J. Future Foods| UHPLC-Q-Exactive-MS/MS代謝組學和網絡藥理學：杏鮑菇在預防肥胖方面潛在機制

本文系Journal of Future Foods原創編譯，歡迎分享，轉載請授權。

Introduction

杏鮑菇（PE）是一種可食用和藥用的真菌。PE因其在醫學、食品工業和環境修復等多個領域的潛在應用而受到相當關注。這種真菌具有獨特的特性，例如易于獲取，通常比其他藥用真菌便宜。其營養成分主要包括蛋白質、碳水化合物、不飽和脂肪酸、膳食纖維等，這些成分具有多種生物活性，包括抗氧化、降脂、抗腫瘤、免疫調節和抑菌等作用。

在烹飪過程中，可食用蘑菇的化學成分、物理性質和酶改性可以在不同程度上被輕易改變，導致感官、營養和結構的變化，這些變化對其營養價值、消化性和吸收有積極和消極的影響。目前，越來越多的研究正在通過氣相色譜-質譜聯用技術（GC-MS）分析可食用蘑菇在干燥加工后揮發性風味化合物，而可食用蘑菇通常在烹飪后食用，更多非揮發性物質可能會對風味產生影響。食物中含有來自小分子食品樣品的多種代謝物，其濃度和極性具有廣泛的動態范圍。非靶向代謝組學廣泛應用于研究各種因素導致的加工食品的營養和感官變化。特別是超高效液相色譜-四極桿-質譜（UHPLC-Q-Exactive-MS/MS）在代謝物研究中發揮著重要作用，具有足夠的靈敏度、非常高的分辨率、高質量準確度和強大的碎片離子掃描能力。

從PE的代謝物中篩選出更多的碳水化合物，因此篩選出的碳水化合物將用于網絡預測方法，以探索它們是否具有預防肥胖的效果，并檢驗潛在的分子靶點以及預防和治療肥胖的信號通路。網絡藥理學是一門跨學科科學，它利用藥物在生物網絡中的藥理機制來解釋藥物成分、靶點和疾病之間的關系。分子對接是一種用于研究分子間相互作用并預測它們的結合模式和親和力的理論模擬方法。基于內源性代謝物的整體研究策略與食品營養的“多成分、多靶點、協同調節”特征相一致，網絡藥理學和分子對接技術的聯合使用在生物標志物發現和作用機制研究中具有獨特優勢。

在本研究中，我們采用了UHPLC-Q-Exactive-MS/MS代謝組學技術，全面分析了不同烹飪條件下PE的代謝物和香味物質。此外，我們將繼續篩選烹飪后PE中的碳水化合物成分，并結合網絡藥理學和分子對接，預測在預防肥胖方面表現出前景的PE中碳水化合物成分的潛在分子靶點和信號通路。這些重要的發現有助于選擇PE的最佳烹飪方法，并為該領域未來的研究提供了一定指導。

Results

烹飪過程中PE的代謝表型分析

如圖 1 所示， QC 樣本（淺藍色）聚類良好，表明實驗具有良好的重現性。 5 個組中的每一個都是一個高度分離的類別，表明這 5 組的代謝物在組間差異更大，而組內差異較小。代謝譜的差異反映了杏鮑菇樣本組成的差異。

R ，未處理樣本； A ，空氣油炸； B ，水煮； F ，油炸； S ，蒸制。

圖1PCA得分圖

PLS-DA得分圖顯示出明顯的類別分離，表明該模型具有良好的擬合和預測能力（圖2A～D）。由圖2E～H可知，該模型沒有過擬合，且差異代謝物的分析相對準確。

圖2 基于UHPLC-Q-Exactive-MS/MS數據的所有PE樣本的PLS-DA得分散點圖和200 次置換測試

不同烹飪方法的PE樣本代謝物特征

選擇了35 種代謝物作為關鍵代謝物（表1），這些代謝物包括18 種脂類及類脂分子、6 種有機酸及其衍生物、6 種核苷、核苷酸及其類似物、3 種有機雜環化合物、1 種苯基化合物和1種有機氧化合物，表明不同的烹飪方法對代謝物的合成具有顯著影響。

