汉麻籽不同萌发时期的生长活性物质非靶向代谢组学研究

Non⁃targeted metabonomics of growth active substances in hemp seeds at different germination stages

摘要

为了使汉麻籽在食品工业中发挥其最大价值，找寻汉麻籽在萌发过程中的最佳处理时期十分重要。本研究利用非靶向代谢组学研究方法和液相色谱⁃质谱（LC⁃MC）联用技术分析汉麻籽在发芽12及24 h的代谢物数量，结合多元统计分析方法与单变量统计分析，筛选汉麻籽三个时期组间的显著性差异代谢物（未发芽与发芽12 h的汉麻籽，未发芽与发芽24 h的汉麻籽，发芽12 h与发芽24 h的汉麻籽）。结果表明在正、负离子监测模式下，三个时期共发现显著性差异代谢物26个，第一组中16种表现为上调，8种表现为下调；第二组中13种表现为上调，9种表现为下调；第三组中13种表现为上调，8种表现为下调。其中，在汉麻籽发芽12 h时二羟基丙酮（DHA），4⁃羟基丁酸内酯，4⁃氨基丁酸，嘧啶等表现为上调；D⁃脯氨酸，烟酸酯，L⁃脯氨酸等表现为下调，且其变化倍数远远大于其他成分，影响作用较明显。本研究为萌发汉麻籽在食品开发中的应用提供参考。

Abstract

In order to maximize the value of hemp seeds in the food industry， it is important to find the best treatment period for hemp seeds during the germination process. The non⁃targeted metabolomics method and liquid chromatography⁃mass spectrometry （LC⁃MC） were used to analyze the significant difference metabolites between the three period groups of hemp seeds （ungerminated and germinated for 12 h， ungerminated and germinated for 24 h， germinated for 12 h and germinated for 24 h）， and combined with multivariate statistical analysis and univariate statistical analysis. The results showed that in the model of positive and negative ion monitoring， 26 significant metabolites were found in the three periods. In the first group， 16 were up⁃regulated and 8 were down⁃regulated. In the second group， 13 were up⁃regulated and 9 were down⁃regulated. In the third group， 13 showed up and 8 showed down. Among them， dihydroxyacetone （DHA）， 4⁃hydroxybutyric acid lactone， 4⁃aminobutyric acid and pyrimidine were up⁃regulated when the hemp seeds were germinated for 12 h； D⁃proline， nicotinate， L⁃proline showed a down trend at 12 h， and the change ratio was much larger than other components， and the effect was more obvious. This study provides a reference for the application of germinated hemp seeds in food development.

Graphical abstract

关键词

液相色谱⁃质谱法 / 萌发 / 汉麻籽 / 非靶向代谢组学 / 差异性成分

Key words

LC⁃MC / germination / hemp seed / non⁃targeted metabolomics / differential component

0 引 言

汉麻籽是汉麻植物（Cannabis sativa L.）的种子，由皮和仁两部分组成。它含有丰富且优质的蛋白质、油脂、膳食纤维、多种微量元素及维生素等成分^［1，2］，其中，极具营养价值的不饱和脂肪酸含量也十分丰富。这些营养成分对人类的健康有着十分重要的意义^［3，4］。种子萌发是一个复杂的生命活动过程，是植物个体发育的最初阶段，其主要营养物质具有一定的分解和合成作用，以供其萌发所需。有研究表明豆类、糙米、芝麻等种子萌发过程中，粗纤维、总糖、多酚、黄酮、异黄酮，γ⁃氨基丁酸（GABA）等含量都有不同程度的增加^［5~12］。国内外已有相关研究表明，经萌发过程处理后的杂粮具有良好的风味和口感，且可在一定程度上调整其营养结构，提高其营养价值及保健功能^{［13，14］}。可见，萌发种子差异性成分的相关研究有十分重要的意义。有研究者认为，芝麻种子萌发过程中脂肪含量会有所下降，处于适当萌发阶段的芝麻种子可以作为降脂应用的理想选择^［5］。因此，本研究以萌发汉麻籽为对象，分析其在生长发育过程中的活性物质代谢组变化，以确定汉麻籽在食品工业应用中的最佳处理时期，从而为汉麻籽食品的深度开发利用奠定基础。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

