Цистанхе пустынная — исчезающее растение, используемое в медицине и в пищу. Наша цель - изучить различия в метаболизме между соцветиями в нелекарственных частях и сочными стеблями в лекарственных частях, чтобы усилить применение и развитие нелекарственных частей C. Deserticola. Мы провели метаболомный анализ с помощью LC-ESI-MS/MS на соцветиях и сочных стеблях трех экотипов (солончаково-щелочные земли, пастбища и песчаные земли) C. Deserticola. Всего был идентифицирован 391 общий метаболит в шести группах, из которых изорамнетин-О-гексозид (соцветия) и розинидин-О-гексозид (сочные стебли) можно использовать в качестве химических маркеров для различения сочных стеблей и соцветий. Сравнивая метаболические различия между тремя экотипами, мы обнаружили, что большинство различных метаболитов, связанных с соляно-щелочным стрессом, были флавоноидами. В частности, мы нанесли на карту путь биосинтеза фенилэтаноидных гликозидов (PhG) и показали метаболические различия в шести группах. Чтобы лучше понять фармакодинамические механизмы и мишени C. Deserticola, мы проверили 88 химических компонентов и 15 потенциальных мишеней заболевания с помощью молекулярного докинга. Активные ингредиенты C. Deserticola обладают замечательным эффектом стыковки с мишенями возрастных заболеваний, таких как остеопороз, сосудистые заболевания и атеросклероз. Чтобы изучить ценность использования соцветия, мы проанализировали молекулярную стыковку уникальных метаболитов флавоноидов в соцветии с мишенями воспаления. Результаты показали, что хризоберил и цинарозид имеют более высокие баллы в отношении мишеней воспаления. Это исследование обеспечивает научную основу для открытия и индустриализации ценности ресурсов немедицинских частей C. Deserticola, а также для обеспечения устойчивого развития C. Deserticola. Это также обеспечивает новую стратегию для изучения показаний китайских трав.

Согласно соответствующим исследованиям, цистанхе — распространенное растение, известное как «чудодейственное растение, продлевающее жизнь». Его основным компонентом является цистанозид, который обладает различными эффектами, такими как антиоксидантное, противовоспалительное и стимулирующее иммунную функцию. Механизм между цистанхе и отбеливанием кожи заключается в антиоксидантном действии гликозидов цистанхе. Меланин в коже человека вырабатывается путем окисления тирозина, катализируемого тирозиназой, причем реакция окисления требует участия кислорода, поэтому свободные радикалы кислорода в организме становятся важным фактором, влияющим на выработку меланина. Цистанхе содержит цистанозид, который является антиоксидантом и может снижать образование свободных радикалов в организме, подавляя тем самым выработку меланина.

Нажмите на Cistanche для продажи

Для получения дополнительной информации:

david.deng@wecistanche.com / WhatsApp:86 13632399501

1. Введение

Цистанхе пустынная — съедобное и лекарственное растение, которое часто называют «пустынным женьшенем». 1 С. Deserticola была впервые описана в Китайской Материи Медике Шэнь Нуна около 1800 лет назад и уже много лет широко используется в качестве традиционно значимого тонизирующего средства в Китае и Японии. Соединения, которые были выделены из C. Deserticola, представляют собой фенилэтаноидные гликозиды (PhG), иридоиды, лигнаны, жирные кислоты, альдиты, углеводы и полисахариды, среди которых PhGs является основным активным ингредиентом.2 Современная фармакология показывает, что экстракты C. Deserticola (например, фенилэтаноидные гликозиды, полисахариды и т. д.) обладают широким спектром лечебных функций, особенно в улучшении сексуальной функции, улучшении памяти, иммунной регуляции, защите печени, слабительном, антиоксидантном и т. д.3–5. лекарственной ценности, C. Deserticola имеет экологическое значение для борьбы с пустынями из-за его способности расти в засушливой среде, а также в условиях солевого и щелочного стресса. лет из-за быстро растущего рыночного спроса и чрезмерной эксплуатации. Он был внесен в список растений класса II, нуждающихся в защите в Китае.2 Следовательно, необходимо срочно эффективно использовать ресурсы C. Deserticola и определить наилучшую среду для роста C. Deserticola.

