Neu5Gc迅速隨代謝產物(如尿液) 排出體外，結合態的Neu5Gc則能在腸道、肝臟、血液中穩定存在，被機體當作外來物質，產生異種抗體，誘發機體處于低度炎癥狀態[15]。大量的流行病學資料表明，約20%的惡性腫瘤由炎癥誘發或促進[16-17]。此外，紅肉易被產志賀毒素型大腸桿菌 (Shiga toxin-typeEscherichia coli，STEC)污染；若人體上皮細胞中存在結合態的Neu5Gc，當它與志賀毒素結合時會引起胃腸道不適，從而引發腹瀉等癥狀；而當腎內皮細胞中存在聚集結合態的Neu5Gc時，與STEC產生的志賀毒素結合會破壞內皮細胞，進而誘發溶血性尿毒癥綜合征 (Hemolytic uremic syndrome，HUS)，引起血性腹瀉并伴隨腎衰竭等癥狀[1,18-20]。可見，大宗畜產品紅肉中的Neu5Gc嚴重威脅著人類的健康，因此，設法從動物性食品的源頭上降低Neu5Gc的含量顯得尤為必要。

目前降低紅肉中Neu5Gc含量的研究才剛剛起步，蔣蕓等[21]分別使用物理和化學酶解法對豬肉和牛肉進行烹飪前的處理，發現它們對紅肉中結合態Neu5Gc含量的降低有著不同程度的效果。Bardor等[22]利用阿米洛利和Gen培養人類的癌細胞及突變細胞，發現它們能降低細胞中Neu5Gc的含量，且Gen對Neu5Gc的抑制效果更好。然而，目前通過添加某種安全試劑降低動物體內Neu5Gc生物合成的方法鮮有報道。

本文基于Neu5Gc的合成路徑，尋找在哺乳動物體內抑制Neu5Gc的生物合成的抑制劑。Neu5Gc在哺乳動物體內的生物合成路徑[14]如圖1所示。由圖1可知，Neu5Gc的生物合成涉及CMAH和ST，故抑制ST的活性是降低對促炎起主要貢獻的結合態Neu5Gc含量的關鍵；關于抑制ST的研究，王棐等[23]通過分子對接和分子動力學模擬的方法探討了大豆皂苷Ⅰ抑制ST的機理，但在活體內還沒有相關的實驗驗證。

Gen是從大豆中提取的異黃酮類化合物，存在于富含豆肽的多種天然植物中，在大豆中占到1.5%，明顯高于大豆皂苷 (0.6%)[24]，無毒副作用，在動物細胞中具有廣泛的藥理學功效。Gen還可誘導T淋巴瘤細胞、乳腺癌、前列腺癌和結腸癌細胞的凋亡，具有抗腫瘤作用[25]。可見Gen對降低動物體內Neu5Gc的生物合成必然存在一定的影響，然而，目前這種影響及其作用機制尚不清楚。

本研究首先考察Gen對大鼠體內Neu5Gc的生物合成的影響；其次，通過分子對接探討Gen降低大鼠體內Neu5Gc合成作用機制。本文以期為從飼喂環節降低紅肉中Neu5Gc的含量提供實驗依據；主要對原料肉 (豬、牛、羊) 的養殖具有一定指導意義；為后續探索降低宰前紅肉中Neu5Gc含量的方法奠定研究基礎。

1 材料與方法

1.1 試劑與儀器

采用試劑包括：Gen (純度>97%)(上海阿拉丁試劑有限公司)；色譜純試劑有：乙腈、甲醇(德國Applichem公司)、1,2-二氨基4,5-亞甲基二氧苯鹽酸鹽 (DMB)、β-巰基乙醇 (Sigma公司)；分析純試劑有：氫氧化鈉、硫代硫酸鈉、無水亞硫酸鈉 (天津市致遠化學試劑有限公司)、冰乙酸、硫酸銨 (成都金山化學試劑有限公司)；Neu5Gc標準品。

主要儀器設備：Agilent-1260 Infinity高效液相色譜 (配有熒光檢測器和自動進樣器)；TGL20M臺式高速冷凍離心機 (長沙邁佳森儀器設備有限公司)；DY89-II型電動玻璃勻漿機、SCIENTZ-10N真空冷凍干燥機、SB25-12DT超聲清洗器 (寧波新芝有限公司)；Heal Force超純水系統（力新儀器（上海）有限公司）；ADVENTURER電子分析天平 (奧豪斯儀器有限公司）。開源免費軟件AutoDock vina、貴州大學云計算平臺共享軟件SYBYL2.0。

圖1 Neu5Gc在哺乳動物體內的生物合成Fig.1 Biosynthesis of Neu5Gc in mammals.

