风味代谢组 | 迈维代谢科研PI应用创新分析思路连发三篇高分文章揭示“真香”机制

迈博士有话说

挥发性代谢组是一种高维数据，传统的两两比较忽视了代谢物之间的相互作用，而本文作者倪茜瞵博士通过主成分分析（PCA）结合混合模型（mixed model）（迈维代谢提供）；将物质间的互作考虑其中，创新性的寻找了食品中的标志代谢物。         

综述部分，采用了Bibliometric 文献综述法（迈维代谢提供），可以更高效的分析已有相关文献的内容，不仅从数据和内容上做了综述，也对其国家，作者，期刊及仪器等进行了全面的比较，不失为以一篇有趣的文章，值得青椒们参考。

The volatile organic compound profile of ripened cheese is influenced by crude protein shortage and conjugated linoleic acid supplementation in the cow''s diet

成熟奶酪的挥发性有机化合物分布受粗蛋白缺乏和牛日粮中添加共轭亚油酸的影响

研究背景

在奶酪制作过程中，不同步骤的挥发性有机化合物（VOC）情况有所不同。在奶酪制作的6个月内，VOC的总量比新鲜凝乳中的数量增加了10倍以上。与新鲜炼乳相比，奶酪中不同VOC的增加量差异很大，特别是某些醇(100倍差异)、醛(20倍差异)、脂肪酸(20倍差异)和酮(60倍差异)。这意味着最终奶酪的香气取决于凝乳的组成，特别是取决于成熟过程中发生的原生酶和微生物酶的活性。

奶酪的感官特征是决定消费者偏好的主要因素。在对由85个农场生产的牛奶制成的1000种模型奶酪进行的研究中发现，成熟奶酪的VOC分布和最终感官特征受到奶牛饲养的乳制品系统以及奶牛的遗传背景的影响。不同乳制品的风味特征的差异与动物房舍(捆绑或松散)、挤奶系统、喂养方案和饮食特征有关。

技术路线

实验结果

本实验以不同的干预手段对实验动物分组后，收集不同制作方式的奶酪进行风味代谢组学（GC-MS）检测。共鉴定出48种差异风味代谢物，其中醇类11种，酮类8种，酯类8种，酸类7种，醛类4种，硫类4种，内酯4种，酚醛2种，单萜1种，碳氢化合物1种。分析风味代谢组学数据表明奶酪中大部分挥发性有机化合物家族和个体的挥发性有机化合物受以下实验动物饮食处理的影响:（1）CP的缺乏降低了挥发性物质的浓度 ；（2）醛和和柠檬烯增加了一些酯的比例；（3）CLA增加了总VOC的浓度，特别酸和酯类VOC，

根据其化学家族，饲粮中CP缺乏和CLA添加对VOC浓度(定量)和比例(定性)的影响。

表 成熟奶酪的挥发性有机化合物(VOC)分布

成熟奶酪的定量挥发性有机化合物(VOC)剖面:对角线以上的皮尔逊相关性和对角线以下的混合模型残留相关性显示了单个VOC浓度之间的相关性(只有VOC至少具有统计学意义的P和lt;0.10为饲粮CP、CLA添加量或其相互作用的影响，并将其计入热图中)。

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图1 成熟奶酪的定量挥发性有机化合物(VOC)剖面热图

成熟奶酪的定性挥发性有机化合物(VOC)剖面:对角线以上的皮尔逊相关性和对角线以下的混合模型残留相关性显示了单个VOC占总和的比例(只有VOC至少具有P和lt的统计意义;0.10为饲粮CP、CLA添加量或其相互作用的影响，并将其计入热图中)。

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 图2 成熟奶酪的定性挥发性有机化合物(VOC)剖面

Rapid Profiling of the Volatilome of Cooked Meat by PTR-ToF-MS: Characterization of Chicken, Turkey,Pork, Veal and Beef Meat