表1 在PE樣本中識別出的代謝物

由圖3可知，生PE組和熟PE組出現明顯分別。4 種烹飪方法呈現出不同的趨勢，由于4 種烹飪方法的時間和溫度不同，某些代謝物的差異有所變化。然而，這些差異相對較小，因而可以檢測到更多的代謝物，選擇共同代謝物作為更可靠的評估指標。

圖3 熱圖（A）和代謝通路（B）分析

KEGG通路分析

研究共識別出13 條通路（圖3B），其中，嘌呤代謝、丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代謝、甘油磷脂代謝和亞油酸代謝顯著富集（P<0.05）。在烹飪過程中，嘌呤表現出不同的趨勢；丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸通路是PE中形成良好風味的重要通路。

空氣油炸和水煮代謝物的比較分析

根據VIP>1和P<0.05，鑒定出16 種代謝物被標記為主要代謝物，包括6 種脂類和類脂分子，5 種有機酸及其衍生物，2 種有機雜環化合物，2 種苯類化合物，1 種核苷（圖4）。

A，空氣油炸；B，水煮。

圖4 空氣油炸與水煮代謝物比較熱圖

在PE中對碳水化合物目標和肥胖目標的預測

關于肥胖相關的靶標，在DisGeNet、OMIM和GeneCards數據庫中分別篩選出了2 821、91、10 709 個靶標。去除重復序列后總共獲得了11 285 個肥胖相關的靶標，疾病靶標與預測成分靶標的交集得到了173 個交集靶標（圖5A）。

A.碳水化合物與肥胖疾病目標的維恩圖；B.組分與疾病目標之間的相互作用網絡圖；C. STRING數據庫中交集目標的PPI網絡圖。

圖5 PE碳水化合物對肥胖的網絡藥理學分析

PPI網絡的分析與組件-疾病-靶點網絡的構建

構建了一個包含193 個節點和658 條邊的組分-疾病-靶點相互作用網絡（圖5B）。為分析靶點相互作用，將173 個重疊靶點導入STRING，并選擇“Homosapiens”作為“物種”以構建PPI網絡，結果得到一個包含167 個節點和931 條邊的網絡圖（圖5C）。PPI網絡被導入Cytoscape 3.9.2軟件進行進一步分析和評分，獲得了分子網絡圖，如圖6所示。對每個靶點進行了統計分析，以提取具有最強相互作用的PPI子網絡。結果顯示，STAT3、CASP3、JUN、PPARA、HSP90AA1、MMP9、IL2、PRKACA、PRKCA和TLR4的靶點在網絡中發揮了重要作用，可能是PE中碳水化合物的關鍵靶點。

圖6在Cytoscape 3.9.2軟件中靶向蛋白相互作用網絡，通過PPI篩選獲得的最強交互子網絡以及從PPI篩選中可視化和分析的關鍵靶向網絡

GO和KEGG富集分析

GO和KEGG富集分析如圖7所示。

圖7關鍵靶點目標的GO（A）和KEGG（B）富集分析

分子對接結果

碳水化合物與主要受體蛋白質具有良好的結合親和力，并表明其結合是自發且穩定的，因為碳水化合物與主要靶點的對接結合能均<0（圖8A）。對接結合能表明D-甘露糖、D-核糖、D-巖藻糖、D-葡萄糖醛酸、D-木糖、D-半乳糖和D-果糖與JUN良好對接，而

