代謝組學在谷物食品中的應用研究進展

范琦琦，趙香香，吳 鳴，李 祥，張 帥，喻 江，劉曉飛，張 娜

（哈爾濱商業(yè)大學食品工程學院，黑龍江省普通高等學校食品科學與工程重點實驗室，黑龍江省谷物食品與資源綜合加工重點實驗室，黑龍江哈爾濱 150076）

代謝組學是考察生物體系受到刺激或擾動前后的代謝產(chǎn)物圖譜及其動態(tài)變化，是研究生物體系代謝網(wǎng)絡的一種技術(shù)，研究對象主要是相對分子質(zhì)量1000 以下的內(nèi)源性小分子[1]。代謝產(chǎn)物可分為初級代謝產(chǎn)物和次級代產(chǎn)謝物。一般而言，如氨基酸、核酸、脂類物質(zhì)和能量物質(zhì)，普遍存在于生物體內(nèi)并對該生物體的生存至關(guān)重要，被稱作初級代謝產(chǎn)物[2]。次級代謝產(chǎn)物通常由初級代謝產(chǎn)物經(jīng)過一系列酶促反應產(chǎn)生，常出現(xiàn)在某種特有的代謝途徑中[3]，是藥物、保健品、食品添加劑、香料及色素等諸多產(chǎn)品的原料。按結(jié)構(gòu)不同對植物的次級代謝產(chǎn)物進行劃分，其中種類較多的有酚類、萜類以及生物堿等[4]，如大米中的酚類物質(zhì)，主要通過莽草酸和丙二酸兩個代謝途徑合成[5]。代謝組學在食品、醫(yī)藥等領(lǐng)域顯示出巨大的發(fā)展?jié)摿Γ瑢崿F(xiàn)了生物樣本中大量代謝產(chǎn)物的同步檢測，為獲得更詳細和全面的谷物食品信息提供了高效的方法。

谷類主要包括稻米、小麥、玉米、大豆及其他雜糧，是人類飲食的重要組成部分[6]，富含多種具有潛在功能的代謝產(chǎn)物，呈現(xiàn)不同的生物學功能。例如小米中的兒茶素可以結(jié)合血液中的重金屬，預防重金屬中毒[7]；黑米中的花青素具有抗氧化和抗炎活性功能[8]；大米中的酚類物質(zhì)可以降低如心血管疾病、II 型糖尿病、肥胖癥和某些類型的癌癥等疾病發(fā)生的風險[9]；大豆中的異黃酮、多肽等物質(zhì)具有抗氧化、抗癌、預防骨質(zhì)疏松、降血糖、降低心血管風險等功效[10]。盡管部分谷物代謝產(chǎn)物的功能已被驗證，但仍缺乏針對性和全面性的研究，需要科研工作者深入開展谷物代謝組學技術(shù)的研究。

本文就近年來代謝組學技術(shù)的分析流程（包括代謝產(chǎn)物的提取、代謝產(chǎn)物的檢測和代謝組學的數(shù)據(jù)分析），以及代謝組學技術(shù)在谷物食品成分鑒定、風味物質(zhì)鑒定、產(chǎn)地溯源和新產(chǎn)品開發(fā)等方面的研究進行綜述，期望為推動谷物食品的精深加工、產(chǎn)品拓展和廣泛應用提供理論依據(jù)。

1 代謝組學的分析流程

代謝組學的分析流程一般包括：代謝產(chǎn)物的提取、檢測和數(shù)據(jù)分析，如圖1 所示。代謝產(chǎn)物具有一定的復雜性和多樣性，檢測結(jié)果的覆蓋范圍往往受到樣品制備方法、儀器靈敏度和分析技術(shù)選擇性的限制[11]。代謝組學在不同領(lǐng)域的研究中，須采用不同的分析平臺來全面分析代謝產(chǎn)物。