汉麻籽：火麻1号（自然萌发，萌发时间为12、24 h）；Agilent 1290 Infinity LC超高压液相色谱仪（Agilent Technologies， USA），色谱柱： Waters，ACQUITY UPLC BEH Amide 1.7 µm，2.1 mm× 100 mm column；Triple TOF 6600+质谱仪（AB SCIEX）；低温高速离心机（Eppendorf 5430R）；乙腈（Merck，1499230⁃935）；乙酸铵（Sigma，70221）。

1.2 实验方法

1.2.1 样品预处理

样本经液氮研磨，加400 μL预冷的甲醇/乙腈/水溶液（V_甲醇∶V_乙腈∶V_水=4∶4∶2）涡旋混合，在-20 ℃条件下静置60 min，于4 ℃，14 000 r/min离心20 min，取上清液进行真空干燥，质谱分析时加100 µL乙腈水溶液（V_乙腈∶V_水=1∶1）进行复溶，涡旋，于4 ℃，14 000 r/min离心15 min，最后取进样量为2 µL的上清液进行待测分析^［15~19］。

1.2.2 质控样本

质控样本（quality control samples，QC）是由3组样品等量混合制备而成的，它与分析样本的检测方法相同。QC样本可以用来测定进样前仪器的状态并平衡色谱⁃质谱系统，以确保整个实验过程中系统稳定性及数据的可靠性^［18~20］。

1.2.3 色谱条件

采用Agilent 1290 Infinity LC超高效液相色谱系统（UHPLC）HILIC色谱柱对样品进行分离。分析条件：（1）色谱柱：Waters，ACQUITY UPLC BEH Amide 1.7 µm，2.1 mm× 100 mm column；（2）流动相组成A：水+25 mM乙酸铵+25 mM氨水，B：乙腈；（3）梯度洗脱程序如下：0~1 min，95% B；1~14 min，B从95%线性变化至65%；14~16 min，B从65%线性变化至40%；16~18 min，B维持在40%；18.0~18.1 min，B从40%线性变化至95%；18.1~23.0 min，B维持在95%；（4）柱温25 ℃；流速0.3 mL/min；进样量2 µL，整个分析过程中样品置于4 ℃自动进样器中^［18~23］。

1.2.4 质谱条件

采用HILIC UHPLC⁃Q⁃TOF MS技术结合数据依赖采集方式对样本进行全谱分析，同时获得一级质谱和二级质谱数据。采用电喷雾电离（ESI）正离子和负离子模式进行检测。样品经UHPLC分离后用进行质谱分析。

HILIC色谱分离后的ESI源条件如下：离子源气体1（Gas1）：60，离子源气体2（Gas2）：60，气帘（CUR）：30，离子源温度：600 ℃，离子喷雾电压浮动（ISVF）±5500 V（正负两种模式）；TOF MS 扫描范围 （m/z）：60~1 000 Da，产物离子扫面范围（m/z）：25~1 000 Da，TOF MS 扫面累积时间 0.20 s/spectra， 产物离子扫描累积时间 0.05 s/spectra；二级质谱采用信息相关采集（IDA）获得，并且采用高灵敏度模式，去簇电压（DP）：±60 V（正负两种模式），碰撞能 ：（35±15） eV，IDA设置为排除同位素在4 Da之内，每个周期监控的候选离子：6^［18~25］。

1.3 数据处理

得到的原始数据转换成mzXML格式，采用XCMS软件进行峰对齐、保留时间校正和提取峰面积等处理。对XCMS提取得到的数据，删除组内缺失值>50%的离子峰^{［16，26］}。最后利用软件SIMCA⁃P 14.1进行多维统计分析，包括主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLS⁃DA）。同时进行Student’s t⁃test和变异倍数分析，R软件绘制火山图的单维统计分析方法。

2 结果与分析

2.1 实验质量控制

基于所建立的方法研究汉麻籽在萌发不同时间段（12、24 h）的代谢物轮廓，得到的总离子流色谱图TIC图谱见图1。采用XCMS软件提取代谢物离子峰，将提取得到的所有峰经Pareto⁃scaling后进行PCA分析。图2为经主成分分析7次循环交互验证得到的PCA模型图。由此可以看出，正、负离子模式下QC样本比较集中，表明本实验的重复性好^{［19，27，28］}。

