基于LC-MS/MS的荷斯坦奶牛卵巢静止代谢组学分析

Metabolomic analysis of inactive ovary in Holstein cows based on LC-MS/MS

摘要

为探讨奶牛卵巢静止的代谢组学特征，理解其发病机制及相关生理指标的变化，本研究选取了年龄、胎次、日均产奶量相近的卵巢静止奶牛（IO， n=6）与正常健康奶牛（HC， n=6）作为研究对象，于产后63 d清晨饲喂前，通过尾静脉采集IO和HC奶牛的血液样本用于生化指标分析，并采用经阴道超声引导穿刺技术收集卵巢皮质组织用于代谢组学分析。结果表明：1）相比于HC组奶牛，IO组奶牛的体况（BCS）显著低于HC组奶牛（P<0.05），63 d最大卵泡直径、血浆雌二醇（E2）水平极显著低于HC组（P<0.01），血浆非酯化脂肪酸（NEFA）和天冬氨酸转氨酶（AST）水平极显著高于HC组（P<0.01）。2）与HC组相比，IO组共鉴定出23种差异代谢物，其中17种代谢物上调，6种代谢物下调。3）差异代谢物富集在9条显著变化的代谢途径：精氨酸生物合成（P=0.005）、丁酸代谢（P=0.005）、组氨酸代谢（P=0.006）、丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢（P=0.018）、精氨酸和脯氨酸代谢（P=0.029）、嘧啶代谢（P=0.034）、亚油酸代谢（P=0.038）、花生四烯酸代谢（P=0.042）和氮代谢（P=0.045）。综上，本研究确定了奶牛卵巢静止与激素水平降低及代谢物谱显著变化相关，为进一步改善奶牛生殖健康提供了理论依据。

Abstract

To explore the metabolomic characteristics of inactive ovaries in dairy cows and understand the changes in their pathogenesis and related physiological indicators， this study selected inactive ovarian cows （IO， n=6） and healthy control cows （HC， n=6） with similar age， parity， and average daily milk yield as research subjects. Blood samples were collected via tail venipuncture before feeding on day 63 postpartum for biochemical analysis， and ovarian cortical tissue was collected using transvaginal ultrasound-guided puncture for metabolomic analysis. The results indicated that： 1） Compared with HC group cows， the IO group exhibited a significantly lower body condition score （BCS） （P<0.05）， as well as significantly reduced maximum follicle diameter at 63 days and plasma estradiol （E2） levels （P<0.01）. Additionally， the plasma non-esterified fatty acids （NEFA） and aspartate aminotransferase （AST） levels were markedly higher in the IO group than in the HC group （P<0.01）. 2） A total of 23 differential metabolites were identified in the IO group compared to the HC group， with 17 metabolites upregulated and 6 metabolites down-regulated. 3） Differential metabolite enrichment in 9 significant metabolic pathways： arginine biosynthesis （P=0.005）， but anoate metabolism （P=0.005）， histidine metabolism （P=0.006）， metabolism of alanine， aspartate， and glutamate （P=0.018）， arginine and proline metabolism （P=0.029）， pyrimidine metabolism （P=0.034）， linoleic acid metabolism （P=0.038）， arachidonic acid metabolism （P=0.042）， and nitrogen metabolism （P=0.045）. In conclusion， this study determined that inactive ovaries in dairy cows with decreased hormone levels and significant changes in metabolomic profile， providing a theoretical basis for further improvements in dairy cow reproductive health.

