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發(fā)育期間乳鴿血清代謝物及代謝通路的變化

2021-12-08 08:33王雪敏
動物營養(yǎng)學報 2021年11期
關鍵詞:乳鴿肉堿膽堿

安 勇 計 峰 王雪敏 王 錚 張 帥

(1.河北工程大學生命科學與食品工程學院,邯鄲 056000;2.北京市農(nóng)林科學院畜牧獸醫(yī)研究所,北京 100089)

鴿(Columbaliviadomestica)屬于鳥綱,鴿形目,鳩鴿科,鴿屬,是一種較早被人類馴養(yǎng)的鳥類[1-2]。鴿肉和鴿蛋營養(yǎng)價值豐富,具有多種藥用功效,民間素有“一鴿勝九雞”的說法,因此近年來鴿已發(fā)展為我國第四大家禽[3]。與其他家禽不同的是,鴿作為晚成鳥,出殼后的乳鴿最初無法獨立進食,必須依靠親鴿通過口對口逆嘔式哺喂才能存活[4-6]。鴿乳是由親鴿嗉囊組織分泌的一種富含營養(yǎng)成分的乳酪狀物質(zhì),隨著乳鴿日齡的增長,鴿乳逐漸與親鴿攝食的谷物混合,最后鴿乳完全被谷物取代[7-9]。已有研究表明,14日齡是乳鴿生長發(fā)育的重要轉(zhuǎn)折點,14日齡后乳鴿的生長強度和生長速度均有所下降[10]。謝鵬等[11]研究發(fā)現(xiàn),21日齡時親鴿分泌的鴿乳減少,這是乳鴿后期生長速度變慢的主要原因。然而,現(xiàn)有研究多集中于哺育期親鴿生理狀態(tài)的變化,對乳鴿生長發(fā)育期的代謝物特點研究較少。因此,本試驗應用液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(LC-MS)技術對14和21日齡乳鴿血清中代謝物進行檢測,以了解乳鴿發(fā)育期生理狀態(tài)的變化,為生產(chǎn)中更好地滿足其營養(yǎng)需要提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗動物

試驗選取14日齡、體重(398.33±43.2)g與21日齡、體重(449.17±49.44)g的健康乳鴿各6只,試驗乳鴿來自北京市密云區(qū)鴿場。12只乳鴿由親鴿哺喂(2+2模式),按照日齡分為2組,每組6個重復,每個重復1只,于同一舍飼養(yǎng),統(tǒng)一飼喂玉米、豌豆、高粱和小麥為基礎的配合飼料,自由采食和飲水,按常規(guī)進行飼養(yǎng)管理,每天光照16 h,舍內(nèi)溫度控制在(22±6)℃。

1.2 樣品采集

從乳鴿的翅靜脈進行無菌采血,然后在4 ℃下以3 000 r/min離心10 min后取血清,于-80 ℃保存以備檢測。

1.3 試劑與儀器

主要試劑:甲醇(Fisher公司,美國)、乙腈(Fisher公司,美國)、甲酸(Fisher公司,美國)、純水(Fisher公司,美國)、丙醇(Fisher公司,美國),以上試劑均為色譜純。

主要儀器:Triple TOF5600三重四級桿質(zhì)譜(AB Sciex公司,美國)、ExionLC AD液相色譜系統(tǒng)(AB Sciex公司,美國)、HSS T3色譜柱(1.8 μm,2.1 mm×100 mm,Waters公司,美國)、JXDC-20型氮氣吹掃儀(上海凈信實業(yè)發(fā)展有限公司)、LNG-T88型臺式快速離心濃縮干燥器(太倉市華美生化儀器廠)、Wonbio-96c型高通量組織破碎儀(上海萬柏生物科技有限公司)、SBL-10TD型超聲波清洗機(寧波新芝生物科技股份有限公司)、Centrifuge 5430R型高速冷凍離心機(Eppendorf公司,德國)、NewClassic MF MS105DU型電子天平(梅特勒公司,瑞士)。

1.4 樣本制備

取100 μL血清樣本于2 mL離心管中,加入1顆直徑6 mm的研磨珠。用400 μL提取液(甲醇∶水=4∶1,體積比)含0.02 mg/mL的內(nèi)標(L-2-氯苯丙氨酸)提取代謝物。樣本溶液于高通量組織破碎儀研磨6 min(-10 ℃,50 Hz),然后低溫超聲提取30 min(5 ℃,40 kHz)。將樣本于-20 ℃靜置30 min,再離心15 min(4 ℃,13 000×g),最后移取上清液上機分析。