Широко используются традиционные лекарственные части лекарственных растений, в то время как нелекарственные части часто выбрасываются. Большое количество исследований показало, что некоторые немедицинские части, такие как Salvia miltiorrhiza, Paris polyphylla и Crocus sativus, имеют сходный химический состав и фармакологические эффекты с лекарственными частями. Исследования немедицинских частей способствуют расширению медицинских ресурсов, особенно для защиты находящихся под угрозой исчезновения лекарственных растений.7,8 Qiao et al. использовали технологию ГХ-МС для идентификации 40 летучих компонентов в соцветиях C. Deserticola.9 Peng et al. использовали транскриптомику и метаболомику для всестороннего анализа обезболивающего действия различных частей цитронеллы.10 Yang et al. выделили типы флавоноидов из надземных частей Salvia miltiorrhiza и изучили их антиоксидантную активность.8 Лекарственная часть C. Deserticola представляет собой сочный стебель, из-за которого каждый год выбрасывается большое количество соцветий, что приводит к огромной трате ресурсов. .

Метаболиты, как конечные продукты различных биохимических процессов, катализируемых ферментами, дают полезную информацию о молекулярном уровне для биохимии организмов в данный момент времени.11 Метаболизм тесно связан с качеством растений. Первичные метаболиты влияют на рост и развитие растений, а вторичные метаболиты могут помочь растениям противостоять стрессам окружающей среды. 12 Поэтому технология метаболомики широко используется для оценки качества растений. три экотипа C. Deserticola и изучить молекулярный механизм изменения качества.16 Мы обнаружили, что 20 -ацетилактеозид можно использовать в качестве химического маркера для различения трех экотипов. Вэньцзин Лю и др. на основе 1 H-ЯМР, не ориентированного на целевую стратегию метаболомики на основе LC-MS, провели углубленное сравнение химических групп четырех суккулентных видов Cistanche и определили эхинакозид, ацетонид, бетаин, маннит, 6- дезоксикаталпол, сахарозу, и 8- эпиорганическая кислота может использоваться в качестве химических маркеров для различения четырех видов Cistanche.17 Pingping Zou et al. применили метаболомику на основе 1 H ЯМР для идентификации верхней и нижней частей стебля C. Deserticola и обнаружили, что последовательные первичные метаболиты, особенно углеводы и метаболиты цикла трикарбоновых кислот, являются первичными молекулами, определяющими различение.18 HaiLi Qiao et al. проиллюстрировано, что в цветках было обнаружено более высокое содержание сложных эфиров и ароматических соединений, которое было значительно повышено по сравнению с летучими соединениями из почек с помощью анализа ГХ-МС летучих компонентов соцветия C. Deserticola. 9 В настоящее время исследования различий качества между сочным стеблем и соцветием C. Deserticola с точки зрения метаболизма все еще отсутствуют.

В существующих исследованиях использовалось сетевое моделирование молекулярного докинга для изучения целей и механизмов китайской медицины в лечении заболеваний.19–21 Jianling Liu et al. исследовали эффективные лекарственные комбинации на основе системной фармакологии среди соединений Cistanche tubulosa. Они предварительно проверили 61 соединение и 43 мишени, связанные с нейровоспалением, из которых вербаскозид и тубулозид B могут играть ключевую роль в нейропротекции.22 YingQi Li et al. интегрированная сетевая фармакология и модель рыбок данио для изучения компонентов двойного действия Cistanche tubulosa для лечения как остеопороза, так и болезни Альцгеймера.23 Химические компоненты C. Deserticola сложны и обладают широким спектром фармакологического действия. Однако терапевтические механизмы еще не ясны. Большое значение имеет уточнение мишеней болезни и механизмов дальнейшего развития C. Deserticola.

В этом исследовании мы использовали метаболомику для изучения метаболических различий соцветий и суккулентных стеблей трех экотипов (солончаково-щелочные земли, пастбища и песчаные земли) C. Deserticola и сравнили экотипы пастбищ и песчаных земель с солончаками. Экотип щелочной земли для изучения метаболических вариаций C. Deserticola, пострадавших от солевого щелочного стресса. В частности, были идентифицированы и проанализированы метаболиты шести групп, участвующих в биосинтезе ФГ. Мы применили молекулярную стыковку, чтобы отсеять потенциальные соединения и цели, и нарисовали диаграммы моделирования сети, а также анализы обогащения GO и KEGG. Наши результаты дают новое представление о метаболических различиях между соцветиями и сочными стеблями трех экотипов C. Deserticola.