1.2 實驗動物

SPF級雄性SD大鼠 (實驗動物生產許可證號：SCXK(湘)2014-0011)，4周齡，體重 (70±2) g，由長沙市天勤生物技術有限公司提供。所有大鼠適應性喂養7 d后開始實驗，大鼠飼料由長沙市天勤生物技術有限公司提供。

1.3 方法

1.3.1 實驗分組及樣品采集

80只SD雄性大鼠，適應性飼養7 d后，隨機分成2組，40只/組，即對照組、Gen組。分組后連續灌胃60 d，對照組灌胃5%的乙醇 (1 mL/只)，Gen組灌胃300 mg/(kg·d) (根據Gen的安全劑量范圍及在動物體內發揮生理作用的特點選定300 mg/(kg·d) 為實驗劑量[26-30]) Gen的溶液(1 mL/只) (溶液配制方法：Gen的質量根據300×大鼠體重 (kg)×數量 (只) 計算，1–4周Gen的質量分別為8.40、10.08、9.82和10.08 g，由于Gen不溶于水而溶于乙醇，故先用5 mL的酒精溶解Gen，再用蒸餾水稀釋定容)；動物房溫度控制在(23±2) ℃，濕度60%；自由進食、自由進水。

灌胃15 d、30 d、45 d、60 d后，在對照組和Gen組中分別選10只大鼠，用乙醚迷暈后，斷頸處死，取大腿肌肉、肝臟組織、腎臟組織于-80 ℃保存待用。

1.3.2 肌肉組織及內臟組織前處理

分別稱取1 g后腿肌肉及左腎組織、肝臟組織于勻漿瓶中，加入10 mL的30%的硫酸銨磨成勻漿液，-80 ℃冷凍12 h沉淀蛋白質后冷凍干燥成粉末；將干燥后的粉末加入10 mL濃度為2 mol/L的醋酸在80 ℃水浴3 h進行酸解，使樣品中結合態的Neu5Gc解離為游離態的Neu5Gc[1,8]；之后13 363 ×g離心15 min，并用0.45 μm的有機濾頭過濾后于-80 ℃冷凍12 h，之后進行真空冷凍干燥成粉末；將凍干粉溶于1.0 mL的蒸餾水和0.2 mL NaOH (濃度0.1 mol/L) 中，在37 ℃的條件下水浴30 min去乙酰化處理；取去乙酰化的樣品900 μL，加入100 μL的衍生劑，在避光的條件下衍生150 min后進行高效液相色譜檢測樣品中游離態和結合態Neu5Gc總的含量。

1.3.3 衍生劑的配置及HPLC檢測條件

衍生劑的配制參考了文獻[1,21]的配置方法：0.008 mol/L的DMB、0.25 mol/L的Na2S2O3·5H2O、1.5 mol/LCH3COOH（冰醋酸）分析純、0.25 mol/L亞硫酸鈉（分析純）、0.8 mmol/L的2-巰基乙醇（色譜純）。

衍生條件：將100 μL的衍生劑加入到盛有900 μL樣品瓶中，50 ℃避光衍生2.5 h，冷卻至室溫后進樣進行HPLC-FLD分析。

HPLC檢測條件：德國默克Li Chrosorb RP-18色譜柱(150 mm×4.6 mm，5 μm)，流動相為乙腈-甲醇-超純水(8 ∶ 7 ∶ 8 5，V/V)，流速為0.9 mL/min，柱溫30 ℃，進樣體積10 μL，熒光檢測器激發波長373 nm、發射波長448 nm。