Graphical abstract

关键词

奶牛 / 卵巢静止 / 卵巢皮质组织 / 代谢组学

Key words

cow / inactive ovary / ovarian cortical tissue / metabolomics

奶牛的卵巢静止（Inactive ovaries）是指双侧卵巢均无大于10 mm的卵泡，无黄体，持续时间超过7 d^［1］。据Li等^［2］ 报道，奶牛的卵巢静止发生率为4.7%~8.5%。卵巢静止奶牛通常表现为卵巢体积缩小、卵泡发育受阻^［3］。卵巢静止的发生会延长奶牛的产犊间隔和首次发情天数，导致奶牛繁殖效率降低，使奶牛面临更高的淘汰风险，给养殖业经济效益造成了巨大损失^［1］。

卵巢静止的发病机制复杂，可能与多种内外因素有关。研究表明，营养状况、激素调节和环境等因素均可能影响奶牛的卵巢功能^［4-6］。例如，缺乏微量元素和矿物质元素会导致奶牛卵巢周期性异常，进而影响卵巢的正常发育^［7］，而雌激素和孕激素水平的失衡会进一步加剧卵巢不活跃的情况^［8］。此外，环境因素如热应激会降低奶牛采食量，从而影响能量代谢，也被认为是导致奶牛卵巢静止的重要诱因^［9］。通过对这些因素的系统分析，可以为奶牛的卵巢静止提供更加全面的认识，从而提出有效的干预措施。

近年来，代谢组学技术的快速发展为研究奶牛生理状态提供了新的工具，基于液相色谱-质谱联用（LC-MS/MS）的代谢组学研究可以全面分析生物样本中的小分子代谢物^［10］，为理解奶牛卵巢静止的代谢变化提供了有效的方法。Wang等^［11］ 通过对卵巢静止奶牛血清和卵泡液代谢组学的研究发现，卵巢静止奶牛的代谢组谱与正常奶牛存在明显差异，尤其是在能量代谢和氨基酸代谢等方面。这些差异的代谢物包括谷氨酸、鞘磷脂及其他小分子，可能作为卵巢静止的潜在生物标志物。

卵巢静止奶牛的研究主要集中在代谢组学、蛋白质组学、生殖激素水平、矿物质代谢和细胞因子变化等领域。其中代谢组学方法的研究主要集中在血清和卵泡液等体液样本，目前尚未有关于卵巢静止奶牛卵巢皮质组织代谢组学的相关报道。本研究旨在通过LC-MS/MS技术，对卵巢静止奶牛的卵巢皮质组织代谢组进行深入分析，探讨与卵巢功能障碍相关的关键代谢物，为进一步的生物标志物筛选提供数据支持。通过识别这些代谢标志物，可以为奶牛的繁殖管理提供新的视角，并有助于开发针对性的干预措施，以改善奶牛的繁殖性能和整体健康，从而促进乳业的可持续发展。

1　材料与方法

1.1　试验动物

在本研究中，选取了12头高产荷斯坦奶牛（平均年龄（3.98±0.62）岁，体况评分（BCS）2.95±0.44，胎次2.75±0.62，日均产奶量（43.87±4.18） kg）。这12头奶牛被分为卵巢静止组（IO，n=6）和健康对照组（HC，n=6）。研究人员在第56天和第63天，对所有奶牛进行卵巢超声检查，采用经直肠超声技术（超声频率5.0 MHz，BCF技术有限公司，英国），具体方法如之前所述^［1］。简而言之，在2次卵巢超声检查中，具有正常黄体和/或大卵泡（直径>10 mm）的奶牛被纳入HC组。IO组则选择无卵巢囊肿和持久性黄体，且没有正常黄体和大卵泡的奶牛。经过2次检查，发现这些奶牛的卵泡结构没有明显变化。2名经验丰富的兽医在研究中排除了有其他健康问题的奶牛。奶牛BCS由2名受过训练的兽医按照5分制的BCS评分方法（1~5分，每0.25为1个级别）进行评估^［12］。所有奶牛采用集约化散栏式喂养，并使用全混日粮（TMR）饲喂（表1）^［13］。奶牛每天饲喂3次，并每天在05：00、 13：30和21：30挤奶3次。在产后第63天清晨饲喂前，通过尾静脉采集HC和IO奶牛的血液样本于添加肝素锂的抗凝管中，12 000 r/min离心10 min，收集血浆于-80 ℃冻存用于生化指标分析；采用经阴道超声引导穿刺，从2组奶牛的同侧卵巢独立采集卵巢皮质组织样本^［14］。将组织分组、标记，装入无菌冷冻管中，用液氮快速冷冻，-80 ℃保存，待LC-MS /MS分析。