圖1 代謝組學分析流程圖Fig.1 Analysis flow chart of metabolomics

1.1 代謝產(chǎn)物的提取

代謝產(chǎn)物的提取是整個分析流程的重要環(huán)節(jié)，主要取決于樣品材料和目標代謝產(chǎn)物。待檢測樣品的收集、提取和儲存的微小變化均會影響代謝產(chǎn)物的穩(wěn)定性，導致代謝組學的檢測發(fā)生變化，盡可能完整地保留待測樣品中整體代謝產(chǎn)物或特異性目標代謝產(chǎn)物至關(guān)重要[12]。提取代謝產(chǎn)物前，樣品需借助研磨、冷凍干燥和液氮凍融等方法進行處理，以避免酶誘導的內(nèi)源性代謝產(chǎn)物發(fā)生改變[13]，適當?shù)难心タ梢源龠M代謝產(chǎn)物的溶出，冷凍干燥可減少由于樣品水分含量不同而導致的代謝產(chǎn)物差異。

傳統(tǒng)的提取工藝耗時、不可持續(xù)，且需要耗費大量的有機溶劑。近年來，諸如超聲波輔助提取、超臨界流體萃取、亞臨界水提取等已成為獲取谷物食品代謝產(chǎn)物的綠色、安全、高效的手段。超聲波輔助法與傳統(tǒng)提取方法相比，減少了溶劑和能源的消耗、縮短了提取時間[14]，Ghasemzadeh 等[15]比較了超聲波輔助和傳統(tǒng)溶劑提取技術(shù)，結(jié)果表明乙醇:水（1:1）超聲波輔助提取的總酚類、總黃酮和生育三烯酚含量最高，抗氧化活性最高。超臨界流體是一種物質(zhì)狀態(tài)，具有接近氣體的擴散系數(shù)、黏度和接近液體的密度，具有更高的選擇性和擴散性等優(yōu)勢[16]，超臨界二氧化碳由于其類氣體和類液體特性，以及化學活性低、易獲取、易分離、無毒等優(yōu)點，常被應用于超臨界流體萃取[17]，Benito 等[18]對比利用超臨界二氧化碳萃取與己烷提取的藜麥油發(fā)現(xiàn)，前者萃取的藜麥油中生育酚的含量以及抗氧化活性更高。亞臨界水提取是在100 和374 ℃之間，且高壓保持水的液態(tài)，通過改變水的條件來改變其溶劑特性，實現(xiàn)高效和環(huán)保的提取[19]，Yoo 等[20]發(fā)現(xiàn)亞臨界水提取可有效地破壞燕麥β-葡聚糖與胚乳細胞壁的緊密結(jié)合，高效提取β-葡聚糖的效率。綜上所述，代謝組學技術(shù)的待檢測樣品的提取須優(yōu)化前處理方式和提取條件，避免引起生物學上不相關(guān)的變化。

1.2 代謝產(chǎn)物的檢測

代謝組學常用的檢測技術(shù)包括振動光譜、核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance，NMR）和一系列基于質(zhì)譜（Mass Spectrometry，MS）的技術(shù)等。

振動光譜技術(shù)主要包括傅里葉變換紅外光譜（Fourier Transform Infrared，F(xiàn)TIR）、傅里葉變換拉曼（Fourier Transform Raman，F(xiàn)T-Raman）光譜和近紅外（Near Infrared，NIR）光譜等技術(shù)[21]。Lanser等[22]利用FTIR 技術(shù)測定了大豆原油中的游離脂肪酸含量。Yin 等[23]結(jié)合NIR 和計算機視覺技術(shù)無損檢測了吐司面包中的金屬鐵、聚丙烯塑料和外來污染物。該技術(shù)可對樣品進行無損分析，且成本較低，但也存在一定的技術(shù)性問題，如檢測時受水分的影響較大、不能區(qū)分異構(gòu)物、靈敏度較差，不適于痕量化合物的鑒定[24]。NMR 參考譜庫由多個波譜儀頻率下收集的純化合物的一維或二維核磁共振波譜組成，是代謝產(chǎn)物定性和定量檢測的關(guān)鍵，何瑤等[25]利用NMR 技術(shù)鑒別五常稻花香米的真?zhèn)危l(fā)現(xiàn)摻假大米中α-葡萄糖、β-葡萄糖、淀粉、蔗糖、甜菜堿等16 種主要成分存在顯著差異。該技術(shù)具有穿透力強、樣品無損、檢測高效、重現(xiàn)性好的特點，但檢測靈敏度相對較低、光譜分辨率低、進樣量相對較大，不適合用于大量低濃度代謝產(chǎn)物的分析[24]。MS 技術(shù)常與氣相色譜（Gas Chromatography-Mass Spectrometry，GC-MS）和液相色譜（Liquid Chromatography-Mass Spectrometry，LC-MS）等技術(shù)聯(lián)用，MS 譜庫涵蓋廣泛，并且已被多個檢測平臺收錄，獲得的信息可以應用于食品安全、質(zhì)量、加工、儲存和認證方面[26]，Zhao 等[27]利用LC-MS 技術(shù)分析大豆油和花生油中的異黃酮和白藜蘆醇含量，用于摻假檢測。該技術(shù)易于自動化檢測，具有出色的分離能力，但存在樣品易被破壞、需要繁瑣的衍生化以增加分析物的揮發(fā)性等缺點。