為探討Gen降低大鼠體內Neu5Gc合成的作用機制，參考本團隊前期探索和總結的方法[31]，采用分子對接探討Gen與ST可能的作用過程，具體步驟如下。

1.3.4 AutoDock vina對接

采用分子對接和分子動力學分析探討Gen與ST相互作用的可能過程。利用AutoDock vina和SYBYL2.0中的Surflex-Geom對接模塊對對接過程中涉及的蛋白活性殘基進行分析。對接受體準備：采用北京創騰科技有限公司的Discovery Studio(DS) 客戶端 (2.5版) 顯示ST (2wnb) 的三維結構信息，去水加氫后發現其中有兩個底物配體，配體1為胞苷單磷酸，配體2由CG31345、A2G1346、Gal1347三個殘基組成。保留配體1，刪除配體2，記下配體1的空間位置參數 (x=23.926 9，y=31.865 3，z=34.235 1)，保存蛋白文件。對配體2操作如上，得到配體2位置空腔參數：x=34.034 286，y=23.860 486，z=40.470 714。在AutodockTool-1.5.6中打開保存的蛋白文件，定義原子類型為AD4并加casteiger電荷，然后將兩文件保存為pdbqt格式，作為對接受體。對接配體準備：Gen分子結構用Chemoffice構建，用Openbable轉換為mol2文件。對Gen分子進行加氫和電荷處理時采用的是Autodock Tools工具，并將其原子格式設置為pdbqt文件。盒子大小設為size_x=30，size_y=30，size_z=30，選用“拉馬克遺傳算法”開展對接構象的搜索，最大對接構象數目控制為9，對接完成后，根據打分函數值的綜合得分及其均方根偏差(Root mean square deviation，RMSD)值來評價和確定最佳的對接構象。對接結果采用Ligplot+軟件來統計Gen與配體之間發生相互作用的氫鍵和氨基酸殘基數目[23,31]。

1.3.5 SYBYL-Surflex對接

采用Surflex-Dock(SFXC)-Geom模式進行對接，采用加氫后刪除配體、水分子以及雜原子的方式對受體唾液酸轉移酶進行處理。在Tripos力場下，優化唾液酸轉移酶的兩個配體，優化的方法每步都采用最陡下降法，并加Casteiger- Huckel電荷處理，其余參數默認。對接空腔以配體形式產生，分別提取配體1和配體2產生對接位點，在其周圍0.5 nm范圍半徑內產生活性空腔。唾液酸轉移酶的兩配體的均方根偏差RMSD值最小值控制在0.5，對接構象的數目控制在20種。采用SYBYL對對接結果進行分析。

1.3.6 Gromacs動力學模擬

在上述優化對接結果的基礎上，選取其中對接較好的復合物進行動力學模擬。具體方法參考本團隊探索的方法[31]，首先獲得目標配體的限制勢文件及拓撲文件，即在AMBER99-ILDN力場存在的條件下，以TIP3P三點水為模型，利用AmberTools 17中的GAFF力場進行處理產生拓撲文件；而限制勢文件是通過genrestr工具產生的，然后再以DPOSRES對位置進行限制。盒子大小設為：邊界距離復合物文件大小為0.8 nm。向體系中加入抗衡離子以平衡電荷，能量最小優化采用是最陡下降法，優化500步，模擬步長為0.01 ps。鄰居列表的生成選擇“cutoff-scheme=Verlet”，靜電作用選擇coulomb type，非鍵相互作用采用PME截斷方式。使用LINCS算法對鍵進行約束，每50步輸出一次能量信息，控溫和控壓的時間為100 ps，進行限制性動力學模擬，使體系達到平衡，熱浴設定為 velocity-rescale，平衡溫度控制為147.86 ℃ ，時長為0.2 ps。壓浴設定為Berendsen，采用各項同性控壓，控壓時間設為0.5 ps，動力學模擬過程中僅約束氫鍵，且每采用最陡下降法優化一次并輸入一次能量信息，而每優化兩次的時候輸出一次坐標信息。限制性動力學完成后，對ST和Gen進行索引的設置并對其進行分組，進行200 ns的常規動力學模擬；即每步為0.002 ps，每1 000步輸出一次能量信息。