1.2　试验方法

1.2.1　血浆生化指标测定

血浆β-羟基丁酸酯（BHB）、非酯化脂肪酸（NEFA）、葡萄糖（GLU）、天冬氨酸转氨酶（AST）、丙氨酸转氨酶（ALT）、总蛋白（TP）、磷（P）、镁（Mg）的水平采用商用生化检测试剂盒（迈瑞生物医学电子有限公司，深圳，中国），采用迈瑞BS-830S全自动生化分析仪（迈瑞生物医学电子有限公司，深圳，中国）。所有测量都按照试剂盒制造商的说明书进行。血浆雌二醇（E2）浓度使用商业试剂盒（信帆生物技术有限公司，上海，中国）测量，并使用XH-6080放射免疫计数器（西安核仪器有限公司，西安，中国）定量。E2的检测灵敏度为2 pg/mL。检测内变异系数<10%，检测间变异系数<15%。

1.2.2　卵巢皮质组织样本处理

首先，将卵巢皮质组织样品用液氮进行研磨。取50 mg研磨后的样品，加入1 mL提取液，涡旋混合 30 s后，再使用研磨仪充分研磨5 min。接着，将样品置于冰水浴中进行超声处理5 min，并重复该步骤2~3次。随后，将样品静置于-40 ℃条件下1 h。将低温高速离心机设定为12 000 r/min，4 ℃，离心15 min。离心后，取上清液并将60 μL转入进样瓶中进行分析。提取液中添加内标，浓度为 1 μg/mL，V_甲醇∶V_乙腈：V_水=2∶2∶1配置。此外，取所有样品的等量上清液混合，制备质控样品（QC）以供后续检测。

1.2.3　LC/MS分析

LC-MS/MS分析采用了超高效液相色谱仪（UHPLC）系统（Vanquish，Thermo Fisher Scientific）和UPLC BEH Amide色谱柱（2.1 mm×100 mm，1.7 μm），与Q Exactive HFX质谱仪（Orbitrap MS，Thermo）连接。流动相由25 mmol/L乙酸铵和 25 mmol/L氢氧化氨水溶液（pH=9.75）（A）及乙腈（B）组成。洗脱梯度设置为：0~0.5 min，95% B；0.5~7.0 min，95%~65% B；7.0~8.0 min，65%~40% B；8.0~9.0 min，40% B；9.0~9.1 min，40%~95% B；9.1~12.0 min，95% B，流动相流速为0.5 mL/min，柱温设定为35 ℃，进样器温度为4 ℃，进样量为3 μL。在采集软件（Xcalibur，Thermo）的控制下，QE HFX质谱仪能够以信息依赖的采集模式获取MS/MS光谱。在此模式下，采集软件会持续评估全扫描谱。ESI源的条件设定为：鞘气流量50 Arb，辅助气流量10 Arb，毛细管温度320 ℃，全质谱分辨率60 000，MS/MS分辨率7 500，碰撞能量设置为10/30/60（NCE模式），喷雾电压分别为3.5 kV（正离子模式）和-3.2 kV（负离子模式）。

