新疆和山東產地驢奶成分的代謝組和脂質組分析

羅依扎·瓦哈甫，李 會，徐 雷，徐貞貞，廖小軍

（1.中國農業科學院農業質量標準與檢測技術研究所，北京 100081；2.中國農業大學食品科學與營養工程學院，北京 100083；3.新疆大學生命科學與技術學院，新疆 烏魯木齊 830046）

驢奶作為一種特種乳，其營養成分接近母乳且具有低致敏性[1]，因此對于母乳或牛奶不耐受的嬰幼兒來說，驢奶是個優質的選擇[2]。作為世界主要毛驢養殖大國，目前我國毛驢庫存總量為260多萬頭，居世界第4位，其中新疆和山東兩省分別作為主要產區之一，占比約為14%和3%[3]。山東東阿縣和新疆岳普湖縣是中國一東一西兩個頗具代表性的毛驢養殖基地，因此選擇兩地驢奶作為此研究的研究對象。

代謝組學作為一個新興的重要的研究方法，在食品安全[4]、食品產地鑒別、轉基因食品鑒別、偽劣產品鑒別、食品質量控制、食品存貯和加工、鑒別和預測食品味道[5]、營養學研究[6]等多個方面得以廣泛應用。脂質對于人類健康具有重要作用，在生物系統中具有多種功能，主要包括細胞膜的結構和功能組分、細胞代謝、能量儲存、激素和信號分子調節各種細胞和生理反應[7]。脂質組學也已經廣泛用于不同領域[8-11]，在奶及其制品方面的應用也越來越多，包括動物物種和品種識別、貯存加工、摻假鑒別、產地鑒別等[7,12-14]。代謝組學和脂質組學方面的信息有助于更加全面準確地了解乳的質量、加工特性、以及產地等方面的信息。

國外對于驢奶相關的研究起步較早，尤其是歐洲等國，針對驢奶已開展了從營養成分到加工等方面較為系統的研究[15-16]。然而，我國驢奶研究起步相對較晚，研究數量有限、角度單一，且嚴重缺乏系統性、綜合性，尤其缺乏對主要產區驢奶的深入研究。針對以上問題，本研究使用非靶向代謝組學和脂質組學技術，對我國兩個重要驢奶基地新疆岳普湖縣（XJ）和山東東阿縣（SD）的驢奶中的代謝物和脂質進行較為系統的分析并篩選主要特征標志物，從而為我國主要產區驢奶產品的開發提供可靠的代謝物和脂質組成的基礎信息。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

驢奶樣品于2018年6—7月分別采自新疆玉昆侖天然食品工程有限公司和山東東阿阿膠有限公司。從每個公司各選取20 頭母驢為采樣對象，每天采集1次新鮮驢奶，連續采集6 天。取樣后立即冷藏并送至實驗室，用無菌離心管分裝后，在-80 ℃貯存。運輸途中使用干冰。

1.2 儀器與設備

TripleTOF 6600超高效液相色譜-串聯四極桿飛行時間質譜儀 美國AB SCIEX公司；Milli-Q ACADEEMIC凈水系統 法國MiliQ公司。

醋酸銨（純度≥98%） 默克美國西格瑪奧德里奇公司；乙腈（液相色譜-質譜級） 德國默克股份兩合公司；甲酸（色譜級） 北京迪科馬科技有限公司；2-丙醇（液相色譜-質譜級） 上海安譜實驗科技股份有限公司。

1.3 方法

1.3.1 代謝組學分析

1.3.1.1 樣品前處理

從采集的12 份驢奶樣品中各取2 mL，于4 ℃、5 000 r/min離心30 min。取1 mL上清液，向其中加入3 mL乙腈，旋渦混合10 min，于4 ℃、9 000 r/min離心15 min。取上清液過0.22 μm濾膜，濾液待測。取少量、等量的各驢奶樣品，混合均勻后用作質控（quality control，QC）樣本。

1.3.1.2 色譜條件

Agilent poroshell-C18色譜柱（2.1 mm×100 mm，2.7 μm）；進樣量5 μL；柱溫40 ℃；流速0.4 mL/min；正離子模式的流動相：A為0.1%甲酸溶液，B為含0.1%甲酸的乙腈溶液；負離子模式的流動相：A為0.1%甲酸溶液，B為含0.1%甲酸的乙腈溶液，A、B均含5 mmol/L醋酸銨溶液；正離子模式和負離子模式的梯度洗脫程序如表1所示。