模擬達到平衡后，在180–200 ns范圍內，基于分子力學泊松-波爾茲曼表面積 (MM-PBSA)法對配體和蛋白結合自由能△Gbind進行計算。受體和配體間的親和力與△Gbind值成反比，即△Gbind值越低，受體與配體間的親和力越好。

MM-PBSA法計算自由能主要包括以下4個過程：

式中，Gcomplex是總的自由能、Gligand為配體獨立的自由能、Gprotein為溶劑中蛋白獨立自由能。其中，Gligand和Gprotein由公式 (2) 計算：

式中，Gx代表復合物；EMM是分子力學能；TS是熵變對自由能的貢獻值；由于構象熵對本文變化影響不大，故TS一般設置為0；Gsolvation為溶劑化能。EMM由公式 (3)計算，而Gsolvation則由公式 (4) 計算：

其中，Ebond代表成鍵作用，Enobonded為非鍵作用力。Gpolar由波茲曼方程計算；Gnonpolar通過SASA模型、SAV和WCA模型計算。

1.3.7 標準曲線的繪制

稱取Neu5Gc標準品0.032 5 g，并加入100 mL超純水溶解標準品，將其配置成1 mol/mL標準品溶液。分別取50、100、200、300、400 μL的標準溶液和850、800、700、600、500 μL的超純水及加入100 μL的DMB衍生液中 (表1)，充分振蕩混勻后，進行避光衍生2.5 h，用HPLC檢測。每個濃度標準品均進樣3次，以標準品濃度為縱坐標，以峰面積的平均值為橫坐標，制作標準曲線，計算標準曲線方程[1,21]。

1.3.8 Neu5Gc含量降低百分比計算

樣品中Neu5Gc含量降低百分比按式 (5)進行計算：

式中，C0表示對照組中Neu5Gc含量，C1表示Gen組樣品中Neu5Gc的含量。

1.3.9 數據處理分析方法

數據以±s表示，用IBM SPSS Statistics進行統計分析，兩樣本均采用t檢驗，根據清華大學出版社出版的張永愛主編的醫學統計分析教材，P＜0.05為差異有統計學意義，涉及的圖形用OriginPro 2016平臺完成。

表1 不同濃度Neu5Gc標準溶液配制[1]Table 1 Preparation of Neu5Gc standard solutions of different concentrations[11]

2 結果與分析

2.1 對照組中Neu5Gc及Neu5Gc標品的HPLC檢測圖譜

將對照組樣品按照“1.3.2和1.3.3”方法處理，按照“1.3.4”色譜條件進行3次分析，測得50 μmol/L Neu5Gc標品的保留時間為10.080 min (圖2A)，對照組中后腿肌肉組織中Neu5Gc保留時間為10.077 min (圖2B)，肝臟組織中Neu5Gc保留時間為10.187 min (圖2C)，腎臟組織中Neu5Gc保留時間為10.158 min (圖2D)。

2.2 標準曲線方程

所得標準曲線方程為y=0.299 51x+33.812 2，R2=0.993 7，表明標準品在50–400 μmol/L濃度范圍內，峰面積與濃度具有較好的線性關系。

2.3 Gen對大鼠后腿肌肉中Neu5Gc的影響

圖2 50 μmol/L的Neu5Gc標品 (A)、對照組后腿肌肉組織中Neu5Gc (B)、肝臟組織中Neu5Gc (C)和腎臟組織中Neu5Gc (D)的HPLC圖Fig.2 The HPLC chromatograms of the 50 μmol/L Neu5Gc standard (A),the hind leg muscle tissue (B),the liver tissue (C) and the kidney tissue (D) of the control group.

圖3 Gen對大鼠后腿肌肉組織中Neu5Gc含量的影響Fig.3 Effect of genistein on the content of Neu5Gc in rats hind legs muscle tissues.* P<0.05;** P<0.01.