1.2.4　差异代谢物的筛选和KEGG分析

将质谱原始数据利用Proteo Wizard软件进行格式转换。随后，使用基于XCMS的自编R语言程序对保留时间（RT）进行校正，同时完成峰值的识别、提取和鉴定等相关工作。获得的LC/MS数据矩阵导入SIMCA软件（V14.1）进行格式化处理，并进行主成分分析（PCA），以探讨样品的整体分布状况。在分析结果时，采用正交偏最小二乘法-判别分析（OPLS-DA）来区分代谢轮廓并识别差异代谢物。通过OPLS-DA建模分析，进行200次置换检验以评估模型的稳定性。模型的有效性通过交叉验证得出的Q²和R²Y进行判断，其中R²Y用于描述模型的优化程度，Q²则反映模型的累积预测能力和可预测性。最终差异代谢物选取标准为P<0.05，且OPLS-DA分析中的变量重要性（VIP）>1为差异变量。使用完全链接层次聚类法对差异代谢物进行聚类，并可视化为层次聚类热图。此外，使用京都基因与基因组百科全书（KEGG）数据（www.kegg.jp/kegg/pathway.html）对差异代谢物进行KEGG通路富集分析，并使用MetaboAnalyst 6.0软件（https：//www.metaboanalyst.ca/）将结果可视化为气泡图。

1.2.5　统计分析

使用IBM SPSS Statistics 26.0对数据进行分析。采用独立样本t检验来评估IO组和HC之间的临床和血浆生化变量的差异。数据以平均值±标准差表示。P<0.05表示差异显著，P<0.01表示差异极显著。

2　结果与分析

2.1　临床信息及血浆生化指标测定

表2显示了IO组和HC组奶牛的临床特征。2组奶牛的年龄、胎次和产后56 d卵泡最大直径相似（P>0.05）。IO组奶牛的BCS显著低于HC组（P<0.05），63 d最大卵泡直径、血浆E2水平极显著低于HC组（P<0.01），血浆NEFA和AST水平极显著高于HC组（P<0.01）。2组奶牛血浆中其他血浆生化指标水平差异不显著（P>0.05）。

2.2　多元统计分析

采用无监督主成分分析方法观察样本间的总体分布（图1（a））。PCA评分图显示IO组和HC组之间的卵巢组织样本有部分重叠。为了更好地区分IO组和HC组之间的差异，提高模型的有效性和分析能力，进行了有监督的OPLS-DA分析（图1（b））。根据OPLS-DA评分图，IO组和HC组存在显著分离，说明2组间代谢物存在显著差异。卵巢组织样本的OPLS-DA评分图的R²Y和Q²值分别为1和0.792，均接近1，说明该模型稳定可靠。为了防止OPLS-DA模型的过拟合，采用200次置换检验方法对其稳定性进行了检验。Q²的截距值<0.05，说明没有过拟合（图1（c））。

2.3　差异代谢物分析

VIP>1且P<0.05的变量被视为差异代谢物。与HC组相比，IO组共鉴定出23种差异代谢物，其中17种代谢物上调，包括L-谷氨酸、吲哚乙醛、十六烷二酸、13-L-过氧基亚油酸、D-核糖-5-磷酸、8，9-二羟基二十烯酸、苯-1，2，4-三醇、2-氧戊二酸、脱氧胞苷、2-氨基-3-甲基丁酸、（2S）-2-氨基戊二酸、L-脯氨酸、17β-乙酰氨基雄烯-4-烯-3-酮、5-氨基戊酸、单乙基己基邻苯二甲酸、扎尔西他滨、12-酮-白三烯B4；6种代谢物下调，包括油酸乙酯、2-（1H-咪唑-5-基）乙胺、甘氨酰甘氨酸、N-乙酰神经氨酸、尿苷-5'-单磷酸、组胺（表3）。将23种差异代谢物的相对丰度在IO组和HC组之间进行比较，在热图上显示出明显的聚类模式（图2）。

2.4　KEGG分析

为进一步了解IO组和HC组之间差异代谢物的生物学意义，使用MetaboAnalyst 6.0在线平台（https：//new.metaboanalyst.ca/）进行了KEGG通路富集分析。利用交互式可视化方法来显示2组间23种差异代谢物富集的主要代谢通路（图3）。与HC组相比，IO组的奶牛共有9条代谢通路受到显著影响。包括精氨酸生物合成（P=0.005）、丁酸代谢（P=0.005）、组氨酸代谢（P=0.006）、丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢（P=0.018）、精氨酸和脯氨酸代谢（P=0.029）、嘧啶代谢（P=0.034）、亚油酸代谢（P=0.038）、花生四烯酸代谢（P=0.042）和氮代谢（P=0.045）。