1.5 質(zhì)控(QC)樣本

取等體積的所有樣本提取物混合制備成QC樣本,在儀器分析過程中,每6個樣本中插入1個QC樣本,以考察整個分析過程的重復性。

1.6 液相色譜串聯(lián)質(zhì)譜(LC-MS/MS)分析

儀器平臺為AB SCIEX公司的超高效液相色譜串聯(lián)飛行時間質(zhì)譜(UPLC-Triple TOF)系統(tǒng)。

1.6.1 色譜條件

10 μL樣本經(jīng)HSS T3色譜柱(1.8 μm,2.1 mm×100 mm)分離后進入質(zhì)譜檢測。流動相A為95%水+5%乙腈(含0.1%甲酸),流動相B為47.5%乙腈+47.5%異丙醇+5%水(含0.1%甲酸)。分離梯度:0~0.1 min,流動相B從線性0升至5%;0.1~2.0 min,流動相B從線性5%升至25%;2~9 min,流動相B線性從25%升至100%;9~13 min,流動相B線性維持100%;13.0~13.1 min,流動相B線性從100%降至0;13.1~16.0 min,流動相B線性維持0。流速為0.40 mL/min,柱溫為40 ℃。

1.6.2 質(zhì)譜條件

樣本質(zhì)譜信號采集采用正負離子掃描模式,質(zhì)量掃描范圍質(zhì)荷比(m/z):50~1 000。離子噴霧電壓,正離子電壓5 000 V,負離子電壓-4 000 V,去簇電壓80 V,噴霧氣50 psi,輔助加熱氣50 psi,氣簾氣30 psi,離子源加熱溫度550 ℃,(40±20)V循環(huán)碰撞能。

1.7 數(shù)據(jù)預處理和搜庫

上機完成之后,LC-MS原始數(shù)據(jù)導入代謝組學處理軟件Progenesis QI(Waters公司,美國)進行基線過濾、峰識別、積分、保留時間校正、峰對齊,最終得到一個保留時間、質(zhì)荷比和峰強度的數(shù)據(jù)矩陣,數(shù)據(jù)矩陣用80%規(guī)則來去除缺失值,再進行空缺值填補(原始矩陣中最小值填補空缺值),為減小樣本制備及儀器不穩(wěn)定帶來的誤差,用總和歸一化法對樣本質(zhì)譜峰的響應強度進行歸一化,得到歸一化后的數(shù)據(jù)矩陣。同時刪除QC樣本相對標準偏差(RSD)>30%的變量,并進行l(wèi)og10對數(shù)化處理,得到最終用于后續(xù)分析的數(shù)據(jù)矩陣。同時將MS和MS/MS質(zhì)譜信息與代謝公共數(shù)據(jù)庫HMDB(http://www.hmdb.ca/)和Metlin數(shù)據(jù)庫(https://metlin.scripps.edu/)進行匹配,得到代謝物信息。

1.8 統(tǒng)計與分析

預處理后的數(shù)據(jù)上傳美吉生物云平臺(https://cloud.majorbio.com)進行數(shù)據(jù)分析。利用R軟件包ropls(Version1.6.2)進行主成分分析(PCA)和正交最小偏二乘判別分析(OPLS-DA),并使用7次循環(huán)交互驗證來評估模型的穩(wěn)定性。此外,進行student’st檢驗分析。差異代謝物的選擇基于OPLS-DA模型得到的變量投影重要度(VIP)和student’st檢驗P值來確定,VIP>1、P<0.05的代謝物為差異代謝物,并通過KEGG數(shù)據(jù)庫(https://www.kegg.jp/kegg/pathway.html)進行代謝通路注釋,獲得差異代謝物參與的通路。利用Python軟件包scipy(version 1.0.0)進行通路富集分析,并通過Fisher精確檢驗獲得與試驗處理最相關的生物學途徑。

2 結果與分析

2.1 LC-MS數(shù)據(jù)的特征

在14和21日齡乳鴿血清樣本中共提取到11 538個質(zhì)譜峰。經(jīng)搜庫(自建庫、Metlin、HMDB等數(shù)據(jù)庫)定性分析,共鑒定出694種代謝物,其中正離子模式鑒定到332種代謝物,負離子模式鑒定到362種代謝物。