1.3 代謝組學的數(shù)據(jù)分析

代謝組學技術(shù)測得的原始數(shù)據(jù)復雜，需要將多維分散的數(shù)據(jù)進行歸類和降維處理，排除不必要的干擾因素。檢測數(shù)據(jù)需要經(jīng)過去除基線偽影、峰值選取、對齊和歸一化、縮放和轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)預處理[21]，目前數(shù)據(jù)分析常用的兩類算法是非監(jiān)督法和監(jiān)督法。非監(jiān)督法中常使用的是主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和分層聚類分析（Hierarchical Cluster Analysis，HCA），PCA 存在因過度簡化數(shù)據(jù)易導致部分信息丟失的缺點[28]，常被用于監(jiān)督法的預處理，而HCA 是根據(jù)樣本的相似性進行分類，通過構(gòu)建樹狀圖使樣品間的相似性可視化。監(jiān)督法主要包括偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS）和以PLS 為基礎(chǔ)的方法如偏最小二乘判別分析（Partial Least Squares Discriminant Analysis，PLS-DA）、基于正交信號校正的偏最小二乘判別分析（Orthogonal Projections to Latent Structures Discriminant Analysis，OPLS-DA）進行分析[29]，該方法的關(guān)鍵是模型驗證，驗證通過模型構(gòu)建的結(jié)論在統(tǒng)計學上的有效性，驗證模型對未知樣本分類的全面性。

2 代謝組學技術(shù)在谷物食品中的應用

2.1 代謝組學在谷物食品成分鑒定中的應用

谷物食品的成分復雜，除蛋白質(zhì)等大分子物質(zhì)外，還含有酚類化合物、類胡蘿卜素、植物甾醇、生育酚等小分子物質(zhì)[30]。代謝組學具有高通量、高靈敏度等優(yōu)勢，能夠?qū)崿F(xiàn)多目標、全組分的同步檢測，特別是傳統(tǒng)檢測技術(shù)無法檢測到的微量成分。Kim等[31]利用LC-MS 和GC-MS 分析糙米在發(fā)芽過程中代謝產(chǎn)物譜的變化，共鑒定出包括酸性化合物、氨基酸、糖、脂質(zhì)在內(nèi)的25 種差異代謝產(chǎn)物，其中溶血磷脂酰膽堿、蔗糖和葡萄糖是發(fā)芽糙米的主要代謝產(chǎn)物。扎桑等[32]利用于UPLC-MS 技術(shù)檢測青稞籽粒的脂類代謝產(chǎn)物，主要包括甘油三酯、磷脂酰膽堿、脂肪酸和磷脂酰乙醇胺等。代謝組學能探明代謝產(chǎn)物的組成、比例和含量，有助于針對特定人群開發(fā)特殊需求的谷物食品。為了更好地解析不同谷物食品代謝產(chǎn)物的多樣性，可對谷物食品代謝產(chǎn)物進行廣泛分析、定向和差異性分析。常見谷物食品的代謝組學分析如表1 所示。

表1 常見谷物食品代謝產(chǎn)物的代謝組學分析Table 1 Metabolomic analysis of bioactive substances in common cereal foods