3　讨 论

激素水平的变化是影响卵巢功能的重要因素^［8］。本研究显示，IO组奶牛血浆中的E2水平显著低于HC组。低水平的E2不仅反映了卵巢功能的抑制，还可能导致卵泡发育障碍及排卵的延迟^［15］。这种激素水平的下降可能导致奶牛的生殖效率降低，增加淘汰风险。另一方面，NEFA和AST水平的升高及BCS的下降可能与能量代谢障碍有关。在生理应激下，尤其是在妊娠期和泌乳期，奶牛常会出现脂肪动员过度，肝功受损，导致血液中NEFA和AST水平升高^［16-17］。这种情况可能进一步加剧氧化应激，从而影响卵巢的正常功能。

本研究对IO奶牛进行了深入的代谢组学分析，阐明了产后IO牛与卵巢功能正常的HC牛在卵巢皮质组织中的代谢变化。通过LC-MS/MS和复杂的统计分析，发现IO组奶牛的卵巢皮质组织中存在显著的代谢物谱差异，共鉴定出23种差异代谢物，其中17种上调，6种下调。这些代谢物的上下调及相关通路的变化对奶牛的卵巢静止状态具有重要影响。这些差异代谢物主要参与了9条代谢途径的变化，包括与氨基酸代谢相关的精氨酸生物合成、丁酸代谢、组氨酸代谢、丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢、精氨酸和脯氨酸代谢；与脂质代谢有关的亚油酸代谢和花生四烯酸代谢；与核苷酸的合成和降解相关的嘧啶代谢；与氨基酸的合成与分解相关的氮代谢。这些数据表明，IO奶牛卵巢皮质组织中氨基酸代谢、脂质代谢、嘧啶代谢和氮代谢发生了显著改变。

氨基酸代谢的变化，如精氨酸的代谢不仅在蛋白质合成中起关键作用，还参与生物活性分子的合成，如一氧化氮（NO）不仅对卵巢血流和功能有重要影响还可以调节卵巢内部的激素生成和分泌^［18-19］。精氨酸代谢的改变可能导致NO合成的减少，进而影响卵巢的血流动力学和激素分泌。丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸的代谢不仅涉及细胞能量的生成，还可能作为信号分子参与卵母细胞质量的监管，影响卵泡的生长和发育^{［11，20］}。这些氨基酸代谢途径的变化反映了在应激条件下，奶牛为维持基本生理功能而进行的代偿性代谢变化。其次，脂质代谢途径的改变，如亚油酸和花生四烯酸代谢，在机体氧化应激和炎症调节过程中起着重要作用^［21-23］，其代谢异常可能导致炎症反应和内分泌异常，从而影响卵巢功能。此外，脂质代谢产物（如前列腺素）在卵巢的生理过程中扮演着重要角色，前列腺素E2被认为在卵母细胞成熟和卵泡破裂过程中起到重要作用，而前列腺素F2α则在黄体的退化过程中扮演重要角色^［24-25］，其代谢异常可能导致卵巢功能的紊乱。嘧啶代谢是细胞发育、增殖和修复中的关键代谢途径，在细胞能量代谢和信号转导过程发挥着重要作用^［26］，其代谢的不平衡可能导致卵巢细胞功能下降，进而影响卵泡发育和激素合成，从而可能影响细胞的增殖能力和卵泡的发育。最后，氮代谢在氨基酸和蛋白质的合成与分解中发挥重要作用，其代谢异常可能导致氨基酸供给不足，影响激素和生殖相关蛋白的合成，导致卵巢的正常功能。氮代谢的变化可能是奶牛在面对不利生理条件时的一种代偿机制，试图通过调节氨基酸供应来维持卵巢的基本功能，但长期的代偿性改变可能导致卵巢的不活跃状态，进而影响整体的生殖健康。这些结果不仅揭示了IO奶牛卵巢功能异常的代谢基础，还为未来的干预措施提供了潜在靶点。