表1 代謝組學分析中色譜梯度洗脫程序Table 1 Chromatographic gradient elution procedure in metabolomic analysis

1.3.1.3 質譜分析

采用SCIEX Triple TOFTM6600系統進行質譜分析，分別在正電離和負電離模式下進行數據采集。電噴霧離子源的參數設置如下：霧化氣壓力50 psi；輔助干燥氣壓力50 psi；氣簾氣壓力25 psi；離子源溫度550 ℃；正離子模式：噴霧電壓5 500 V，去簇電壓80V；負離子模式：噴霧電壓-4 500 V；去簇電壓-80 V。采用數據依賴性（intelligent data acquisition，IDA）數據采集方法，一級質譜質量檢測范圍為m/z50～1 000，以高靈敏度模式采集二級質譜，碰撞能量（30±15）eV，二級質譜質量檢測范圍為m/z50～1 000。每5 針樣品之后進一針QC樣本，以確保系統的穩定性和重復性[17]。

1.3.2 脂質組學分析

1.3.2.1 樣品前處理

從采集的12 份驢奶樣品中各取600 μL，與1 mL水混合均勻，加入3 mL三氯甲烷-甲醇溶液（2∶1，V/V）混合搖勻10 min，于2 000 r/min離心15 min。取下層液體轉移至玻璃管中，用氮氣吹干。用400 μL三氯甲烷-甲醇溶液（2∶1，V/V）復溶，過0.22 μm濾膜，濾液待測。取少量、等量的各驢奶樣品，混合均勻后用作QC樣本。

1.3.2.2 色譜條件

Agilent poroshell-C18色譜柱（3.0 mm×100 mm，2.7 μm）；進樣量5 μL；柱溫40 ℃；流速0.25 mL/min。流動相：A為乙腈-水溶液（60∶40，V/V），B為異丙醇-乙腈溶液（90∶10，V/V），A、B均含10 mmol/L醋酸銨。正離子模式和負離子模式的梯度洗脫程序如表2所示。

表2 脂質組學分析中色譜梯度洗脫程序Table 2 Chromatographic gradient elution procedure in lipidomic analysis

1.3.2.3 質譜條件

一級和二級質譜質量檢測范圍為m/z50～1 500，其余質譜條件與1.3.1.3節一致。

1.4 數據處理

使用過濾原始數據缺失值（每一組內缺失值都超過20%，則去除此特征值）、填充缺失值（使用極小值）、數據歸一化（總和）、去除相對標準偏差（relative standard deviation，RSD）＞30%的變量、數據轉換（lg轉化）進行代謝物學數據預處理。采用R包1.6.2的ropls對預處理后的代謝組學數據進行主成分分析（principal component analysis，PCA）和正交偏最小二乘鑒別分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis，OPLS-DA），再依據變量投影重要性（variable importance in projection，VIP）值。以VIP＞1，P＜0.05且差異倍數（fold change，FC）≥2或＜0.5為閾值，篩選出對分類貢獻較大的代謝物[17]。

脂質組數據經預處理（去除RSD＞30%的變量）后，采用SIMCA 14.1軟件進行PCA和OPLS-DA多元統計分析，以VIP≥3.0，P＜0.001且FC≥2或＜0.5為閾值，篩選出對分類貢獻較大的脂類物質。

2 結果與分析

2.1 驢奶中代謝物組分析

在正離子和負離子模式下分別從驢奶中篩選出576、489個化合物。通過與數據庫匹配，正離子模式下和負離子模式下分別注釋到89、104個代謝物。將上述注釋到的代謝物進行人類代謝組數據庫（human metabolome database，HMDB）分類分析。由圖1可知，代謝物數量前20的化合物被分類為11個一級類別，其中主要為脂質和類脂分子（主要包括磷脂酰乙醇胺、磷脂酰膽堿、磷脂酰絲氨酸、單硬脂酸甘油酯等），其次是有機酸及其衍生物，還有有機雜環化合物。

圖1 驢奶中代謝物數量前20化合物的HMDB一級分類Fig. 1 HMDB superclasses of the top 20 metabolites in donkey milk