2. Материалы и методы

2.1 Растительные материалы и сбор образцов

Мы собрали соцветия (суффикс серийного номера образца «1») и сочные стебли (суффикс серийного номера образца «2») для C. Deserticola на этапе раскопок (с апреля по май 2017 г.) из трех разных экотипов: Озеро Эбинур Синьцзяна (A1 и A2: засоленно-щелочные земли), деревни Тула в Синьцзяне (B1 и B2: пастбища) и Левого знамени Алха во Внутренней Монголии (C1 и C2: песчаные земли) на северо-западе Китая (таблица 1 и рис. 1а) . Ваучерные образцы были депонированы в гербарии Института развития лекарственных растений Китайской академии медицинских наук в Пекине, Китай. Образцы были собраны в полевых условиях и быстро сохранены в жидком азоте. После очистки с помощью PBS сочные ткани стебля разрезали на мелкие кусочки и немедленно хранили в морозильной камере при температуре 80 градусов Цельсия до дальнейшей обработки. Из толстой части соцветия и мясистых стеблей для анализа метаболома было взято 18 проб (три биологические повторности на среду обитания, две части ткани на образец).

2.2 Экстракция и разделение метаболитов

Лиофилизированный образец измельчали ​​с помощью мешалки (MM 400, Retsch) с шариками диоксида циркония в течение 1,5 мин при частоте 30 Гц. Взвешивали 100 мг порошка и экстрагировали в течение ночи при 4°С 1,0 мл 70% водного метанола. После центрифугирования при 10 000 g в течение 10 мин экстракты абсорбировали перед анализом ЖХ-МС.

Для анализа лиофилизированного экстракта образца использовали систему LC-ESI-MS/MS (UPLC, Shim-pack UFLC SHIMADZU CBM30A system). Аналитические условия были следующими: колонка UPLC, Waters ACQUITY UPLC HSS T3 C18 (1,8 мм, 2,1 мм × 100 мм); растворитель, вода (0.04-процентная уксусная кислота): ацетонитрил (0.04-процентная уксусная кислота); градиентная программа, 100 : 0 об/об на 0 мин, 5: 95 об/об на 11,0 мин, 5: 95 об/об на 12,0 мин, 95: 5 об/об на 12,1 мин и 95 : 5 об/об через 15,0 мин; скорость потока 0,40 мл мин 1; температура, 40 градусов; объем инъекции 2 мл. Выходящий поток в качестве альтернативы был соединен с тройной квадрупольной ионной ловушкой ESI (Q TRAP)-MS. В этом эксперименте образец контроля качества был приготовлен путем равномерного перемешивания; во время анализа образцы для контроля качества запускали каждые 10 инъекций для контроля стабильности условий анализа.24–26

Сканирование с линейной ионной ловушкой (LIT) и тройным квадруполем (QQQ) было получено на масс-спектрометре с тройной квадрупольно-линейной ионной ловушкой (Q TRAP), системе API 6500 Q TRAP LC/MS/MS, оснащенной Интерфейс турбоионного распыления ESI, работающий в режиме положительных ионов и управляемый программным обеспечением Analyst 1.6 (AB Sciex). Параметры работы источника ЭРИ были следующими: ионный источник, турбораспылитель; температура источника 500 градусов; напряжение ионного распыления (IS) 5500 В; ионный исходный газ I (GSI), газ II (GSII), защитный газ (CUR) были установлены на 55, 60 и 25,0 фунтов на квадратный дюйм соответственно; газ столкновения (CAD) был высоким (12 фунтов на квадратный дюйм). Настройку прибора и массовую калибровку проводили с 10 и 100 ммоль л растворов полипропиленгликоля в режимах QQQ и LIT соответственно. Сканирование QQQ было получено как эксперименты MRM с газом столкновения (азот), установленным на 5 фунтов на квадратный дюйм. Потенциал декластеризации (DP) и энергия столкновения (CE) для отдельных переходов MRM были выполнены с дальнейшей оптимизацией. Конкретный набор переходов MRM отслеживался для каждого периода на основе метаболитов, элюированных в течение этого периода.