综上所述，本次实验的质谱分析系统稳定性较好，得到的实验数据稳定可靠，可为接下来的实验结果提供有效参数。

2.2 汉麻籽在不同萌发时期的主成分分析（PCA）

样本经HILIC色谱分离条件得到的数据，在PC1和PC2维图上，正、负离子模式数据下此样本间有一定的分离趋势^{［19，29，30］}。由表1可知，三组不同发芽时期的汉麻籽分别得到2个主成分，并且R²X和Q²是PCA模型的重要参数，用来评价模型的质量，其中R²X越接近1表示模型越稳定，说明其中的小分子代谢物有较明显差别，Q²>0.5表示预测能力越高，但我们发现表中的Q²值并不高，可能是模型具有较多的异常样本^{［31，32］}。其中第三组的R²X和Q²均较低，可能是因为汉麻籽在发芽12和24 h时变化不明显，两组内的样本差异不显著。从图中可以看出，三组样本均处于置信区间内，且样本均有聚集和离散部分，说明组内存在差异的样本。

2.3 汉麻籽在不同萌发时期的正交偏最小二乘判别分析（OPLS⁃DA）

正交偏最小二乘判别分析（OPLS⁃DA）可进一步提高模型的解析能力和有效性^［32~35］。因此，建立三组的OPLS⁃DA模型，模型得分图见图3，可见OPLS⁃DA模型能区分三组组间样本。表2为经7⁃fold cross⁃validation（7次循环交互验证）得到的模型评价参数，本实验正、负离子模式数据建立的OPLS⁃DA模型，R²Y和Q²均接近于1，说明建立的模型稳定可靠。且从图中可以看出，三组样本中组间重叠相对减少，使得组间差异更明显^{［17，29，32］}。图4为三组样本在正、负离子模式下建立的OPLS⁃DA置换检验图，由图可知模型未发生过拟合，它从总体上反映样本组间和组内的变异度，从而进一步说明此模型的建立是有效的^［36］。

2.4 单变量统计分析

利用变异倍数分析（fold change analysis，FC Analysis）、T检验，以及火山图（volcano plot）等单变量分析方法，可以对样本间的差异代谢物进行分析。利用此类方法可以直观清晰地显示出样本间代谢物变化的显著性差异，从而可以帮助我们更有效地筛选出潜在的标志性代谢物（通常以FC>2.0且P<0.05作为筛选标准）^［21~32］。

图5为三组样本在正，负离子模式下显示出的火山图，图中蓝色点（FC>2.0且P<0.05）的代谢物，就是利用单变量统计分析方法所筛选出的差异代谢物^［37］。

2.5 显著性差异代谢物

我们选择同时具有多维统计分析VIP>1和单变量统计分析P<0.05的代谢物，作为具有差异代谢物；而VIP>1且0.05<P<0.1则作为显著性差异代谢物。下面三组正、负离子模式鉴定出的差异物见表3~5^{［37，38］}。