實驗結果顯示灌胃15、45、60 d Gen組Neu5Gc含量均低于對照組，且差異具有統計學意義 (P<0.05) (圖3)，各組不同灌胃時間Neu5Gc的含量如表2所示。灌胃15 d時，Gen組Neu5Gc的含量比對照組顯著降低，對照組中Neu5Gc的含量與Gen組中Neu5Gc的含量之間的差異有高度統計學意義 (P<0.01)，但Neu5Gc的含量僅降低了2.50 μg/g，而這一降低值在生物學上實際意義不明顯。灌胃30 d時，用HPLC-FLD法檢測時系統未對其進行積分，說明在此灌胃時間段內，大鼠后腿肌肉中Neu5Gc的含量很低，以至于未檢出，由此可以推測Gen在灌胃30 d抑制Neu5Gc的合成效果最好。灌胃45 d時，Gen組中Neu5Gc的含量降低了32.65%，對照組中Neu5Gc的含量與Gen組中Neu5Gc的含量之間差異具有高度統計學意義 (P<0.01)，Neu5Gc的含量降低了8.18 μg/g，在生物學上實際意義明顯。灌胃60 d時，Gen組中Neu5Gc的含量降低了12.72%，對照組中Neu5Gc的含量與Gen組中Neu5Gc的含量之間差異具有高度的統計學意義 (P<0.01)，Neu5Gc的含量降低1.8 μg/g，而這一降低值在生物學上實際意義不明顯。實驗結果表明，在對照組中，在灌胃15–45 d時間段內，Neu5Gc的含量在逐漸增大，而在45–60 d時間段內，Neu5Gc含量在降低。造成這種結果的原因可能是：1) 大鼠本身的差異，在飼養過程中，這一組大鼠個體大小差異較大；2) 隨著飼養時間的延長，大鼠個體增大，而排泄物的量也隨著增加，另有文獻報道[15]游離態的Neu5Gc在體內快速隨著體液排出，所以隨著排泄物的增加而游離態的Neu5Gc排出量增加，導致結合態的Neu5Gc合成減少，所以導致大鼠肌肉組織中Neu5Gc的含量減少。Gen組，Neu5Gc的含量與對照組有相似的變化趨勢，除了上述對照組存在的原因外，還有一種可能是Gen在動物體內發生生理活性時具有劑量依賴性[27,32]，隨著飼養時間的延長，大鼠體內蓄積Gen的量增多，增強了對Neu5Gc合成的影響。

2.4 Gen對大鼠肝臟中Neu5Gc的影響

由圖4可知，各時間段實驗組肝臟組織中Neu5Gc的含量均低于對照組，各組在不同灌胃時間內Neu5Gc的含量如表3所示。

灌胃15 d時，Gen組中Neu5Gc的含量與對照組相比顯著降低，Gen組中Neu5Gc含量降低了15.45%，經統計學分析，差異具有統計學意義(P<0.05)，Gen組中Neu5Gc的含量降低了4.57 μg/g，而這一降低值在生物學上實際意義不明顯。灌胃30 d時，Gen組中Neu5Gc的含量與對照組相比顯著降低，Gen組中Neu5Gc含量降低了13.35%，Gen組中Neu5Gc含量降低了4.07 μg/g，而這一降低值在生物學上的實際意義不明顯。灌胃45 d時，Gen組Neu5Gc的含量與對照組相比顯著降低，Gen組中Neu5Gc的含量降低了16.80%，經統計學分析差異具有高度的統計學意義(P<0.01)，Neu5Gc的含量降低了4.41 μg/g，而這一降低值在生物學上差異性實際意義不明顯。灌胃60 d時，Gen組中Neu5Gc含量降低了12.30%，對照組中Neu5Gc的含量與Gen組中Neu5Gc的含量之間差異有高度統計學意義 (P<0.01)，Neu5Gc的含量降低了4.06 μg/g，而這一降低值在生物學上的實際意義不明顯。整個飼養階段，在45 d時，對照組和Gen組中Neu5Gc的含量最低，Neu5Gc的含量降低值最高。然而，隨著灌胃時間繼續延長，Neu5Gc的含量開始升高，60 d時，對照組和Gen組中Neu5Gc的含量達到最高。