2.2 XJ與SD驢奶中差異代謝物分析

對預處理后的數據進行PCA。由圖2可知，所有QC樣本均集中分布在坐標軸中間，說明樣品間分離是由于組間的差異變量，而非分析過程中的差異造成。正離子模式下，PC1和PC2的貢獻率分別為29.5%和18.1%；負離子模式下，PC1和PC2的貢獻率分別為42.6%和23.4%?？梢钥闯?，XJ與SD驢奶樣品在PC1方向上能被很好地分開。

圖2 正離子（A）和負離子（B）模式下XJ和SD驢奶中代謝物的PCA得分圖Fig. 2 PCA score plots of metabolites in donkey milk from Xinjiang and Shandong in positive ion (A) and negative ion (B) modes

對過濾原始數據缺失值后的代謝物進行Venn圖分析。由圖3A可知，在正離子模式下，XJ與SD驢奶樣品共有的代謝物有865個，其中XJ獨有的代謝物有140個，SD獨有的代謝物有55個。由圖3B可知，在負離子模式下，XJ與SD驢奶樣品共有代謝物有991個，XJ獨有的代謝物有101個，SD獨有的代謝物有57個。

圖3 正離子（A）和負離子（B）模式下XJ和SD驢奶中代謝物的Venn圖分析Fig. 3 Venn plots of shared and unique metabolites between donkey milk from Xinjiang and Shandong under positive ion (A) and negative ion (B) modes

由圖4可知，兩組樣本都能夠被明顯區分，說明兩組樣本有明顯的組間差異，而組內重復性較好。用交叉驗證殘差的變異分析檢驗OPLS-DA模型的有效性。正離子模式下，擬合模型（代表Y變量的可解釋性），Q2＝86%（代表模型的可預測性），即該模型用31.4%的原始變量解釋了兩組之間94.6%的差異，模型預測能力為86%。負離子模式下，擬合模型其Q2＝86.8%，即該模型用43.8%的原始變量解釋了兩組之間92.3%的差異，模型預測能力為86.8%。當Q2＞50%、認為模型有效[18]，正負離子模式下均滿足此標準，故OPLS-DA模型擬合效果良好。

圖4 正離子（A）和負離子（B）模式下XJ和SD驢奶中代謝物的OPLS-DA得分圖Fig. 4 OPLS-DA score plots of metabolites in donkey milk from Xinjiang and Shandong in positive ion (A) and negative ion (B) modes

為了確保結果的可靠性，對OPLS-DA模型進行200次置換檢驗分析。由圖5可知，在正離子模式下，置換檢驗產生的Q2截距為-0.050 7，而在負離子模式下Q2截距為-0.500 7。置換檢驗評價OPLS-DA模型穩健可靠，正負離子模式下模型均不存在過擬合（Q2截距＜0.05），說明OPLS-DA模型可行，XJ和SD驢奶中的代謝物差異顯著。

圖5 正離子（A）和負離子（B）模式下XJ和SD驢奶中代謝物的OPLS-DA置換檢驗圖Fig. 5 OPLS-DA permutation test charts of metabolites in donkey milk from Xinjiang and Shandong in positive ion (A) and negative ion (B) modes

基于OPLS-DA模型中VIP值、方差分析及FC分析分別在正離子和負離子模式下篩選出12、34種差異代謝物。其中一個差異代謝物被認為是特征成分（因為它只存在于一個樣本中，但在另一個樣本中未檢測到），另外45個差異代謝物在XJ和SD驢奶中樣品中均能檢測到，但豐度不同。由表3可知，注釋到的差異代謝物有16種。

表3 正負離子模式下XJ和SD驢奶中注釋到的潛在差異代謝物Table 3 Potential differential metabolites annotated in donkey milk from Xinjiang and Shandong in positive ion and negative ion modes

2.3 驢奶中脂質組分析

經預處理后，在正離子模式下從驢奶中提取到3 594種化合物，其中有146種化合物僅存在于SD驢奶樣品中，21種化合物僅存在于XJ驢奶樣品中；在負離子模式下從驢奶中提取了5 724種化合物，其中有103種化合物僅存在于SD驢奶樣品中，69種化合物僅存在于XJ驢奶樣品中。