2.3 Идентификация метаболитов и количественная оценка

Качественный анализ первичных и вторичных данных МС проводили путем сравнения значений ионов-предшественников (Q1), ионов-фрагментов (Q3) (окна изоляции (±15 Да), время пребывания (мс) или время цикла (1 секунда)), время удерживания (ВУ) и модели фрагментации с теми, которые получены путем введения стандартов в тех же условиях, если стандарты были доступны или проводились с использованием самостоятельно составленной базы данных MWDB (NetWare Biological Science and Technology Co., Ltd, Ухань, Китай) и общедоступны базы данных метаболитов, если стандарты были недоступны. При идентификации были исключены повторяющиеся сигналы K plus , Na plus , NH4 plus и других высокомолекулярных веществ. Количественный анализ метаболитов проводили в режиме MRM. Характеристические ионы каждого метаболита подвергали скринингу с помощью масс-спектрометра QQQ для получения силы сигнала. Интеграцию и коррекцию хроматографических пиков проводили с помощью Multi Quant версии 3.0.2 (AB SCIEX, Concord, Ontario, Canada). Соответствующие относительные содержания метаболитов представляли в виде интегралов площадей хроматографических пиков.

Значения VIP (переменная, важная в прогнозе) образцов C. Deserticola (три биологических повтора) были рассчитаны с помощью программного обеспечения SIMCA-P (версия 14.1, Sartorius Stedim Biotech, Умея, Швеция) на основе анализа главных компонентов и ортогонального частичного наименьшего дискриминантный анализ квадратов. Мы устанавливаем кратность изменения $2 или #0,5 и значение VIP $1 в качестве порогового значения для скрининга значительно различающихся метаболитов. Данные о метаболитах были нормализованы, для всех образцов был проведен анализ тепловых карт кластеров, а для построения тепловых карт кластеров использовался скрипт программы R.

2.4 Молекулярный докинг

2.4.1 Сбор химических соединений.Благодаря предварительным экспериментальным результатам нашей исследовательской группы и результатам поиска в литературе в общей сложности 127 выделенных соединений из суккулентных стеблей C. Deserticola были собраны и загружены с веб-сайта Chemical Book или использованы ChemDraw для рисования 2D-молекулярной структуры. Кроме того, мы обнаружили 4 избегания (хризоберил, цинарозид, гесперетин и гомоэриодиктиол), обнаруженные только в соцветии по результатам метаболома. Двумерная структура была преобразована в трехмерную структуру с помощью программного обеспечения ChemDraw 3D, и была проведена предварительная оптимизация. Затем предварительно оптимизированная трехмерная структура была проверена программным обеспечением Avogadro Software, и дальнейшая оптимизация энергии была использована для создания окончательного формата файла соединения, необходимого для последующего молекулярного докинга.

2.4.2 Сбор целевой коллекции.Мы искали мишени белка болезни в литературе и базе данных STITCH. Мы получили соответствующие гены-мишени с помощью базы данных Uniport и получили идентификатор PDB гаплотипа белка и структуру малых молекул с помощью RCSB. При определении положительного препарата мы использовали литературу и веб-сайт Yaodu, чтобы предварительно определить 45 целей связанных заболеваний, о которых сообщалось, включая 10 заболеваний, связанных с сочными стеблями C. Deserticola в литературе. Этими десятью заболеваниями были атеросклероз, остеопороз, старческое слабоумие, болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона, хронические запоры, желудочковая тахикардия типа «пируэт», сосудистые заболевания, повреждение миокарда и рак прямой кишки. Кроме того, мы собрали 467 мишеней, связанных с воспалением, и получили 2 важные мишени (6KBA и 7AWC) посредством скрининга, которые были использованы для анализа молекулярной стыковки флавоноидов, специфичных для соцветий.

2.4.3 Моделирование молекулярного докинга.Чтобы оценить сродство связывания соединений C. Deserticola с потенциальными мишенями, мы выполнили моделирование молекулярной стыковки с помощью программного обеспечения QuickVina 2.0, утилиты с открытым исходным кодом, разработанной исследовательской группой Alhossary. Чтобы проверить аффинность связывания между мишенями и соединениями, мы рассчитали показатель стыковки с помощью QuickVina 2.0. Показатели стыковки, которые превышали показатели положительных препаратов (данные для каждого положительного препарата можно получить из соответствующих мишеней в RCSB или литературе), указывали на сильную аффинность связывания между мишенями-кандидатами и соответствующими соединениями.27–30 Мы использовали PyMOL (версия 2.0 Schrödinger, LLC) для построения графика результатов стыковки соединения и мишени.