2.2 PCA

通過PCA可初步了解組間整體代謝差異和組內(nèi)的重復穩(wěn)定性,PCA結果可以顯示樣本間代謝組的分離趨勢,反映了樣本間代謝組的差異大小。由圖1可知,PCA模型中QC樣本緊密聚集在一起,表明本試驗穩(wěn)定性和重復性較好。2組樣本之間有明顯的分離趨勢,說明2組樣本的代謝產(chǎn)物存在差異,且樣本全部處于95%置信區(qū)間內(nèi)。R2X為決定PCA模型質(zhì)量的主要參數(shù),PCA正離子模型和負離子模型的R2X分別為0.669、0.533,2個參數(shù)值均大于0.5,說明PCA模型良好。

A:正離子模型PCA得分圖 PCA score graph of the positive ion model;B:負離子模型PCA得分圖 PCA score graph of the negative ion model。D0_14:14日齡乳鴿 14-day-old pigeon;D0_21:21日齡乳鴿 21-day-old pigeon;QC:質(zhì)控樣本 quality control sample。下圖同the same as below。圖1 14與21日齡乳鴿血清樣本正、負離子模型PCA得分圖。Fig.1 PCA score graphs of positive and negative ion models of serum samples from 14-and 21-day-old squabs

2.3 OPLS-DA

OPLS-DA是代謝組學數(shù)據(jù)分析中常用方法,是最小偏二乘判別分析(PLS-DA)的擴展。OPLS-DA能夠?qū)CA中不相關的差異信息去除,然后篩選差異代謝物。OPLS-DA模型得分圖(圖2)顯示,2組樣本均在95%的置信區(qū)間內(nèi),14日齡組和21日齡組分別分布在第1主成分(PC1)的左側(cè)和右側(cè),說明2組樣本之間存在差異。對于OPLS-DA正離子模型,R2X=0.699、R2Y=0.996、Q2=0.370;對于OPLS-DA負離子模型,R2X=0.480、R2Y=0.996、Q2=0.507,其中R2X和R2Y分別表示所建模型對X和Y矩陣的解釋率,Q2表示模型的預測能力。理論上R2、Q2數(shù)值越接近1,說明模型越好,數(shù)值低則說明模型的擬合準確性差。通常情況下,R2、Q2高于0.5較好,高于0.3即可接受,從圖2可知該模型具有較高的解釋力和預測力。為了驗證OPLS-DA模型是否存在過擬合,對模型進行驗證,以確保后續(xù)結果可靠,設置檢驗為200次,驗證模型結果(圖3)顯示Q2截距小于R2,且Q2回歸直線呈現(xiàn)左低右高的趨勢,表明OPLS-DA模型穩(wěn)健可靠,未發(fā)生過擬合,可進一步根據(jù)VIP分析篩選差異代謝物。

A:正離子模型OPLS-DA得分圖 OPLS-DA score graph of the positive ion model;B:負離子模型OPLS-DA得分圖 OPLS-DA score graph of the negative ion model。圖2 14和21日齡乳鴿血清樣本正、負離子模型OPLS-DA得分圖Fig.2 OPLS-DA score graphs of positive and negative ion models of serum samples from 14-and 21-day-old squabs

A:正離子模型置換檢驗圖 displacement inspection chart of positive ion mode;B:負離子模型置換檢驗圖 displacement inspection chart of negative ion mode。圖3 14和21日齡乳鴿血清樣本OPLS-DA模型置換檢驗圖Fig.3 OPLS-DA model replacement test chart of serum samples from 14-and 21-day-old squabs

2.4 差異代謝物的篩選

通過OPLS-DA模型PC1的VIP及獨立樣本t檢驗的P值,尋找2個日齡乳鴿血清中的差異性表達代謝物。設置限定條件為VIP>1、FC>1或FC<1且P<0.05,篩選出的差異代謝物如表1所示。在14與21日齡乳鴿血清樣本中共篩選出71種差異代謝物(38種正離子化差異代謝物和33種負離子化差異代謝物),其中有49種豐度顯著上調(diào)(P<0.05),22種豐度顯著下調(diào)(P<0.05)。根據(jù)HMDB數(shù)據(jù)庫化合物分類可將差異代謝物歸為如下6種類型:類脂類分子(35種)、有機雜環(huán)化合物(6種)、有機酸及其衍生物(5種)、苯基丙氨酸和聚酮(5種)、有機氧化合物(4種)、核苷酸類似物(2種)。