2.5 Gen對大鼠腎臟中Neu5Gc的影響

由圖5可知，各時間段Gen組腎臟組織中Neu5Gc的含量均略低于對照組，但是15 d和30 d時經統計分析，差異不顯著(P>0.05)，而灌胃45 d時，Gen組Neu5Gc的含量與對照組相比顯著降低，Gen組中Neu5Gc的含量降低了32.78%，經統計學分析差異具有高度的統計學意義(P<0.01)，Gen組Neu5Gc的含量降低了49.00 μg/g，在生物學和統計學上具有高度的統計學意義。灌胃60 d時，Gen組Neu5Gc的含量與對照組相比顯著降低，Gen組中Neu5Gc的含量降低了11.42%，經統計學分析差異具有高度的統計學意義 (P<0.01)，Gen組Neu5Gc的含量降低了17.53 μg/g，在生物學和統計學都具有實際意義。這一結果與肌肉和肝臟組織存在一定的差異。在本實驗中Gen對肌肉和肝臟組織中Neu5Gc的含量影響較肝臟明顯，這可能與Gen在腎臟組織中存在的代謝機制與其在肌肉和肝臟組織中不同有關[29]。

表2 不同灌胃時間內肌肉組織中Neu5Gc含量Table 2 Neu5Gc content in muscle tissue during gastric perfusion time

表3 不同飼養時間肝臟組織中Neu5Gc含量Table 3 Neu5Gc content in livers tissuese during gastric perfusion time

圖4 Gen對大鼠肝臟組織中Neu5Gc含量的影響Fig.4 Effect of genistein on the content of Neu5Gc in rat livers tissues.* P<0.05;** P<0.01.

圖5 Gen對大鼠腎臟組織中Neu5Gc含量的影響Fig.5 Effect of genistein on the content of Neu5Gc in rat kidneys tissues.* P<0.05;** P<0.01.

表4 不同飼養時間腎臟組織中Neu5Gc含量Table 4 Neu5Gc content in kidneys tissues tissuese during gastric perfusion time

2.6 ST與Gen分子對接和分子動力學結果分析

已知對接受體ST晶體結構解析得到的活性位點殘基為：Gln108、Asn150、Met172、Asn173、Tyr194、Clu196、Phe212、Tyr233、Arg269、Thr272、Gly273、Gly293、Trp300、His302、Val318、His319[33-34]。

ST和Gen在配體1和配體2位置進行AutoDock vina對接后，打分最高的對接構象其結合能均為-35.564 kJ/mol，僅從結合能無法判定最佳結合位置，故繼續進行相互作用殘基分析和SYBYL-Surflex對接分析。

圖6A為Gen與ST在配體1位置完成Auto Dock vina對接后的二維相互作用模式圖。由圖可知，ST和Gen產生氫鍵的殘基是Asn150、Ser151、Gly291、Glu324，共產生了4個氫鍵。產生疏水相互作用的殘基為：His302、His301、Trp300、Ile274、Phe292、Ser271、Thr328、Ser325。圖6B為Gen與ST在配體1位置SYBYL-Surflex對接后相互作用示意圖，可發現Gen和ST殘基Asn173、Asn150、Gly293、Glu324、Ser271產生氫鍵，數目為5個。對比ST在配體1處的活性殘基，Gen與其中的殘基Asn150、Asn173、Gly273、Gly293產生了氫鍵作用，并且和殘基Trp300、His302產生了疏水相互作用。綜合以上分析，Gen在ST配體1處占據了ST中7個活性殘基的6個，且和配體2處的活性殘基沒有相互作用，表明Gen在配體1處結合作用較強。

圖6 ST配體1與Gen對接模式圖Fig.6 Binding mode of sialyltransferase ligand 1 with genistein by docking.(A) A two-dimensional analysis of genistein and ST after docking Auto Dock vina at the position of ligand 1.(B) A schematic diagram of the interaction between genistein and SYBYL-Surflex at the position of ligand 1.

圖7 ST配體2與Gen對接模式圖Fig.7 Binding mode of sialyltransferase ligand 2 with genistein by docking.(A) A two-dimensional interaction analysis diagram of genistein and ST after docking with Auto Dock vina at the position of ligand 2.(B) A schematic diagram of the interaction between genistein and SYBYL-Surflex at the position of ligand 2.