4　结 论

本研究通过非靶向代谢组学表征了IO奶牛和HC奶牛的卵巢皮质组织代谢组谱，鉴定出23种与奶牛IO相关的差异代谢物。此外，涉及氨基酸代谢、脂质代谢、嘧啶代谢以及氮代谢的9条代谢通路在IO奶牛卵巢皮质组织中发生了显著改变。这些变化与卵巢功能障碍密切相关，为卵巢静止的早期识别和干预提供新的思路。未来的研究应进一步探讨这些代谢物的机制，以改善奶牛的繁殖性能，促进乳业的可持续发展。

参考文献

[1] Song Y X， Cheng J X， Yu H， Wang Z J， Bai Y L， Xia C， Xu C. Early warning for ovarian diseases based on plasma non-esterified fatty acid and calcium concentrations in dairy cows［J］. Frontiers in Veterinary Science， 2021， 8： 792498

[2] Li Z， Luan S， Yan L， Xie C， Lian Z， Yang M， Mei M， Lin P， Wang A， Jin Y. Effect of double-ovsynch and presynch-ovsynch on postpartum ovarian cysts and inactive ovary in high-yielding dairy cows ［J］. Frontiers in Veterinary Science， 2024， 11： 1348734

[3] Zhao C， Shu S， Bai Y L， Wang D， Xia C， Xu C. Plasma protein comparison between dairy cows with inactive ovaries and estrus［J］. Scientific Reports， 2019， 9（1）： 13709

[4] 武明， 王宪龙， 李锡智， 曾申明. 北京地区季节变化对奶牛发情和受胎的影响［J］. 中国畜牧杂志， 2011， 47（13）： 75-78

[5] Wu M， Wang X L， Li X Z， Zeng S M. The effect of seasonal changes on estrus and conception in dairy cows in Beijing area［J］. Chinese Journal of Animal Science， 2011， 47（13）： 75-78 （in Chinese）

[6] Gábor G， Balogh O G， Kern L， Gábor P， Fébel H. Nutrition， metabolic status and reproductive efficiency in dairy herds［J］. Open Journal of Animal Sciences， 2016， 6： 75-84

[7] 陈晓景， 乔静波. 影响肉牛繁殖能力的主要因素分析［J］. 中国畜牧业， 2024， （15）： 49-50

[8] Chen X J， Qiao J B. Analysis of najor factors affecting reproductive ability in beef cattle［J］. China Animal Industry， 2024， （15）： 49-50 （in Chinese）

[9] 陈宏， 孔伟. 有机微量元素对肉牛繁殖的影响［J］. 现代畜牧科技， 2023， （6）： 53-55

[10] Chen H， Kong W. Effects of organic trace elements on reproduction in beef cattle［J］. Modern Animal Husbandry Science and Technology， 2023， （6）： 53-55 （in Chinese）

[11] Clark Z L， Karl K R， Ruebel M L， Latham K E， Ireland J J. Excessive follicle-stimulating hormone during ovarian stimulation of cattle may induce premature luteinization of most ovulatory-size follicles ［J］. Biology of Reproduction， 2022， 106（5）： 968-978

[12] Rhoads M L， Rhoads R P， VanBaale M J， Collier R J， Sanders S R， Weber W J， Crooker B A， Baumgard L H. Effects of heat stress and plane of nutrition on lactating Holstein cows： I. Production， metabolism， and aspects of circulating somatotropin ［J］. Journal of Dairy Science， 2009， 92（5）： 1986-1997

[13] Bai Y L， Song Y X， Zhang J， Fu S， Wu L， Xia C， Xu C. GC/MS and LC/MS based serum metabolomic analysis of dairy cows with ovarian inactivity［J］. Frontiers in Veterinary Science， 2021， 8： 678388