通过PTR ToF MS快速分析熟肉的挥发物：鸡肉、火鸡、猪肉、小牛肉和牛肉的特征

研究背景

风味是评价肉类的一个基本属性。特别是在烹饪过程中和之后，前体、中间反应产物和降解产物之间的一系列复杂的化学反应导致肉中的许多化合物被修饰或生成，并可能分散在空气中。这些挥发性有机化合物(VOCs)是肉类气味和风味的关键成分，并驱动肉品质量和顾客接受的感知。肉类中挥发性有机化合物前体的含量和性质以及烹饪后产生的挥发性有机化合物的性质受到几个因素的影响，包括遗传(物种、品种、选择、性别)、饲养、动物管理和肉类加工和储存。大多数关于非腌肉VOCs的研究都是在鸡肉和牛肉上进行的。本研究旨在比较熟食的挥发性有机化合物(VOC)分布。

PTR-ToF-MS质谱检测方法是一种利用H3O+离子将质子转移到所有具有比水更高的质子亲和力的化合物上的软电离方法。空气中的一般成分不会被水合氢离子束电离，但大多数挥发性有机化合物(VOCs)会被H3O+离子化，很少或没有碎片化。通过H3O + PTRMS方法可以检测到其他分子，例如硫化氢（H2S），氰化氢（HCN）和氨（NH3）。电离发生在稀薄条件下的低压反应室（0.1至2mbar）中，例如:避免不同分析物分子之间的电荷竞争，如采用API离子源那样。结果具有很高的灵敏度和线性度，且量化简单。如果经常选择O2 +和NO +，则相同的硬件也适用于其他试剂离子。

实验目的

使用相同的加工、分析程序，确定和比较来自不同供应商的不同肉类类型(鸡肉，火鸡肉，猪肉，小牛肉和牛肉)的挥发性有机化合物。具体目标是:(i)建立一个代表主要物种/类别和各种供应商和条件的肉类切割的集合;(ii)使用直接、无创、直接注射质谱技术，即质子转移反应飞行时间质谱(PTR-Tof-MS)，透过大量挥发性有机化合物，表征熟肉样本的挥发性有机谱;(iii)识别和比较来自五个最重要品种和类别(鸡肉、火鸡肉、猪肉、小牛肉和牛肉)的熟肉的挥发性有机化合物含量和潜在解释因子(lef)。

研究过程

收集来自不同物种的肉类样本，从100个肉样本中抽取样本进行水浴和烘烤处理。使用直接质子转移反应飞行时间质谱(PTR-ToF-MS)对处理过程中产生的挥发性代谢物进行分析。发现样本产生129个质量峰，其中64个初步确定。

实验结果

通过从两种不同类型的零售商(连锁超市与本地肉店)的10个不同供应商收集五种/类别的肉类样本，本实验能够在实验数据集中再现实践中经常发现的大部分变异性。不同肉类供应商之间的差异是由于动物的品种/杂交基因型、性别和生产系统的差异；屠宰时的年龄和屠宰程序，在肉类加工和老化程序；在销售实践中也是如此。

本文根据两种截然不同的程序烹饪所有的肉类样本，获得不特定于特定烹饪方法的平均数据。结果表明，被屠宰动物的品种/类别的影响非常重要，从5个品种/类别的熟肉样品中，所有个体VOCs和17个lef中的14个存在显著差异。符合等级结构的实验设计中，五个物种/类别不是通过多次非结构化比较(所有与所有)进行比较，而是通过四个正交对比(等于可用的自由度数量)进行分层比较，首先是两个类动物(鸟类与哺乳动物)。然后将每个类中的两个物种(鸡和火鸡，猪和牛)进行比较，最后比较牛类中的两种肉(小牛肉和牛肉)。火鸡和鸡肉中所有VOCs的总浓度分别是最大和最小的。在哺乳动物肉类中，小牛肉和牛肉的VOC总浓度高于猪肉。所有个体VOCs总量的比例在不同物种间差异显著。此外，17个独立潜在解释因子(lef)中有14个经多变量分析确定显示出肉类种类/类别之间的显著差异。