注釋到的脂質多為不飽和脂肪酸（＞70%），其中包括奶中常見的多種不飽和脂肪酸，例如：油酸、亞油酸、花生四烯酸、α-亞麻酸等。注釋到的脂質中，共檢測到1種心磷脂、1種鞘糖脂、3種甘油磷脂、4種鞘氨醇、10種單油酸甘油酯、36種磷脂酰肌醇、38種磷脂酰絲氨酸、52種鞘磷脂、56種磷脂酸、58種神經酰胺（其中包括28種糖苷神經酰胺，例如乳糖神經酰胺、葡糖基神經酰胺和半乳糖基神經酰胺等）、62種磷脂酰甘油、74種甘油二酯、83種磷脂酰乙醇胺、87種磷脂酰膽堿和168種甘油三酯等。

2.4 XJ與SD驢奶中脂質組學差異物分析

對預處理后的數據進行PCA。由圖6可知，QC樣本分組良好，同樣說明組間分離是由于組間的差異變量，而不是由分析過程中的差異造成。PC1解釋了大部分變化：正負離子模式下PC1的貢獻率分別為36.7%、52.0%，說明XJ與SD驢奶樣品能夠被分開，并且在PC1方向上能被很好地分開。

圖6 正離子（A）和負離子（B）模式下XJ和SD驢奶中脂質的PCA得分圖Fig. 6 PCA score plots of lipids in donkey milk from Xinjiang and Shandong in positive ion (A) and negative ion (B) modes

對預處理后的數據進行OPLS-DA。由圖7可知，兩組樣本同樣都能明顯被區分，說明兩樣本有明顯組間差異，而組內重復性較好。在正離子模式下，OPLS-DA模型為74.5%，為99.3%，Q2為97.8%，即該模型用74.5%的原始變量解釋了兩組之間99.3%的差異，模型的預測能力為97.8%。在負離子模式下，OPLS-DA模型為63.0%，為98.3%，Q2為93.2%，該模型用63.0%的原始變量解釋了兩組之間98.3%的差異，模型的預測能力為93.2%。在正負離子模式下OPLS-DA模型的擬合效果良好。

圖7 正離子（A）和負離子（B）模式下XJ和SD驢奶中脂質的OPLS-DA得分圖Fig. 7 OPLS-DA score plots of lipids in donkey milk from Xinjiang and Shandong in positive ion (A) and negative ion (B) modes

對OPLS-DA模型進行200次置換檢驗，從圖8可以看出，正負離子模式下Q2截距分別為-0.768和-0.335，均小于0.05，表明OPLS-DA模型未過擬合。

圖8 正離子（A）和負離子（B）模式下XJ和SD驢奶中脂質的OPLS-DA置換檢驗圖Fig. 8 OPLS-DA permutation test charts of lipids in donkey milk from Xinjiang and Shandong in positive ion (A) and negative ion (B) modes

表4 正負離子模式下XJ和SD驢奶中注釋到的潛在脂質差異物Table 4 Potential differential lipids annotated in donkey milk from Xinjiang and Shandong in positive ion and negative ion modes

基于OPLS-DA模型中VIP值、方差分析及FC分析分別在正離子和負離子模式下篩選出50、36個差異脂質。如表4所示，與數據庫比對后，在正離子和負離子模式下分別注釋到18、9種差異脂質，并且這些差異脂質化合物的P值均小于0.001。