2.2 代謝組學在谷物食品風味物質(zhì)鑒定中的應用

風味是評價食品品質(zhì)的重要因素之一，由揮發(fā)性代謝產(chǎn)物積累形成。大米香氣受揮發(fā)性代謝產(chǎn)物的影響明顯，目前已鑒定出250 多種揮發(fā)性代謝產(chǎn)物，其中區(qū)分芳香和非芳香大米的標志物是2-乙酰基-1-吡咯啉，其前體是脯氨酸，與某些水稻品種的香氣有關(guān)[42-43]，而大米在烹飪過程中也會衍生新的代謝產(chǎn)物，如3-羥基-4,5 二甲基-2（5H）-呋喃酮，具有類似調(diào)味品的氣味[44]。Farag 等[45]利用GC-IMS 和GCMS 對不同條件處理的玉米進行代謝組學比較，發(fā)現(xiàn)烘烤后的玉米會產(chǎn)生具有堅果味的2-乙酰基吡嗪。Jiang 等[46]利用LC-MS 技術(shù)鑒定全麥面包中的苦味揮發(fā)性代謝產(chǎn)物，發(fā)現(xiàn)與多酚、生物堿、單寧、某些糖苷和肽等的存在有關(guān)，為改善全麥面包風味提供了理論依據(jù)。目前，已知的揮發(fā)性香氣代謝產(chǎn)物有酯類、醇類、醛類、酮類、內(nèi)酯類和萜類化合物，在谷物食品風味形成過程中發(fā)揮重要作用。借助代謝組學技術(shù)檢測谷物食品的代謝產(chǎn)物，在保證食品營養(yǎng)均衡的同時，使風味達到最佳，為開發(fā)優(yōu)質(zhì)的谷物食品奠定基礎(chǔ)。常見谷物食品風味物質(zhì)的代謝組學測定如表2 所示。

2.3 代謝組學在谷物食品的溯源追蹤中的應用

近年來，隨著農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易的全球化，谷物食品原料的安全性備受關(guān)注，主要集中在谷物原料產(chǎn)地和品種的溯源。谷物的遺傳背景和地理標志（土壤和氣候）是影響谷物代謝產(chǎn)物的重要因素，其中地理標志可以提高商品的經(jīng)濟價值。歐盟委員會創(chuàng)建了“受保護的地理標志”和“受保護的原產(chǎn)地名稱”的體系，可用來認證優(yōu)質(zhì)大米產(chǎn)品[57]。大米中的己醛濃度主要受貯藏條件、貯藏時間、脂肪酸濃度以及水稻種植區(qū)氣候的影響，Zhao 等[58]研究發(fā)現(xiàn)我國南方地區(qū)水稻的己醛含量明顯高于北方地區(qū)水稻。馮玉超等[59]利用GC-MS 技術(shù)檢測黑龍江省寧安市和五常市的稻花香大米，發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)地對脂肪酸及其衍生物含量的影響明顯。梁北辰[60]利用FTIR 技術(shù)檢測大米樣品，并分析了光譜數(shù)據(jù)與產(chǎn)地之間的相關(guān)性，選擇可反映淀粉含量的光譜段，對五常、響水、越光三個產(chǎn)地大米的判別準確率分別達到75%、75%、90%。小麥籽粒中的脂質(zhì)含量、脂質(zhì)類別和脂肪酸水平與小麥的品種、生長環(huán)境、土壤條件和成熟度有關(guān)，硬質(zhì)小麥通常比普通小麥具有更高的脂質(zhì)含量，且硬質(zhì)小麥和普通小麥的脂肪酸水平不同[61]。代謝組學是一種谷物食品原料溯源準確度高、靈敏性好、經(jīng)濟有效的分析技術(shù)，常見谷物食品溯源如表3 所示。

表3 常見谷物食品溯源的代謝組學分析Table 3 Metabolomic analysis of common cereal foods traceability

2.4 代謝組學在谷物食品精深開發(fā)中的應用

一般情況下，谷物原料經(jīng)去殼、碾磨、粉碎等加工過程可獲得米、面等初加工產(chǎn)品，再經(jīng)過蒸煮、烘烤、油炸、發(fā)酵等加工方式可獲得面條、饅頭、面包、粥、酒、醋等終加工產(chǎn)品。隨著人們對食品營養(yǎng)需求的不斷提升，谷物食品的開發(fā)呈現(xiàn)多樣化。Koistinen 等[72]利用LC-MS 技術(shù)對全麥面包發(fā)酵前后的代謝產(chǎn)物進行分析，發(fā)酵面包的支鏈氨基酸（亮氨酸、異亮氨酸）以及含有支鏈氨基酸的幾種小肽含量增多，其中28 種肽已被納入抗高血壓肽數(shù)據(jù)庫中[73]。Tyagi 等[74]利用UHPLC-MS 技術(shù)對伊氏乳桿菌發(fā)酵的發(fā)芽糙米代謝產(chǎn)物進行分析，發(fā)現(xiàn)必需氨基酸、有機酸、酚類化合物和脂肪酸的含量增多，可預防心血管、II 型糖尿病、肥胖等慢性疾病。在新谷物食品開發(fā)過程中，可以通過代謝組學技術(shù)評價食品品質(zhì)，有助于獲得完善的食品配方和適宜的加工方式。近年來，代謝組學在谷物食品開發(fā)中的應用如表4 所示。