2.4.4 Построение сети компонент-целевой путь и анализ функции GO/KEGGПостроение сети компонент-мишень-путь проводилось с использованием программного обеспечения для визуализации сети Cytoscape. В сетевых взаимодействиях узлы представляют компоненты, цели и пути, тогда как ребра представляют взаимодействие друг с другом. Мы использовали балльную оценку молекулярного докинга соединения и гена-мишени в качестве индикатора цвета соединения. Чем зеленее цвет, тем выше оценка. Сеть белок-белковых взаимодействий (PPI), связанная с генами-мишенями, была построена и проанализирована с помощью STRING.31

Чтобы дополнительно выяснить биологические функции в построенной сети, мы использовали модуль функциональной аннотации базы данных DAVID29 для выполнения анализа генетической онтологии (GO) и обогащения KEGG на генах-мишенях.

3. Результаты

3.1 Метаболические профили C. Deserticola

Чтобы получить общее представление о метаболических изменениях соцветий и сочных стеблей C. Deserticola трех экотипов, был проведен широкоцелевой анализ метаболома с использованием LC-ESI-MS/MS. Как показано на рис. 1б, соцветия и сочные стебли C. Deserticola разных экотипов показали разное разделение, причем разделение разных тканей было больше, чем у разных экотипов. И три повторных образца имеют одинаковые баллы ПК, что указывает на то, что метаболиты C. Deserticola показали небольшое различие между повторными образцами. Кроме того, образцы контроля качества (смешанные) сгруппированы вместе в центре графика оценок PCA. Лепестковая диаграмма (рис. 1с) и диаграмма расстройства (рис. 1d) показали, что в шести группах был 391 общий метаболит, а количество метаболитов, обнаруженных в соцветии, как правило, было выше, чем в сочном стебле. Количество метаболитов, обнаруженных в соляно-щелочном соцветии (А1), было наибольшим, всего 515, из которых 18 метаболитов были обнаружены только в А1. Количество метаболитов, обнаруженных в суккулентных стеблях лугов (B2), было наименьшим, в общей сложности 458, без его уникальных метаболитов.

Было определено относительное содержание 578 метаболитов, включая 35 категорий метаболитов (ESI File S1). Наиболее распространенными метаболитами соцветий и сочных стеблей обоих экотипов были липиды, глицеролипиды, аминокислоты, нуклеотиды и их производные, фенилэтаноидные гликозиды (PhG) и флавоноиды (рис. S3a, 3b и c). После нормализации пропорциональное содержание каждого метаболита определяли по средней площади пика отклика при УЭЖХ-МС/МС, как показано на рис. 1д с тепловой картой, и далее проводили с помощью иерархического кластерного анализа. Большее количество вторичных метаболитов показало высокие относительные уровни концентрации в A1 и C2, чем в других группах. Среди вторичных метаболитов во всех трех экотипах относительное содержание фенилэтаноидных гликозидов (ФГ) в суккулентных стеблях было выше, чем в соцветиях, а относительное содержание флавоноидов в соцветиях было выше, чем в суккулентных стеблях.

В этом метаболомном анализе было обнаружено 12 основных активных компонентов C. Deserticola, в том числе 2'-ацетилактеозид, актеозид, цистанозид А, кониферин, эхинакозид, формононетин-7-О-глюкозид, инозин, изоактеозид, ононин, пинорезинол, шприцы. , и уридин. Для основных активных компонентов C. Deserticola, выявляемых метаболомом, была построена иерархическая тепловая карта кластеризации (рис. 1е), показывающая, что относительное содержание основных активных компонентов в суккулентном стебле было выше, чем в соцветии. По сравнению с другими тканями активными ингредиентами с относительно высоким содержанием в соцветии были 2'-ацетилактеозид и кониферин, а активными ингредиентами с относительно высоким содержанием в сочных стеблях были актеозид, цистанозид А, эхинакозид и изоактеозид. По сравнению с другими экотипами относительно высокое содержание действующих веществ в соляно-щелочной земле было 2'-ацетилактеозид, актеозид, кониферин, эхинакозид и изоактеозид. Относительно высокое содержание на пастбищах было эхинакозида, а относительно высокое содержание на песчаных землях было цистанозидом А.