圖7A為Gen與ST在配體2位置與Auto Dock vina對接后的二維相互作用模式圖。在配體2處，ST和Gen產生氫鍵的殘基是Asn150、Ser151、Glu324、Gly291，共產生了4個氫鍵。產生疏水相互作用的殘基是His302、Trp300、Ser325、Phe292、Ile274、Thr328、Ser271共7個殘基。圖7B為Gen與ST在配體2位置SYBYL-Surflex對接后相互作用示意圖，由圖可知僅和殘基Tyr233、Thr272、Gly273產生氫鍵。綜合以上分析，可知Gen在ST配體2處和ST活性殘基Thr272、Tyr233產生氫鍵，而在配體1處不僅與ST活性殘基Asn150、Gly273產生氫鍵，還和活性殘基Trp300、His302產生疏水相互作用，因此Gen更易與ST配體1位點產生相互作用。

對Gen與ST在配體1處AutoDock vina對接后最佳復合物進行水環境下200 ns的分子動力學模擬，分子動力學模擬過程一般以均方根偏差RMSD來衡量體系的穩定性[34]；從模擬結果可知，ST和ST-Genistein復合物的RMSD值在70 000–130 000 ns時趨于平衡并收斂于0.25 nm附近，表明體系模擬過程中較為穩定。

圖8 ST-Genistein動力學平衡后結合模式圖Fig.8 ST-Genistein binding mode diagram at MD equilibrium position.

圖8為動力學模擬平衡時ST和Gen結合模式圖。氫鍵是維持底物和配體穩定結合的重要分子間作用力[34]。從圖8可以看出，動力學平衡后Gen主要和ST殘基His319、Thr328、Gly293、Ser151產生4個氫鍵。對比Gen在配體1處與STAutoDock vina和SYBYL-Surflex對接揭示的可能相互作用殘基結果，發現殘基Ser151和Gly293與對接分析結果一致。這表明Ser151和Gly293在復合物體系穩定性中可能有重要貢獻。

通過g_mmpbsa工具對動力學平衡后Gen與ST的結合能進行計算分解，結果顯示：總結合能為-82.691 kJ/mol；對結合過程起促進作用的是范德華力 (-155.167 kJ/mol)、靜電作用力(-62.223 kJ/mol) 和溶劑可積表面作用力(-14.502 kJ/mol)；對結合過程起抑制作用的是極性溶劑化能 (149.201 kJ/mol)。

圖9 ST-Genistein結合位點殘基能量分解圖Fig.9 ST-Genistein binding residue energy decomposition map.

圖9為ST-Genistein在動力學模擬相互結合過程中重要氨基酸殘基的能量貢獻。從圖9可知，ST中與Gen產生氫鍵作用的殘基Asn150、Ser151和Glu324主要貢獻了靜電相互能，與Gen產生疏水作用的殘基Phe292、His302、Thr328、His319、Trp300和Ile274主要貢獻了極性作用力，這和對接分析的結果是一致的，表明分子間弱相互作用主導了Gen對ST活性抑制的機制。

3 討論

3.1 Gen對大鼠不同部位Neu5Gc的合成具有不同抑制效果

Neu5Gc在哺乳動物體內主要是以α2→8與寡糖連接和以α2→5與寡糖連接，形成結合態的Neu5Gc，極小部分以游離的形式存在[14]。而HPLC-FLD法能直接檢測游離態的Neu5Gc，但是不能直接檢測與糖蛋白和糖脂連接的結合態的Neu5Gc，因此，檢測組織中總的Neu5Gc含量時，需將Neu5Gc從糖復合物上釋放出來。結合先前的研究[1,8]，本研究選擇2 mol/L的醋酸在80 ℃水浴3 h進行酸解，使各組織中結合態的Neu5Gc解離為游離態的Neu5Gc，然后用HPLC-FLD檢測組織中游離態和結合態Neu5Gc總的含量。