由表3可知，在正离子模式下，4⁃羟基丁酸内酯，4⁃氨基丁酸，胞嘧啶，二氢尿嘧啶，L⁃丝氨酸，L⁃丙氨酸，二乙醇胺，胆碱，环己胺，尿素表现为上调，氧化三甲胺，2⁃氨基⁃2⁃甲基⁃1，3⁃丙二醇，1⁃氨基环丙烷羧酸，双乙酰，胍表现为下调；在负离子模式下，二羟基丙酮，胸腺嘧啶，琥珀酸，尿嘧啶，牛磺酸，苯酚表现为上调，D⁃脯氨酸，烟酸酯，L⁃脯氨酸表现为下调。由表4可知，4⁃羟基丁酸内酯，4⁃氨基丁酸，二氢尿嘧啶，L⁃丝氨酸，胞嘧啶，二乙醇胺，L⁃丙氨酸，胆碱，甜菜碱醛表现为上调，环己胺，脯氨酸，2⁃氨基⁃2⁃甲基⁃1，3⁃丙二醇，胍，双乙酰，氧化三甲胺表现为下调；在负离子模式下，胸腺嘧啶，二羟基丙酮，尿嘧啶，琥珀酸表现为上调，烟酸酯，D⁃脯氨酸，L⁃脯氨酸表现为下调。由表5可知，1⁃氨基环丙烷羧酸，二乙醇胺，甜菜碱醛，尿素，L⁃丙氨酸，二氢尿嘧啶，4⁃羟基丁酸内酯，4⁃氨基丁酸，胆碱，胞嘧啶，胍表现为上调，双乙酰，脯氨酸，氧化三甲胺表现为下调；在负离子模式下，尿嘧啶，胸腺嘧啶表现为上调，烟酸酯，琥珀酸，D⁃脯氨酸，苯酚，牛磺酸表现为下调。由此总结出，4⁃羟基丁酸内酯，4⁃氨基丁酸，羟基丙酮，以及嘧啶类和氨基酸类等表现为上调的物质，与D⁃脯氨酸，烟酸酯，L⁃脯氨酸等表现为下调的物质，随着汉麻籽的萌发时间的延长，对人类大脑有益的二羟基丙酮等物质在不断增加，且依据表5中的变化倍数可以推断出汉麻籽在萌发12 h与24 h时显著性代谢物变化不明显，说明在萌发12 h时，汉麻籽基本达到萌发最佳时期，且所表现的显著性差异代谢物有益于人类的健康发展。

3 结 论

本实验采用HILIC UHPLC⁃Q⁃TOF MS技术的代谢组学方法，对不同萌发时期的汉麻籽代谢轮廓变化进行了分析。在汉麻籽萌发过程中检测到的代谢物主要有4⁃羟基丁酸内酯，4⁃氨基丁酸，胞嘧啶，二氢尿嘧啶，L⁃丝氨酸，L⁃丙氨酸，二乙醇胺，二羟基丙酮，胸腺嘧啶，尿嘧啶，D⁃脯氨酸，烟酸酯，L⁃脯氨酸等化合物。其中二羟基丙酮，4⁃羟基丁酸内酯，4⁃氨基丁酸及氨基酸类和嘧啶类表现为上调的化合物，具有能够提高机体代谢率和脂肪酸氧化以及镇静、催眠、抗惊厥、降血压等生理作用。而D⁃脯氨酸，烟酸酯，L⁃脯氨酸等与粗蛋白质含量相关的代谢产物表现为下调的化合物，汉麻籽萌发12 h与24 h所表达出代谢物的变化倍数不大，说明在12 h为汉麻籽萌发营养富集最佳时期。张瑞等^［5］研究表明，芝麻种子萌发过程中主要组分变化的转折点是萌发24 h，萌发0~72 h粗脂肪含量下降，粗纤维含量、总糖含量、总酚含量增加均有明显增加，主要脂肪酸组成无明显变化。可见，芝麻芽富含纤维素、总糖、总酚和不饱和脂肪酸。苏艳玲等^［13］研究藜麦种子萌发时发现，3 d的萌发过程中蛋白质含量、还原糖含量、淀粉酶活力呈上升趋势；氨基酸含量先上升后下降，种子萌发后其营养状态及食用品质得到了改善， 更加有利于人体的吸收及健康。综上所述，在汉麻籽萌发12 h时所表达的差异代谢物有利于人体的健康发展，这也为后续对食品产业化的应用研究奠定了基础。

参考文献

[1] 何锦风,陈天鹏,卢蓉蓉,等.汉麻籽的综合利用及产业化研究[J]. 中国食品学报, 2010, 10(3): 98⁃112.

[2] He J F, Chen T P, Lu R R, et al. Study on the comprehensive utilization and industrialization of hempseed (fructus cannabis) [J]. J Chin Inst Food Sci Technol, 2010, 10(3): 98⁃112.

[3] Callaway J C. Hempseed as a nutritional resource: An overview [J]. Euphytica, 2004, 140(1/2): 65⁃72.

[4] 杜军强,何锦风,蒲彪,等.汉麻籽营养成分及其在食品工业中的应用[J].食品工业科技, 2011, 32(11): 522⁃524.