3.2 Метаболические различия между соцветием и сочным стеблем C. Deserticola

Чтобы понять разницу в метаболизме между соцветием и сочным стеблем C. Deserticola в трех экотипах, мы провели скрининг различных метаболитов. Наблюдалась высокая предсказуемость (Q2) моделей OPLS-DA для проведения попарного сравнения между соцветием и сочным стеблем в засоленно-щелочной земле (Q2 = 0,996), пастбище (Q2 = 0,997). и песчаная земля (Q2 = 0.997) (рис. S1a). Значения Q2 и R2 были выше в тесте перестановки, чем в модели OPLS-DA (рис. S1b). Чтобы определить потенциальные переменные, мы устанавливаем кратность изменения Больше или равно 2 или Меньше или равно 0,5, а значение VIP Больше или равно 1 в качестве порога для скрининга значительно различающихся метаболитов в каждой паре. сравнений. 10 лучших различных метаболитов соцветий и сочных стеблей трех экотипов показаны в таблице S1. По сравнению с сочными стеблями относительно высокое содержание дифференциальных метаболитов в соцветиях составляли флавоноиды, такие как флавонолы, флавоны и С-гликозиды флавонов.

В солончаково-щелочной земле, по сравнению с соцветиями, сочные стебли имели 43 дифференциальных метаболита с повышающей регуляцией и 71 дифференциальный метаболит с пониженной регуляцией (рис. 2а). Тепловая карта (рис. 2б) показала, что относительное содержание соцветий было выше, чем у сочных стеблей. При сравнении сочных стеблей с соцветиями основными активируемыми метаболитами были цианидин 3-O-рутинозид (керацианин), икариин (кемпферол 3,7-O-диглюкозид 8-пренилпроизводное), гомованилиновая кислота , метиловый эфир хлорогеновой кислоты и O-гексозид розинидина. Основные дифференциальные метаболиты с подавляющей регуляцией включали N', N''-ди-п-кумароилспермидин, 8-C-гексозил-лютеолин-О-гексозид, кофейную кислоту, изорамнетин-О-гексозид и изорамнетин 5-. О-гексозид (рис. 2в). Анализ обогащения метаболического пути KEGG (рис. 2d) классифицировал дифференциальные метаболиты, идентифицированные из соцветия и сочного стебля, на биосинтез флавоноидов, биосинтез флавонов и флавонолов, биосинтез изофлавоноидов, биосинтез фенилпропаноидов и метаболизм эфирных липидов.

На пастбищах, по сравнению с соцветиями, сочные стебли имели 35 дифференциальных метаболитов с повышающей регуляцией и 54 дифференциальных метаболита с понижающей регуляцией (рис. 2а). Тепловая карта (рис. 2б) показала, что относительное содержание соцветий было выше, чем у сочных стеблей. При сравнении сочных стеблей с соцветиями основными активируемыми метаболитами были 1-(плюс)-аргинин, адипиновая кислота, N-метилникотинамид, 4-гидроксибензойная кислота и дигидромирицетин. Основные дифференциальные метаболиты с пониженной регуляцией включали розинидин-О-гексозид, кофейную кислоту, изорамнетин-О-гексозид, продажный 5-О-гексозид и изорамнетин 5-О-гексозид (рис. 2в). Анализ обогащения метаболического пути KEGG (рис. 2d) классифицировал дифференциальные метаболиты, идентифицированные из соцветия и сочного стебля, на биосинтез флавоноидов, биосинтез флавонов и флавонолов, биосинтез дитерпеноидов, биосинтез изофлавоноидов и циркадный захват.

