基于超高效液相色谱-质谱联用的非靶向代谢组学方法探究不同年龄组驼肉代谢物的差异及变化规律。结果表明,在3个年龄组(3~4、6~7岁和9~10岁,分别以I、II和III组表示)骆驼背最长肌中共鉴定出显著差异代谢物710种;在I vs II组显著差异代...基于超高效液相色谱-质谱联用的非靶向代谢组学方法探究不同年龄组驼肉代谢物的差异及变化规律。结果表明,在3个年龄组(3~4、6~7岁和9~10岁,分别以I、II和III组表示)骆驼背最长肌中共鉴定出显著差异代谢物710种;在I vs II组显著差异代谢物有78个,其中I组上调47个,II组上调31个;在II vs III组显著差异代谢物有49个,其中II组上调18个,III组上调31个;在I vs III组显著差异代谢物有65个,其中I组上调29个,III组上调36个。京都基因与基因组百科全书通路分析结果表明,差异代谢物主要富集到蛋白质和氨基酸代谢、脂肪酸、维生素和矿物质代谢等相关通路,说明不同生长阶段骆驼中各营养素的消化代谢均有差异。I组中的多不饱和脂肪酸(polyunsaturated fatty acid,PUFA)(尤其n-6 PUFA、n-3 PUFA)含量和PUFA/不饱和脂肪酸值均显著高于III组,这主要与相关代谢通路上的花生四烯酸、亚油酸和13-L-过氧化氢油酸浓度的显著上调有关;同时L-亮氨酸、L-缬氨酸、L-谷氨酰胺等差异代谢物可以作为不同年龄驼肉品质差异的潜在标记物。展开更多
该实验选取3~5岁龄阿拉善双峰驼胴体的辣椒条、骆驼霖、大黄瓜条、腹肉、腱子肉、里脊、米龙、上脑、臀肉、外脊、胸肉、小黄瓜条、眼肉等13个部位肉样,测定驼肉水分、蛋白质和脂肪含量,并利用近红外光谱仪在4000~10000 cm^(-1)波数条...该实验选取3~5岁龄阿拉善双峰驼胴体的辣椒条、骆驼霖、大黄瓜条、腹肉、腱子肉、里脊、米龙、上脑、臀肉、外脊、胸肉、小黄瓜条、眼肉等13个部位肉样,测定驼肉水分、蛋白质和脂肪含量,并利用近红外光谱仪在4000~10000 cm^(-1)波数条件下进行光谱扫描。首先选用滤波平滑(savitzky-golay,S-G)、导数、标准正态变量转换法(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiplication scatter correction,MSC)方法进行光谱预处理比较,其次采用偏最小二乘判别分析法(partial least square-discrimination analysis,PLS-DA)建立水分、蛋白质、脂肪含量模型。结果表明,不同部位驼肉样的水分含量模型的最佳预处理方法为MSC,模型的决定系数R_(c)^(2)、校正集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)、R_(p)^(2)、验证集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别是0.7459、0.0085、0.7741、0.0134;蛋白质含量模型的最佳预处理方法为SNV,模型的决定系数R_(c)^(2)、RMSEC、R_(p)^(2)、RMSEP分别是0.6602、0.2879、0.6725、0.2760;脂肪含量模型的最佳预处理方法为S-G,模型的决定系数R_(c)^(2)、RMSEC、R_(p)^(2)、RMSEP分别是0.9885、0.0863、0.9963、0.0567。研究表明利用近红外光谱技术对不同部位驼肉样脂肪含量的预测最好,其次为水分含量的预测,蛋白质含量预测的结果最不佳。展开更多
文摘基于超高效液相色谱-质谱联用的非靶向代谢组学方法探究不同年龄组驼肉代谢物的差异及变化规律。结果表明,在3个年龄组(3~4、6~7岁和9~10岁,分别以I、II和III组表示)骆驼背最长肌中共鉴定出显著差异代谢物710种;在I vs II组显著差异代谢物有78个,其中I组上调47个,II组上调31个;在II vs III组显著差异代谢物有49个,其中II组上调18个,III组上调31个;在I vs III组显著差异代谢物有65个,其中I组上调29个,III组上调36个。京都基因与基因组百科全书通路分析结果表明,差异代谢物主要富集到蛋白质和氨基酸代谢、脂肪酸、维生素和矿物质代谢等相关通路,说明不同生长阶段骆驼中各营养素的消化代谢均有差异。I组中的多不饱和脂肪酸(polyunsaturated fatty acid,PUFA)(尤其n-6 PUFA、n-3 PUFA)含量和PUFA/不饱和脂肪酸值均显著高于III组,这主要与相关代谢通路上的花生四烯酸、亚油酸和13-L-过氧化氢油酸浓度的显著上调有关;同时L-亮氨酸、L-缬氨酸、L-谷氨酰胺等差异代谢物可以作为不同年龄驼肉品质差异的潜在标记物。
文摘该实验选取3~5岁龄阿拉善双峰驼胴体的辣椒条、骆驼霖、大黄瓜条、腹肉、腱子肉、里脊、米龙、上脑、臀肉、外脊、胸肉、小黄瓜条、眼肉等13个部位肉样,测定驼肉水分、蛋白质和脂肪含量,并利用近红外光谱仪在4000~10000 cm^(-1)波数条件下进行光谱扫描。首先选用滤波平滑(savitzky-golay,S-G)、导数、标准正态变量转换法(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiplication scatter correction,MSC)方法进行光谱预处理比较,其次采用偏最小二乘判别分析法(partial least square-discrimination analysis,PLS-DA)建立水分、蛋白质、脂肪含量模型。结果表明,不同部位驼肉样的水分含量模型的最佳预处理方法为MSC,模型的决定系数R_(c)^(2)、校正集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)、R_(p)^(2)、验证集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别是0.7459、0.0085、0.7741、0.0134;蛋白质含量模型的最佳预处理方法为SNV,模型的决定系数R_(c)^(2)、RMSEC、R_(p)^(2)、RMSEP分别是0.6602、0.2879、0.6725、0.2760;脂肪含量模型的最佳预处理方法为S-G,模型的决定系数R_(c)^(2)、RMSEC、R_(p)^(2)、RMSEP分别是0.9885、0.0863、0.9963、0.0567。研究表明利用近红外光谱技术对不同部位驼肉样脂肪含量的预测最好,其次为水分含量的预测,蛋白质含量预测的结果最不佳。