表1 14和21日齡乳鴿血清中的差異代謝物Table 1 Differential metabolites in serum of 14 and 21 day-old squabs

續(xù)表1序號No.差異代謝物Differentialmetabolites變量投影重要度VIP差異倍數(shù)FCP值P-value8磷脂酰膽堿[18∶2(9Z,12Z)/20∶4(8Z,11Z,14Z,17Z)]PC[18∶2(9Z,12Z)/20∶4(8Z,11Z,14Z,17Z)]1.121.040.0249反式,反式黏糠酸Trans-trans-muconicacid1.481.100.00510JanthitremC1.031.040.03911溶血磷脂酰膽堿[22∶4(7Z,10Z,13Z,16Z)]LysoPC[22∶4(7Z,10Z,13Z,16Z)]1.271.050.01212溶血磷脂酰膽堿(O-18∶0)LysoPC(O-18∶0)1.151.050.03813甘油磷酸膽堿Glycerophosphocholine1.221.080.029144′-羥基-R-苯丙酮4′-hydroxy-R-phenprocoumon1.371.120.03115諾孕酯Norgestimate1.010.950.0151616-溴-9E-十六碳烯酸16-bromo-9E-hexadecenoicacid2.161.450.02717Rieslingacetal1.160.860.03718棕櫚酰左旋肉堿Palmitoyl-L-carnitine1.261.070.03319草木犀甙Melilotin2.751.790.00820溶血磷脂乙醇胺[20∶4(8Z,11Z,14Z,17Z)/0∶0]LysoPE[20∶4(8Z,11Z,14Z,17Z)/0∶0]1.161.050.01321溶血磷脂酰膽堿[18∶2(9Z,12Z)]LysoPC[18∶2(9Z,12Z)]2.561.470.00822N-油?;拾彼酦-oleoylglycine3.232.380.00723D-葡萄糖基二氫鞘氨醇D-glucosyldihydrosphingosine1.691.190.03324BakkenolideB2.271.610.0482512-OAHSA3.514.240.00226神經(jīng)酰胺(d18∶1/22∶0)Ceramide(d18∶1/22∶0)1.001.050.04827磷脂酰乙醇胺[22∶5(4Z,7Z,10Z,13Z,16Z)/22∶6(4Z,7Z,10Z,13Z,16Z,19Z)]PE[22∶5(4Z,7Z,10Z,13Z,16Z)/22∶6(4Z,7Z,10Z,13Z,16Z,19Z)]1.541.170.03628鞘磷脂(d18∶1/14∶0)SM(d18∶1/14∶0)1.291.120.04829磷脂酰絲氨酸[16∶0/24∶1(15Z)]PS[16∶0/24∶1(15Z)]1.581.200.02530硬脂酰肉堿Stearoylcarnitine1.221.070.03631心磷脂[a-13∶0/i-24∶0/18∶2(9Z,11Z)/i-20∶0][rac]CL[a-13∶0/i-24∶0/18∶2(9Z,11Z)/i-20∶0][rac]1.320.920.02632油酰基肉堿Oleoylcarnitine1.441.070.01233(±)-Myristoylcarnitine1.811.160.00334癸?;笮鈮ADecanoyl-L-carnitine2.922.390.01435羥脯氨酰異亮氨酸Hydroxyprolyl-isoleucine1.060.940.01036異丁酰肉堿Isobutyrylcarnitine1.821.290.01937蜀黍苷Dhurrin2.060.680.028383-ethyl-2-(1-pyrrolidinyl)-2-cyclopenten-1-one1.820.780.0263917-十八碳炔酸17-octadecynoicacid1.241.040.01840谷氨酸組氨酸Histidinyl-glutamate2.170.670.02941山茶皂甙元BCamelliageninB2.140.680.02442磷脂酰絲氨酸[20∶5(5Z,8Z,11Z,14Z,17Z)/24∶1(15Z)]PS[20∶5(5Z,8Z,11Z,14Z,17Z)/24∶1(15Z)]1.101.050.02243環(huán)氧樟腦醛Epoxycampholenicaldehyde1.481.220.01744N-阿魏?;種b-feruloyltryptamine2.300.670.044