3 討 論

對來自不同產區的兩組驢奶樣品的代謝組和脂質組進行了比較分析，結果顯示兩組樣品在正負離子模式下的代謝譜和脂質譜均差異顯著。

在差異代謝物中，嗎啡感受素是一種阿片四肽，是一種高效、高選擇性的μ-阿片受體激動劑。多個研究指出，同一家族的阿片肽可抑制疼痛，并且不會引起嗎啡等經典阿片類鎮痛藥特有的副作用[19]。δ-癸內酯是一種無色或淺黃色液體，具有濃郁的奶油和堅果的芳香，是天然芳香奶油的主要成分，主要用于調節食品風味，特別是軟飲料、冰淇淋、糖果、牛奶、乳制品、餅干、調味品和面包制品。該物質也是重要的高檔飼料添加劑，能改善飼料風味，促進畜禽快速生長[20]。煙酰胺（未在表3列出，其FC接近2且為比較重要的代謝物）是煙酸的酰胺化合物，是一種親水性內源物質。其在皮膚上的應用早已在文獻中描述，如果給予足夠的生物利用度，煙酰胺能起到止癢、抗菌、血管活性、光保護等作用，因其耐受性好且安全，因此常用于化妝品中[21]。煙酰胺還具有細胞保護作用，大量研究表明煙酰胺可通過修復線粒體功能恢復三磷酸腺苷水平、抑制多聚二磷酸腺苷核糖聚合酶的激活、抑制促炎介質及抗氧化損傷等機制，在感染和膿毒癥治療中發揮重要的作用[22]。寡肽H-Gly-Gln-Pro-Arg-OH是一種功能與吞噬作用激素類似的四肽，不僅在體外對大鼠血白細胞和金黃色葡萄球菌具有明顯的吞噬活性[23]，還能夠有效地從人單核細胞釋放白細胞介素-1和腫瘤壞死因子[24]。胭脂鳥氨酸也稱為鳥氨酸，是一種谷氨酸衍生物，其中谷氨酸的一個氨基氫被4-氨基-1-羧丁基取代。鳥氨酸是一種多功能氨基酸，具有保肝護肝作用，對肝硬化以及無顯著特點的感染、外傷和燒傷恢復有很大幫助。此外，通過增加聚乙烯胺的合成及促進細胞增殖，鳥氨酸在提高免疫力和抗癌方面也起到一定作用[25-26]。麥德龍苷C屬于齊墩果烷型三萜皂苷類化合物，常分布于植物中，研究表明[27-28]從植物中提取的齊墩果烷型三萜皂苷類具有較強的抑菌活性，能夠對變形鏈球菌、支氣管炎鏈球菌、唾液鏈球菌、金黃色葡萄球菌和嗜酸乳桿菌起到殺菌效果。在用紫堇總生物堿治療抗生素誘導的腸道菌群失調大鼠時發現，戊基羥脯氨酸可以作為參與腸道菌群失調過程的潛在特征標志物，并且與特定的菌株有著一定關聯。研究表明[29]，戊基羥脯氨酸與Blautia、Hungatella、Parabacteroides和Intestinibacter都存在正相關，并且在僅使用抗生素處理的小鼠中，戊基羥脯氨酸會顯著增加。在注釋的代謝物中，篩選出的δ-癸內酯、異丁酸異丁酯、寡肽H-Gly-Gln-Pro-Arg-OH、胭脂鳥氨酸（VIP＞4且FC＞3）為SD驢奶中潛在特征標志物。

在注釋的脂質中，種類最多的是磷脂類（包括磷脂酰膽堿、磷脂酰乙醇胺、磷脂酰甘油、磷脂酸、鞘磷脂、磷脂酰絲氨酸、磷脂酰肌醇、心磷脂等），其次是甘油三酯和甘油二酯。研究表明[30]，驢奶中的磷脂含量（5%～10%）與馬奶類似，較其他哺乳動物奶和母乳更高。磷脂具有潛在的抗癌作用，特別是鞘磷脂對結腸癌具有保護作用[30-31]。磷脂是生物膜的重要組成部分，具有細胞信號傳導、細胞能量儲存、細胞結構維持、調節代謝、增強體能、調節血脂、降低膽固醇、防止動脈粥樣硬化等重要的生理功能，與蛋白質、維生素并列為3大營養素。磷脂酰乙醇胺、鞘氨醇、鞘磷脂、糖苷神經酰胺在其他驢奶脂質組學研究中也被注釋到[32-33]。

本研究結果表明產地對驢奶脂質組有較顯著的影響，這可能與不同地域的飼料組成和氣候有一定的關系[34-35]。例如：如果飼喂奶牛苜蓿青貯比例高于玉米青貯，則牛奶中亞麻酸及油酸含量增加[36]。亞麻酸含量的增加可能是由于高比例苜蓿青貯飼料中亞麻酸含量較高；油酸含量的增加主要由于苜?？商岣哂仓岬暮浚橹?0%的油酸是由乳腺Δ9-去飽和酶作用于硬脂酸產生[36]。注釋的脂質結果顯示特征差異物主要為二?；视秃颓傲邢偎仡悾€包括一些過氧羥基型脂肪酸、甘油單酯、鞘糖脂。在正離子模式下篩選到的差異脂質主要為二?；视皖悾ǘ；视停?4:1(9Z)/14:1(9Z)/0:0））、前列腺素類（前列腺素F2α甲基醚）、甘油單酯類（甘油單酯（0:0/20:5(5Z,8Z,11Z,14Z,17Z)/0:0））、鞘糖脂（葡萄糖基鞘氨醇/鞘氨醇半乳糖苷）等，這些差異脂質主要在SD驢奶中含量較高。在負離子模式下的差異組分主要為不飽和脂肪酸（例如α-亞麻酸、油酸等）、也包括一些三酰甘油、單酰甘油磷酸乙醇胺（磷乙醇胺（18:2(9Z,12Z)/0:0））等，這些也在SD驢奶中的含量更高。在注釋的脂質差異物中，三月桂酰甘油、前列腺素F2α甲基醚、二?；视停?4:1(9Z)/14:1(9Z)/0:0））等脂質（VIP＞3且FC＞8），可作為SD驢奶中潛在特征標志物。