實驗結果表明，Gen對大鼠不同組織中Neu5Gc的含量具有不同的影響效果，并且不同灌胃時長的影響效果不一樣；在肌肉組織中，灌胃時間段內，Gen組Neu5Gc含量與對照組相比降低極顯著 (P<0.05)，且灌胃30 d時，后腿肌肉組織中未檢測到Neu5Gc，可能的原因是后腿肌肉中Neu5Gc量很少，達不到HPLC最低檢測限，或是根本不存在Neu5Gc，但是進一步的依據還需后續大量的實驗證實；而在肝臟組織中，整個灌胃時間內，Gen組Neu5Gc的含量顯著低于對照組(P<0.05)，且在灌胃45 d時，Gen對肝臟組織的中Neu5Gc的含量影響最明顯，Neu5Gc的含量降低了16.80%，體內Neu5Gc的含量也最低，若灌胃時間繼續延長，Neu5Gc的含量開始升高，60 d時，對照組和Gen組中Neu5Gc的含量達到最高；在腎臟組織中，直到灌胃45 d時，Gen組中Neu5Gc的含量才顯著低于對照組 (P<0.01)，Gen組中Neu5Gc的含量降低了32.78%。Gen對不同部位Neu5Gc的含量影響效果不一樣，這主要是因為：1) 由于Gen具有雌激素活性和抗雌激素活性，當它與雌二醇受體結合時，動物的生理狀態、給藥途徑、局部濃度以及內源性雌激素水平等均影響生物學功能[29,35]；2) Gen在哺乳動物中存在著不同的代謝機制；3) 哺乳動物不同身體部位對Gen的吸收和代謝速率也不同[32,35]。

3.2 Gen對Neu5Gc含量降低的機制探討

Neu5Gc的生物合成涉及CMAH和ST，其中ST是結合態Neu5Gc合成的關鍵酶[34]，故抑制ST的活性是降低對促炎起主要貢獻的結合態Neu5Gc含量的關鍵。

分子對接研究結果表明：Gen在大鼠體內占據ST活性位點His319、Ser151、Gly293、Thr328，并與其形成穩定的氫鍵，與殘基His302、His301、Trp300、Ser271、Phe292、Thr328、Ser325、Ile274形成疏水相互作用，從而競爭性地降低了ST的活性，表明Gen在動物體內降低Neu5Gc的生物合成可以通過抑制ST的活性來實現。有研究報道[36-37]Gen可作為酪氨酸蛋白激酶抑制劑，通過去極化內皮超氧化物產生刺激物，抑制磷酸化的G蛋白Rac膜移位，達到抑制胞內還原型輔酶Ⅱ(NADPH)氧化酶的活性的目的，而Neu5Gc的合成需要還原型輔酶Ⅱ(NADPH)或NADH及Fe2+，所以使Neu5Gc的生物合成受到限制，從而達到降低大鼠體內肌肉和內臟組織中Neu5Gc含量的目的。

4 結論

本文實驗結果揭示了Gen具有降低大鼠后腿肌肉、腎臟組織、肝臟組織中Neu5Gc的含量的效果。在不同的灌胃時間和不同的組織器官中，Gen對Neu5Gc含量的影響存在差異。在肌肉組織中，灌胃30 d時抑制效果最好，未能檢出Neu5Gc；在腎臟和肝臟組織中灌胃至45 d時抑制效果最好，其Neu5Gc的含量分別降低了31.04%和21.66%；且內臟組織中Neu5Gc的含量都高于肌肉組織中的含量。

分子對接結果反映Gen在生物體內抑制Neu5Gc生物合成的機制如下：4個氨基酸殘基(His319、Ser151、Gly293、Thr328) 與Gen形成穩定的氫鍵作用，8個氨基酸殘基 (His302、His301、Trp300、Ser271、Phe292、Thr328、Ser325、Ile274) 與Gen形成疏水相互作用，占據了結合態Neu5Gc生成關鍵酶ST與底物結合的活性位點，所以Gen是ST的競爭性抑制劑，通過與ST底物作用間接地抑制了ST的活性，從而限制了游離態Neu5Gc向結合態Neu5Gc的轉化，最終達到降低Neu5Gc生物合成的目的。本實驗方法和所獲數據對采用飼養方式降低紅肉類動物中Neu5Gc的含量具有指導意義。