續(xù)表1序號No.差異代謝物Differentialmetabolites變量投影重要度VIP差異倍數(shù)FCP值P-value45(E)-8-羥基-2-辛烯-4,6-二炔酸(E)-8-hydroxy-2-octene-4,6-diynoicacid1.721.130.01246肌腱蛋白1-3Kinetensin1-31.581.170.00347S-腺苷蛋氨酸S-adenosylmethionine1.601.120.015482-(阿拉伯糖基氨基)-3-(葡糖基氨基)丙烷腈2-(arabinosylamino)-3-(glucosylamino)propanenitrile1.751.100.00049磷脂酰乙醇胺[15∶0/20∶2(11Z,14Z)]PE[15∶0/20∶2(11Z,14Z)]1.490.940.03050脫氧尿苷Deoxyuridine2.031.440.02251磷脂酰乙醇胺[P-16∶0/14∶1(9Z)]PE[P-16∶0/14∶1(9Z)]2.111.300.02452溶血磷脂酰膽堿(16∶0)LysoPC(16∶0)1.930.790.009535,7-二羥基-2’,6-二甲氧基異黃酮-7-鼠李糖苷5,7-dihydroxy-2’,6-dimethoxyisoflavone-7-rhamnoside1.771.180.02754紅藻膠Furcelleran1.531.200.04855L-棕櫚酰肉堿L-palmitoylcarnitine2.701.970.0235620-羥基-PGF2a20-hydroxy-PGF2a2.541.900.019573-dehydrosphinganinium(1+)1.641.310.034581-棕櫚酰甘油磷酸肌醇1-palmitoylglycerophosphoinositol1.071.080.01859Taraxacolide1-O-b-D-glucopyranoside1.250.880.03560十二烷基肉堿Dodecanoylcarnitine2.622.000.01061磷脂酰絲氨酸[18∶1(11Z)/20∶2(11Z,14Z)]PS[18∶1(11Z)/20∶2(11Z,14Z)]2.000.740.04162矮牽牛花素3-龍膽二糖苷Petunidin3-gentiobioside2.391.590.039639,12-十六烷二?;鈮A9,12-hexadecadienoylcarnitine1.720.780.01664HebevinosideX2.130.720.037654-羥基苯甲醛4-hydroxybenzaldehyde1.410.900.01966谷氨酰色氨酸Glutamyltryptophan1.541.100.01667磺酰膽堿甘氨酸Sulfolithocholylglycine1.650.870.04868乙丙嗪Ethopropazine1.870.850.027693-甲基二氧吲哚3-methyldioxyindole1.760.780.046703-甲基戊二酸3-methylglutaricacid1.680.820.00271多巴醌Dopaquinone1.520.890.033

2.5 KEGG通路富集分析

利用KEGG數(shù)據(jù)庫對差異代謝物進行注釋,發(fā)現(xiàn)14與21日齡乳鴿血清樣本中71種具有顯著差異的代謝物共注釋到29條代謝通路。由表2可知,富集差異代謝物較多且顯著的通路主要有甘油脂代謝、醚脂代謝、糖基磷脂酰肌醇(GPI)-錨定生物合成。

表2 14與21日齡乳鴿血清差異代謝物KEGG通路富集分析Table 2 Enrichment analysis of KEGG pathway in serum of 14-and 21-day-old squabs

3 討 論

代謝組學是對生物體代謝物進行定性定量分析,并尋找代謝物與生理和病理變化相對關系的研究[12]。按研究的目的,代謝組學又可分靶向和非靶向,其中非靶向代謝組學能從整體反映代謝物的變化,全面地挖掘小分子代謝物,有利于發(fā)現(xiàn)新的代謝物和新的代謝通路[13]。利用非靶向代謝組學技術對14和21日齡乳鴿血清樣本進行分析,總共篩選出71個顯著差異代謝物,包括類脂類分子(35種)、有機雜環(huán)化合物(6種)、有機酸及其衍生物(5種)、苯基丙氨酸和聚酮(5種)、有機氧化合物(4種)、核苷酸類似物(2種)。