На песчаной земле, по сравнению с соцветиями, сочные стебли имели 40 дифференциальных метаболитов с повышающей регуляцией и 87 дифференциальных метаболитов с понижающей регуляцией (рис. 2а). Тепловая карта (рис. 2б) показала, что относительное содержание соцветий было выше, чем у сочных стеблей. При сравнении сочных стеблей с соцветиями основными активируемыми метаболитами были О-ферулоил 4-гидроксилкумарин, спринцевание, розинидин О-гексозид, 3-(4-гидроксифенил)пропионовая кислота и гомованилиновая кислота. К основным подавляющим дифференциальным метаболитам относятся хризоэриол О-рамнозил-О-глюкуроновая кислота, С-гексозил-апигенин О-кофеоилгексозид, продажа О-малонилгексозид, изорамнетин О-гексозид и 8-С-гексозил-лютеолин О- гексозид (рис. 2в). Анализ обогащения метаболического пути KEGG (рис. 2d) классифицировал дифференциальные метаболиты, идентифицированные из соцветия и сочного стебля, на биосинтез флавонов и флавонолов, биосинтез флавоноидов, биосинтез изофлавоноидов, биосинтез дитерпеноидов и деградацию ароматических соединений.

3.3 Метаболические различия, связанные с соляно-щелочным стрессом, у трех экотипов C. Deserticola

Чтобы понять уникальные метаболические характеристики трех экотипов солончаково-щелочной земли C. Deserticola, мы провели скрининг различных метаболитов на солончаково-щелочной почве по сравнению с пастбищами и песчаной почве по сравнению с солончаково-щелочной землей. Наблюдалась высокая предсказуемость (Q2) моделей OPLS-DA для проведения попарного сравнения между солончаково-щелочными землями и пастбищами соцветий (Q2 = 0,997) и сочного стебля (Q2 = 0,991). . Между тем, высокая предсказуемость (Q2) моделей OPLS-DA между песчаной почвой и солончаково-щелочной землей соцветия (Q2 = 0,988) и сочного стебля (Q2 = 0,995). Значения Q2 и R2 были выше в тесте перестановки, чем в модели OPLS-DA (рис. S2).†). Чтобы определить потенциальные переменные, мы установили кратность изменения Больше или равно 2 или Меньше или равно 0,5, а значение VIP Больше или равно 1 в качестве порога для скрининга значительно различающихся метаболитов в каждой паре. сравнений. В таблице 2 показаны различные метаболиты соцветий и суккулентных стеблей, связанные с засоленно-щелочным стрессом (засоленно-щелочные земли в сравнении с пастбищами и песчаными землями в сравнении с засоленно-щелочными землями), отсортированные по категориям метаболитов, и показано, что большинство метаболитов относится к классу флавоноидов. . Среди них относительное содержание антоцианов, флавоноидов, флавонолов, флаванонов, катехинов и их производных, изофлавонов наиболее высокое в солончаково-щелочных землях. Кроме того, тепловая карта (рис. 3г) показала, что группами с более высоким относительным содержанием дифференциальных метаболитов флавоноидов были А1 и С1. Относительное содержание антоцианов было самым высоким в группе А2, а относительное содержание флавоноидов и флавонолов было самым высоким в группе А1.

Карты вулканов (рис. 3а) показали, что число активированных дифференциальных метаболитов в засоленных щелочных почвах выше, чем в пастбищах и песчаных почвах, будь то в соцветиях или суккулентных стеблях. 20 лучших дифференциальных метаболитов каждого сравнения были показаны на рис. 3b. В солончаково-щелочных землях по сравнению с пастбищами пути KEGG дифференциальных метаболитов соцветий были в основном обогащены биосинтезом флавоноидов, флавонолом и биосинтезом флавонолов, биосинтезом дитерпеноидов, биосинтезом изофлавоноидов и биосинтезом фенилпропаноидов. Кроме того, пути KEGG различных метаболитов суккулентного стебля были в основном обогащены дофаминергическими синапсами, метаболизмом пуринов, биосинтезом флавоноидов, метаболизмом пиримидинов и циркадным вовлечением. В солончаково-щелочных землях по сравнению с пастбищами пути KEGG дифференциальных метаболитов соцветий были в основном обогащены биосинтезом изофлавоноидов, биосинтезом вторичных метаболитов, биосинтезом флавонов и флавонолов, противоопухолевыми агентами из натуральных продуктов и астмой. Более того, пути KEGG различных метаболитов суккулентного стебля были в основном обогащены биосинтезом аминоацил-тРНК, перевариванием и абсорбцией белков, центральным углеродным метаболизмом при раке, биосинтезом аминокислот и биосинтезом фенилпропаноидов (рис. 3c).

Для получения дополнительной информации: david.deng@wecistanche.com/WhatApp:86 13632399501