[5] Du J Q, He J F, Pu B, et al. Nutritional content of hempseed (fructus cannabis) and application in food industry [J]. Sci Technol Food Ind, 2011, 32(11): 522⁃524.

[6] 何锦风,张琨,陈天鹏.汉麻籽的营养成分和功能[J]. 食品科技, 2007, 32(6): 257⁃260.

[7] He J F, Zhang K, Chen T P. The nutritional compositions and functions of hemp seed [J]. Food Sci Technol, 2007, 32(6): 257⁃260.

[8] 张瑞,郑永战,李晨曦,等.芝麻种子萌发过程中主要组分的变化[J]. 河南农业科学, 2018, 47(12): 34⁃39.

[9] Zhang R, Zheng Y Z, Li C X, et al. Changes of main components during the germination of sesame seeds [J]. J Henan Agric Sci, 2018, 47(12): 34⁃39.

[10] Martínez⁃Villaluenga C, Kuo Y, Lambein F, et al. Kinetics of free protein amino acids, free non⁃protein amino acids and trigonelline in soybean (Glycine max L.) and lupin (Lupinus angustifolius L.) sprouts [J]. Eur Food Res Technol, 2006, 224(2): 177⁃186.

[11] Yang H, Gao J Y, Yang A S, et al. The ultrasound⁃treated soybean seeds improve edibility and nutritional quality of soybean sprouts[J]. Food Res Int, 2015, 77: 704⁃710.

[12] Cho S Y, Lee Y N, Park H J. Optimization of ethanol extraction and further purification of isoflavones from soybean sprout Cotyledon [J]. Food Chem, 2009, 117(2): 312⁃317.

[13] Hao J X, Wu T J, Li H Y, et al. Dual effects of slightly acidic electrolyzed water (SAEW) treatment on the accumulation of γ⁃aminobutyric acid (GABA) and rutin in germinated buckwheat [J]. Food Chem, 2016, 201: 87⁃93.

[14] Kim S L, Kim S K, Park C. Introduction and nutritional evaluation of buckwheat sprouts as a new vegetable [J]. Food Res Int, 2004, 37(4): 319⁃327.

[15] Kim S, Zaidul I S M, Maeda T, et al. A time⁃course study of flavonoids in the sprouts of Tartary (Fagopyrum tataricum Gaertn.) buckwheats [J]. Sci Hortic, 2007, 115(1): 13⁃18.

[16] Ha T J, Lee M, Seo W D, et al. Changes occurring in nutritional components (phytochemicals and free amino acid) of raw and sprouted seeds of white and black sesame (Sesamum indicum L.) and screening of their antioxidant activities [J]. Food Sci Biotechnol, 2017, 26(1): 71⁃78.

[17] 苏艳玲,张谨华.藜麦种子萌发中营养物质变化的研究[J]. 食品工业, 2019, 40(2): 208⁃210.

[18] Su Y L, Zhang J H. Changes of nutritional composition during germination of quinoa seed [J]. Food Ind, 2019, 40(2): 208⁃210.

[19] van der Greef J, Martin S, Juhasz P, et al. The art and practice of systems biology in medicine: mapping patterns of relationships [J]. J Proteome Res, 2007, 6(4): 1540⁃1559.

[20] Wang H, Liu Z Q, Wang S Y, et al. UHPLC⁃Q⁃TOF/MS based plasma metabolomics reveals the metabolic perturbations by manganese exposure in rat models [J]. Metallomics, 2017, 9(2): 192⁃203.

[21] 钱瑞,任锡毅,刘永翔,等.基于广泛靶向代谢组学的竹黄活性成分分析[J]. 菌物学报, 2019, 38(5): 631⁃645.

[22] Qian R, Ren X Y, Liu Y X, et al. Widely⁃targeted metabolomics analysis of Shiraia bambusicola bioactive components [J]. Mycosystema, 2019, 38(5): 631⁃645.

[23] Nicholson J K, Lindon J C, Holmes E. ‘Metabonomics’: understanding the metabolic responses of living systems to pathophysiological stimuli via multivariate statistical analysis of biological NMR spectroscopic data [J]. Xenobiotica, 1999, 29(11): 1181⁃1189.