差異脂質中不乏一些具有生理功能的脂類物質，例如：膳食中的二?；视涂山档腕w脂、減少內臟脂肪積累和降低體質量；可改善高膽固醇血癥、高甘油三酯血癥和動脈粥樣硬化等情況[37-38]；可以降低空腹胰島素和胰島素抵抗指數[39-40]。彭麗媛[41]在體內動物實驗角度證實了前列腺素F2α對于糖尿病視網膜病變的保護作用，前列腺素F2α對于II型糖尿病患者的非增殖性糖尿病視網膜病變的早期預防和治療具有重要的意義。有研究表明[42]，十七碳烷酸可以在耐抗腫瘤藥物（吉非替尼）的非小細胞肺癌細胞中發揮抗癌作用，結果可能暗示攝入十七碳烷酸豐富的食物可能對非小細胞肺癌的治療有益。另外，也有證據顯示[43]奇數碳的長鏈脂肪酸對II型糖尿病有一定益處。

此外，本研究還注釋到一些僅存在于XJ或SD驢奶中的脂質，例如在正離子模式下注釋到的N-(2-氟乙基)2-甲基花生四烯醇胺、4,12-二羥基-十五烷酸、12S-羥基-16-庚二酸、8E-十七烯二酸僅存在于XJ驢奶樣本中。N-(2-氟乙基)2-甲基花生四烯醇胺是花生四稀酸的代謝產物?；ㄉ南∷釋匍L鏈多不飽和脂肪酸，是一類重要的調控炎癥的介質，參與炎癥因子的合成[44]。炎癥是聯系肥胖、II型糖尿病及糖尿病并發癥的中心環節，炎癥因子通過多種途徑參與胰島素抵抗及II型糖尿病的發生，并可能預測II型糖尿病的發生和發展[45]。

本研究發現的有些脂肪酸未見在乳脂質的研究中報道，例如：4,12-二羥基-十五烷酸僅從盒果藤中分離得到[46]；12S-羥基-16-庚二酸和8E-十七烯二酸僅在紫花苜蓿中鑒定到[47]。

4 結 論

采用非靶向代謝組學和脂質組學的方法，對新疆和山東兩個主要產區的驢奶進行比較研究，提供了驢奶代謝物組成和脂質組成的總體信息。通過代謝組分析發現，驢奶中主要的代謝物包括脂質和類脂分子（主要包括磷脂酰乙醇胺、磷脂酰膽堿、磷脂酰絲氨酸、單硬脂酸甘油酯等）。代謝組學結果顯示XJ和SD驢奶樣品差異顯著，以VIP＞1，P＜0.05且FC≥2或＜0.5為閾值，在正離子和負離子模式下分別篩選出12、34種差異代謝物，其中注釋到的16種差異代謝物中FC較高（＜0.2）的兩種代謝物（麥德龍苷C、戊基羥脯氨酸），與細菌、腸道微生物菌群代謝等相關。通過脂質組學分析發現，驢奶中主要的脂質多為不飽和脂肪酸（＞70%），其中種類最多的是磷脂類。脂質組學結果也顯示XJ和SD驢奶樣品差異顯著，以VIP≥3.0，P＜0.001且FC≥2或＜0.5為閾值，在負離子和正離子模式下分別篩選了50、36個差異脂質，其中注釋到的差異脂質在正離子模式下有18種化合物，在負離子模式下有9種。其中包括一些具有生理功能的脂類物質例如：二酰基甘油、前列腺素F2α、十七碳烷酸等。不同地域驢奶中的差異代謝物和脂質可能與人類營養與健康、驢奶風味等相關，本研究將為驢育種、飼養、驢奶營養研究等提供一定理論依據和參考信息。目前，不同地域驢奶代謝組及脂質組方面產生差異的具體原因尚不明確，因此還有待于進一步研究。