表4 代謝組學在谷物產(chǎn)品開發(fā)中的應用Table 4 Application of metabolomics in new cereal product development

2.5 代謝組學在谷物食品中其他方面的應用

近年來，谷物食品摻假事件層出不窮，代謝組學技術(shù)可以監(jiān)測谷物食品代謝產(chǎn)物，實現(xiàn)對摻雜物的定性和定量分析。Righetti 等[85]驗證了硬質(zhì)小麥粉中具有統(tǒng)計學意義的代謝產(chǎn)物，特別是十七烷基間苯二酚，可以用于區(qū)分普通小麥粉和硬質(zhì)小麥。代謝組學技術(shù)可用于新型原料替代品的開發(fā)，Zhang 等[86]發(fā)現(xiàn)由高地大麥可替代高粱釀造山西陳釀醋，陳釀醋中酸和酯的揮發(fā)性風味更勝一籌。代謝組學技術(shù)還可以用于儲藏期谷物食品的階段檢測，監(jiān)測谷物食品的品質(zhì)劣變過程，利于精準確定食品的貨架期，Alia等[87]發(fā)現(xiàn)儲存10 d 的小米粉中，亞油酸、C-糖基黃酮、總酚含量顯著升高，此時的小米粉不適宜食用；Zhao 等[88]研究發(fā)現(xiàn)高溫儲存會導致大米中醛、酮和呋喃等揮發(fā)性化合物含量增加，導致大米品質(zhì)下降；Wang 等[89]通過對粳稻與秈稻儲藏期的差異代謝產(chǎn)物研究發(fā)現(xiàn)，少量的糖醇（d-山梨醇、d-甘露醇、葡萄糖酸和杜爾西醇）會影響淀粉的合成代謝，導致兩個品種的糊化特性發(fā)生變化，進而導致食品品質(zhì)差異。

3 結(jié)論

隨著分析儀器和數(shù)據(jù)分析平臺的快速發(fā)展，代謝組學的發(fā)展在谷物食品領(lǐng)域引起了高度的關(guān)注，其應用范圍變得更加廣泛，影響谷物食品品質(zhì)、營養(yǎng)特性等的代謝產(chǎn)物將會更加明確，不同來源谷物食品的代謝產(chǎn)物數(shù)據(jù)庫將會被不斷豐富和完善。代謝組學技術(shù)已探明了谷物食品的部分代謝產(chǎn)物，但仍有大量科研工作要做，一方面，未知代謝產(chǎn)物的識別是一個主要瓶頸；另一方面，將已知的代謝產(chǎn)物轉(zhuǎn)化為可以利用的數(shù)據(jù)。

目前代謝組學在谷物食品領(lǐng)域的研究仍處于不斷發(fā)展和完善階段，主要有以下幾個方面：a.建立靈敏度好、重復性強、覆蓋率高的代謝組學定量分析方法，開發(fā)快速、高效的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，完善并擴大代謝物數(shù)據(jù)庫和代謝組學數(shù)據(jù)信息；b.將靶向和非靶向方法進行融合以實現(xiàn)更有效的代謝組學分析；c.模型的建立和實驗設(shè)計既要與食品安全的理念相一致，同時也要遵循現(xiàn)代科學規(guī)律；d.將代謝組學與其他組學進行整合，例如代謝組學與宏基因組學相結(jié)合可以更好地了解影響食品品質(zhì)各因素之間的相關(guān)性。綜上所述，開源數(shù)據(jù)庫、絕對定量、標記驗證、成熟的預測模型和多技術(shù)整合利用是進一步提煉信息，并最終控制谷物食品原料種植、加工和儲存的關(guān)鍵，要利用現(xiàn)有的科研成果，在代謝組學基礎(chǔ)理論的指導下，逐漸形成科學嚴謹?shù)臉藴驶芯矿w系，推動谷物食品的發(fā)展進程。

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