[14] Wang Z J， Song Y X， Sun S H， Zhao C， Fu S X， Xia C， Bai Y L. Metabolite comparison between serum and follicular fluid of dairy cows with inactive ovaries postpartum［J］. Animals （Basel）， 2022， 12（3）： 285

[15] Edmonson A J， Lean I J， Weaver L D， Farver T. A body condition scoring chart for Holstein dairy cows［J］. Journal of Dairy Science， 1989， 72：68-78

[16] NRC. Nutrient requirements of dairy cattle ［S］.7th ed. Washington：The National Academies Press，2001

[17] Aerts J M， Oste M， Bols P E. Development and practical applications of a method for repeated transvaginal， ultrasound-guided biopsy collection of the bovine ovary ［J］. Theriogenology， 2005， 64（4）： 947-957

[18] Lopes A S， Butler S T， Gilbert R O， Butler W R. Relationship of pre-ovulatory follicle size， estradiol concentrations and season to pregnancy outcome in dairy cows ［J］. Animal Reproduction Science， 2007， 99（1/2）： 34-43

[19] Bobe G， Young J W， Beitz D C. Invited review： Pathology， etiology， prevention， and treatment of fatty liver in dairy cows ［J］. Journal of Dairy Science， 2004，87（10）：3105-3124

[20] Wang J G， Zhu X Y， She G H， Kong Y Z， Guo Y Z， Wang Z， Liu G W， Zhao B Y. Serum hepatokines in dairy cows： Periparturient variation and changes in energy-related metabolic disorders ［J］. BMC Veterinary Research， 2018， 14（1）： 236

[21] Mitsube K， Zackrisson U， Brännström M. Nitric oxide regulates ovarian blood flow in the rat during the periovulatory period［J］. Human reproduction， 2002， 17（10）： 2509-2516

[22] Luo Y X， Zhu Y B， Basang W D， Wang X， Li C J， Zhou X. Roles of nitric oxide in the regulation of reproduction： A review［J］. Frontiers in Endocrinology， 2021， 12： 752410

[23] Chen M X， Zhang B， Cai S， Zeng X F， Ye Q H， Mao X B， Zhang S H， Zeng X Z， Ye C C， Qiao S Y. Metabolic disorder of amino acids， fatty acids and purines reflects the decreases in oocyte quality and potential in sows［J］. Journal of Proteomics， 2019， 200： 134-143

[24] Burns J L， Nakamura M T， Ma D W L. Differentiating the biological effects of linoleic acid from arachidonic acid in health and disease［J］. Prostaglandins， Leukotrienes， and Essential Fatty Acids， 2018， 135： 1-4

[25] Jin Y M， Tan T Q， Zhang C Q. Effect of arachidonic acid on production of laminin and connexin of granulosa cells from chicken pre-hierarchical follicles［J］. Asian-australasian Journal of Animal Sciences， 2009， 22： 350-355

[26] Khan R， Jiang X H， Hameed U， Shi， Q H. Role of lipid metabolism and signaling in mammalian oocyte maturation， quality， and acquisition of competence ［J］. Frontiers in Cell and Developmental Biology， 2021， 9： 639704

[27] Prates E G， Nunes J T， Pereira R M. A role of lipid metabolism during cumulus-oocyte complex maturation： impact of lipid modulators to improve embryo production ［J］. Mediators of Inflammation， 2014， 692067

[28] Berisha B， Thaqi G， Sinowatz F， Schams D， Rodler D， Pfaffl M W. Prostaglandins as local regulators of ovarian physiology in ruminants［J］. Anatomia， Histologia， Embryologia， 2024， 53（1）： e12980

[29] Lu Z Y， Li S J， Aa N， Zhang Y M， Zhang R， Xu C， Zhang S Z， Kong X Q， Wang G J， Aa J Y， Zhang Y. Quantitative analysis of 20 purine and pyrimidine metabolites by HILIC-MS/MS in the serum and hippocampus of depressed mice［J］. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis， 2022， 219： 114886

基金资助

黑龙江省自然科学基金重点项目(ZD2021C006)