D

A.分子對接結合能熱圖；B～I.分子對接示意圖。

圖8 分子對接分析

Conclusion

烹飪過程中PE的代謝表型分析

研究基于UHPLC-Q-Exactive-MS/MS代謝組學方法研究了四種烹飪方法下PE的代謝物變化及其味道，并利用網絡藥理學探討了PE碳水化合物在預防肥胖中的機制。首先，通過UHPLC-Q-Exactive-MS/MS代謝組學篩選出了包括脂質和類脂質分子、有機酸及其衍生物、核苷、核苷酸及其類似物以及其他小分子在內的35 種關鍵代謝物。脂質和類脂質分子的影響最為顯著，不同烹飪方法的代謝物表現出不同趨勢，其中經過水煮的樣品含有多種甘油磷脂、甘油酯、不飽和脂肪酸等，其次是煎炸和空氣油炸。空氣油炸是一種新興的烹飪方式，這種烹飪方法使有機酸及其衍生物、核苷、核苷酸和類核苷酸、腺嘌呤和黃嘌呤在空氣油炸中更加豐富，從而賦予PE獨特的味道；盡管風味物質的刺激性更低，水煮卻含有多種對人體有益的脂質和類脂質分子，并產生對人體有害的物質。因此，分別比較了空氣油炸和水煮，發現空氣油炸產生了比水煮更多的有害物質（例如苯類化合物和有機雜環化合物），所以認為水煮來烹飪PE是一種健康、減脂和有益的方式。研究提供了關于不同烹飪方法對PE代謝物及其風味特性變化的影響的新見解，突顯了該方法在分析PE烹飪后代謝成分變化方面的實用性。其次，我們通過構建幾種碳水化合物（即甘露糖、核糖、鼠李糖、葡萄糖醛酸、葡萄糖、木糖、半乳糖和巖藻糖）與肥胖相關靶標之間的相互作用網絡，研究了PE中的碳水化合物在預防肥胖方面的作用，并預測了它們的通路和網絡藥理學的生物功能。結果發現有173 個靶標與PE碳水化合物在治療肥胖方面密切相關，10 個關鍵蛋白靶標經過PE碳水化合物的對接研究進行了驗證。本研究通過提供對PE碳水化合物抗肥胖生物活性的新理解，為開發基于PE碳水化合物的產品提供了新的機會。

Integrated UHPLC-Q-Exactive-MS/MS metabolomics and network pharmacology to explore the potential mechanism of obesity prevention in

Pleurotus eryngii

Ruixue Yuab1, Hejiang Zhouab1, Miao Xiongab, Junquan Chenab, Shuangping Wangab, Wen Xuab, Yang Tianabcd*, Lingyan Suab*

a

Yunnan Provincial Laboratory of Precision Nutrition and Personal Manufacturing, College of Food Science and Technology, Yunnan Agricultural University, Kunming 650201, China

b

Yunnan Provincial laboratory of precision nutrition and personalized manufacturing, Yunnan Agricultural University, Kunming 650201, China

c

National Research and Development Professional Center for Moringa Processing Technology, Yunnan Agricultural University, Kunming 650201, China

c

Pu'er University, Pu'er 665000, China

1

These authors contributed equally to this work.

*Corresponding author.

Abstract

Most of the Pleurotus eryngii (PE) are consumed after cooking. The aim of this study was to investigate the metabolites and flavour changes of PE under four cooking methods, namely, air frying, boiling, frying and steaming, by using metabolomics techniques, and to screen the components for network prediction of components that have the potential to prevent obesity, and to explore the underlying mechanisms. We used the UHPLC-Q-Exactive-MS/MS metabolomics method to identify and screen 35 metabolites as the major chemical components of PE, including lipids and lipid-like molecules, organic acids and derivatives, nucleosides, nucleotides, analogues, and other small molecules. In addition, a network pharmacology approach was used to identify targets such as STAT3, CASP3, and JUN were identified as playing important roles in the network. The results were validated by molecular docking. This study provides a basis for the optimization of cooking methods for PE and offers new insights for future research.

Reference:

YU R X, ZHOU H J, XIONG M , et al. Integrated UHPLC-Q-Exactive-MS/MS metabolomics and network pharmacology to explore the potential mechanism of obesity prevention in

Pleurotus eryngii

翻譯：羅敬（實習）

編輯：龔藝；責任編輯：梁安琪

封面圖片來源：攝圖網

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