[24] 杨秀娟,邓毅,吴国霞,等.基于UPLC⁃Q⁃TOF/MS的归身和归尾补血机制的代谢组学初步研究[J].天然产物研究与开发, 2018, 30(2): 176⁃184, 231.

[25] Yang X J, Deng Y, Wu G X, et al. Metabolomic analysis of enriching blood function of Angelica sinensis body and tail using UPLC⁃Q⁃TOF/MS [J]. Nat Prod Res Dev, 2018, 30(2): 176⁃184, 231.

[26] 黄美艳,唐于平,李伟霞,等.采用代谢组学策略研究佛手散对急性血瘀大鼠的活血化瘀作用机制[J].中国中药杂志, 2013, 38(20): 3576⁃3582.

[27] Huang M Y, Tang Y P, Li W X, et al. Evaluate activating blood circulation and dissipating blood stasis effect mechanism of Foshousan on acute blood stasis rats on basis of metabolomic approach [J]. China J Chin Mater Med, 2013, 38(20): 3576⁃3582.

[28] 刘哲.基于代谢组学的NWMN₀037调控金黄色葡萄球菌持留形成及毒力的机制研究[D].兰州:兰州大学, 2019.

[29] Liu Z. Study on the mechanisms of NWMN₀037 regulating in persister formation and virulence of Staphylococcus aureus based on metabonomics [D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2019.

[30] 刘帅.青蛤凝集素调控酿酒酵母增殖及代谢机理的研究[D].哈尔滨:东北林业大学, 2018.

[31] Liu S. Effects and mechanism of A lectin from hemolymph cyclina sinensis on proliferation and metabolism of Saccharomyces cerevisiae [D]. Harbin: Northeast Forestry University, 2018.

[32] Chen X Q, Zhou C X, Elsheikha H M, et al. Profiling of the perturbed metabolomic state of mouse spleen during acute and chronic toxoplasmosis [J]. Parasites Vectors, 2017, 10: 339.

[33] Plumb R S, Granger J H, Stumpf C L, et al. A rapid screening approach to metabonomics using UPLC and oa⁃TOF mass spectrometry: application to age, gender and diurnal variation in normal/Zucker obese rats and black, white and nude mice [J]. Analyst, 2005, 130(6): 844.

[34] Ivanisevic J, Zhu Z J, Plate L, et al. Toward’omic scale metabolite profiling: a dual separation⁃mass spectrometry approach for coverage of lipid and central carbon metabolism [J]. Anal Chem, 2013, 85(14): 6876⁃6884.

[35] Bijlsma S, Bobeldijk I, Verheij E R, et al. Large⁃scale human metabolomics studies: a strategy for data (pre⁃) processing and validation [J]. Anal Chem, 2006, 78(2): 567⁃574.

[36] 李伟霞,黄美艳,唐于平,等.基于代谢组学研究佛手散对血虚小鼠的养血补血作用机制[J].药学学报, 2013, 48(8): 1301⁃1306.

[37] Li W X, Huang M Y, Tang Y P, et al. Metabolomic study of the action mechanism of nourishing blood effect of Fo⁃Shou⁃San on blood deficiency mice [J]. Acta Pharm Sin, 2013, 48(8): 1301⁃1306.

[38] 耿朋帅.变异黄芪中毒大鼠体内差异蛋白、代谢物及菌群结构的初步研究[D].杨凌:西北农林科技大学, 2016.

[39] Geng P S. Effects of Astragalus variabilis on expressed proteins, metabolites and microflora structure in rats [D]. Yangling, China: Northwest A&F University, 2016.

[40] 范文强,格根图,成启明,等.不同生育时期苜蓿叶片的代谢组学分析[J].中国草地学报, 2018, 40(2): 8⁃13.

[41] Fan W Q, Ge G T, Cheng Q M, et al. Metabolomics analysis of Medicago sativa L. leaves at different growth stages [J]. Chin J Grassland, 2018, 40(2): 8⁃13.