表 按品种/类别汇总部分选定肉性状的描述性统计数据

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 图 熟肉头部间隙129个挥发性物质峰的浓度之和(µg/L)

Bibliometric Review on the Volatile Organic Compounds in Meat

肉类中挥发性有机化合物的文献计量学研究进展

肉类风味是肉类质量的一个重要方面，也影响消费者的需求，因此对肉类行业非常重要。挥发性有机化合物(VOCs)在很大程度上影响了肉类的风味，尽管关于这一主题的文章越来越多，但对这些文章的评论却非常少。本文对2000-2020年期间关于肉类中挥发性有机物的科学出版物进行文献计量学分析，从Scopus数据库中选择了611个与肉类(海鲜除外)中VOCs有关的科学来源。检索到的文献计量学信息包括期刊、作者、国家、机构、关键词和引文。分析后列出了最重要的期刊、作者、国家和机构，以及肉类VOC研究的趋势。同时本文也进行了社会网络分析(SNA)以确定许多作者和国家之间的合作，并进行了关键词分析以生成作者关键词的网络图，以此确定了哪些肉类品种最常被选择作为研究对象，追溯了各种方法/仪器的发展，并探索了研究趋势。最后，本文指出了在肉类品质的界定、肉味的改善、掺假的鉴别和肉类的真实性鉴定等方面还需要进一步的研究。

按发表年份和其后年份被引用次数划分的文章数，可以得出的结论是，有一个巨大的和不断增长的兴趣。可以得出的结论是，科学界对科学研究的兴趣越来越大。

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 图1

作者合作的主要网络如图2所示，入选标准为发表论文超过5篇且有合作关系的作者（不包括单独工作的作者）。圆圈的大小表示论文的数量，而线条的粗细表示合作的强度和联合发表的数量及其占总数的比例。更大的圆圈和更粗的线条表明两个作者之间更高的生产力和更强的合作。

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 图2

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 图3 文章对应作者的原籍国按照发表文章数和被引用次数排序

肉类挥发性有机化合物的关键词网络(从1354个作者关键词中提取共出现次数大于8的32个关键词)。

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 图4

倪茜瞵

意大利帕多瓦大学博士

作者简介

倪茜瞵，迈维代谢科研PI&医学大项目负责人。

意大利帕多瓦大学博士，师从著名乳业及遗传学教授 Giovanni Bittanti； 精通代谢组学及多组学的分析以及质谱检测的研发，发表多篇质谱领域的论文及报告。入职迈维代谢以来，主导过近十个大项目的服务工作，其中五个项目已成功投稿Nature Commun、Frontiers等国际学术期刊。 

风味前体是肉类风味的基础，其代谢受多种酶的调控。因此，鉴定与肉味前体相关的关键基因具有重要意义。

技术来源：迈维研发团队建立了一种高效的广泛靶向挥发组检测方法，在未知物定性、方法灵敏度及重现性方面较传统非靶向方法有较大提升，为挥发组研究提供了新手段。

迈维代谢基于GC-MS平台，500多标品，300多篇文献,自主建立了挥发性代谢组数据库，精准定性定量酯类、酚、酸、醛、胺、醇、烃类、酮类、酯醚、含氮、含硫与杂环化合物、卤代烃等常见的挥发性化合物。标品验证物质准确性高达85%。

结题报告包含11项分析（22项展示图）：代谢物类别组成环形图，PCA，PLS-DA，OPLS-DA，代谢物含量差异动态分布，聚类热图，差异代谢物筛选（条形图、雷达图、VIP值图、火山图、Z值图、差异代谢物散点图），差异代谢物相关性分析（热图、和弦图、网络图），K-means分析，韦恩图，差异代谢物KEGG功能注释及富集分析（功能注释、分类、聚类分析、富集分析、通路整体变化分析）。同时数据成功实现线上交付，线上一键重出报告。

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各组差异韦恩图

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