S-腺苷蛋氨酸(S-adenosyl methionine,SAM)是蛋氨酸的活性形式,為機體內(nèi)重要的甲基供體,參與DNA、RNA、脂質(zhì)和神經(jīng)遞質(zhì)等化合物的甲基化反應[14]。SAM在機體生理功能和生化反應中起到不可替代的重要代謝與調(diào)控作用[15]。此外,SAM直接參與多胺的形成,促進細胞的生長和蛋白質(zhì)的合成[16]。蛋白質(zhì)是生長發(fā)育最基本的營養(yǎng)成分之一,本試驗中,與14日齡乳鴿相比,21日齡乳鴿血清中SAM含量顯著上調(diào),這可能表明隨著日齡增長機體蛋白質(zhì)的合成增加。馮艷等[17]研究指出,SAM可以調(diào)控肌肉發(fā)育,通過促進蛋白質(zhì)合成并抑制其降解,使其在體內(nèi)沉積,從而提高畜禽骨骼肌肌肉產(chǎn)量。另有研究表明,飼糧中添加蛋氨酸可以顯著提高乳鴿的胸肌和腿肌的產(chǎn)量[18],這可能與SAM促進肌肉發(fā)育的作用相關。他人關于乳鴿生長規(guī)律的研究也發(fā)現(xiàn),乳鴿在21日齡較14日齡胸肌產(chǎn)量有顯著提高[19],這與本試驗中21日齡乳鴿血清中SAM含量顯著增加相符合。但SAM在乳鴿體內(nèi)的作用方式及機理還有待進一步研究。

肉堿是一種在肝臟、腎臟和大腦中合成的類維生素化合物,是動物脂肪酸代謝的一個重要因素[20]。已知肉堿最重要的代謝功能是將脂肪轉(zhuǎn)運到細胞的線粒體中進行脂肪酸氧化[21]。L-棕櫚酰肉堿、硬脂酰肉堿是肉堿的長鏈?;舅嵫苌?。與14日齡乳鴿相比,21日齡乳鴿血清L-棕櫚酰肉堿、硬脂酰肉堿的含量顯著增加,這表明乳鴿生長后期脂肪酸氧化增強,從而釋放能量供乳鴿生長發(fā)育利用。

本試驗中代謝物KEGG注釋化合物分類最多的是磷脂類,主要有溶血磷脂酰膽堿[20∶4(5Z,8Z,11Z,14Z)]、溶血磷脂酰膽堿(P-18∶0)、磷脂酰膽堿[18∶2(9Z,12Z)/20∶4(8Z,11Z,14Z,17Z)]、溶血磷脂酰膽堿[22∶4(7Z,10Z,13Z,16Z)]、溶血磷脂酰膽堿[18∶2(9Z,12Z)]、磷脂酰乙醇胺[22∶5(4Z,7Z,10Z,13Z,16Z)/22∶6(4Z,7Z,10Z,13Z,16Z,19Z)]、磷脂酰乙醇胺[15∶0/20∶2(11Z,14Z)]、溶血磷脂酰膽堿(16∶0)。磷脂是構成生物膜脂質(zhì)雙層結構的主要成分,具有抗氧化、刺激細胞生長、免疫調(diào)節(jié)、促進羽毛生長等生理作用[22-23]。在生產(chǎn)實踐中發(fā)現(xiàn),乳鴿在后期生長發(fā)育過程中羽毛生長速度最快。除磷脂酰乙醇胺[15∶0/20∶2(11Z,14Z)]、溶血磷脂酰膽堿(16∶0)外,其余6種代謝物在21日齡乳鴿血清中的豐度均顯著上調(diào)。這可能與乳鴿生長發(fā)育后期代謝生成大量磷脂以滿足羽毛快速生長有關。綜上所述,乳鴿發(fā)育后期(14~21日齡)血清中S-腺苷蛋氨酸、L-棕櫚酰肉堿、硬脂酰肉堿和磷脂類代謝物質(zhì)發(fā)生了顯著的變化。上述結果有助于了解乳鴿發(fā)育期生理狀態(tài)的變化,為生產(chǎn)中更好地滿足其營養(yǎng)需要提供參考。

4 結 論

① 本試驗應用非靶向代謝組學方法研究了乳鴿生長發(fā)育期間(14和21日齡)血清中小分子代謝物的變化,共有71種差異代謝物被鑒別出,其中49種顯著上調(diào),22種顯著下調(diào),且S-腺苷蛋氨酸、L-棕櫚酰肉堿、硬脂酰肉堿和磷脂類代謝物質(zhì)發(fā)生了顯著的變化。

② 通過代謝通路富集研究發(fā)現(xiàn),甘油脂代謝、醚脂代謝、糖基磷脂酰肌醇-錨定生物合成等14條代謝通路發(fā)生顯著改變。

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