[42] 兰晓霞,覃琨,赵宏,等.运动性骨疲劳大鼠血清代谢组学分析[J].中国运动医学杂志,2017, 36(1): 59⁃64, 75.

[43] Lan X X, Qin K, Zhao H, et al. Serum metabolomics analysis of rats with exercise⁃induced bone fatigue [J]. Chin J Sports Med, 2017, 36(1): 59⁃64, 75.

[44] Benton H P, Ivanisevic J, Mahieu N G, et al. Autonomous metabolomics for rapid metabolite identification in global profiling [J]. Anal Chem, 2015, 87(2): 884⁃891.

[45] 冯玉超,富天昕,李雪,等.基于GC⁃MS技术的不同产地稻米代谢组学研究[J].中国生物制品学杂志, 2018, 31(8): 902⁃909.

[46] Feng Y C, Fu T X, Li X, et al. Study on metabonomics of rice from various producing areas based on GC⁃MS technology [J]. Chin J Biol, 2018, 31(8): 902⁃909.

[47] 杨秀娟,杨志军,邓毅,等.当归不同药用部位对乙酰苯肼所致血虚证干预后的代谢组学差异比较[J].中药药理与临床, 2018, 34(3): 98⁃103.

[48] Yang X J, Yang Z J, Deng Y, et al. Comparision the metabolomic after the intervention of different medicinal parts of Angelica sinense on Xuexu Zheng induced by N⁃acetyl phenyl hydrazine [J]. Pharmacol Clin Chin Mater Med, 2018, 34(3): 98⁃103.

[49] 杨秀娟,杨志军,李硕,等.基于超高效液相色谱⁃四极杆飞行时间质谱联用技术的血瘀模型大鼠血浆代谢组学分析[J].色谱, 2019, 37(1): 71⁃79.

[50] Yang X J, Yang Z J, Li S, et al. Rat plasma metabolomics in blood stasis model based on ultra performance liquid chromatography⁃quadrupole⁃time⁃of⁃flight mass spectrometry [J]. Chin J Chromatogr, 2019, 37(1): 71⁃79.

[51] 李瑞煜,张定堃,韩雪,等.基于代谢组学方法的制附片煎煮过程成分变化规律及煎煮时限探讨[J]. 中草药, 2016, 47(1): 38⁃45.

[52] Li R Y, Zhang D K, Han X, et al. Chemical constituent change regulation of processed aconite during decoction and discussion on time limit of decoction based on metabolomics [J]. Chin Tradit Herb Drugs, 2016, 47(1): 38⁃45.

[53] 周俊怡,林雨,罗琼,等.基于非靶向代谢组学分析手工与机器煎药对八珍汤中化学成分的影响[J].中国实验方剂学杂志, 2019, 25(17): 7⁃13.

[54] Zhou J Y, Lin Y, Luo Q, et al. Effect of manual and machine decocting on chemical constituents in bazhentang based on non⁃targeted metabolomics [J]. Chin J Exp Tradit Med Formulae, 2019, 25(17): 7⁃13.

[55] 钟成,刘伶普,李清亮,等.采用代谢组学分析技术分析工业啤酒发酵过程中风味物质生成规律[J].中国生物工程杂志, 2016, 36(12): 49⁃58.

[56] Zhong C, Liu L P, Li Q L, et al. Analyze the mechanism of flavor compounds formation using metabonomics method during industrial beer fermentation [J]. China Biotechnol, 2016, 36(12): 49⁃58.

[57] Zhong L J, Hua Y L, Ji P, et al. Evaluation of the anti⁃inflammatory effects of volatile oils from processed products of Angelica sinensis radix by GC⁃MS⁃based metabolomics [J]. J Ethnopharmacol, 2016, 191: 195⁃205.

[58] 李伟明.夏枯草提取物对间变性大细胞淋巴瘤的作用及分子机制的研究[D].郑州: 郑州大学, 2018.

[59] Li W M. Preliminary study on the role and of extract from Prunella vulgaris L on the anaplastic large cell lymphoma [D]. Zhengzhou: Zhengzhou University, 2018.

基金资助

黑龙江省院所基本应用技术研究专项(ZNBZ2018DQ01)

黑龙江省科学院科学招标制项目(ZB2018004)