代谢途径和网络分析的整合,用于在控制的果蔬饮食干预后在猪便中发现生物标志物
Zhihao Liu1, Gloria Solano-Aguilar2, Sukla Lakshman2
1Methods and Application of Food Composition Laboratory, Beltsville Human Nutrition Research Center, Agricultural Research Service, United States Department of Agriculture, Beltsville, MD 20705, USA; Department of Nutrition and Food Science, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA.
Food chemistry
|August 18, 2024
概括
这项研究开发了一种新的策略,使用非向代谢学来识别果蔬 (FV) 摄入量的便生物标志物. 这种方法成功地确定了特定的黄素作为猪FV消费的指标,有助于评估食.
科学领域:
- 代谢学 代谢学 代谢学
- 营养科学 营养科学
- 生物标志物发现发现
背景情况:
- 识别饮食摄入的生物标志物对于营养评估至关重要.
- 非向代谢学提供了一种全面的方法来发现这些生物标志物.
- 了解特定饮食,如水果和蔬菜消费对代谢概况的影响很重要.
研究的目的:
- 建立和验证一种使用非向代谢学来识别饮食摄入生物标志物的策略.
- 应用这一策略来识别与猪中富含多果实和蔬菜 (FV) 饮食相关的便生物标志物.
- 整合新陈代谢途径和网络分析,以进行可靠的生物标志物发现.
主要方法:
- 采用非向的代谢学方法,使用液体染色学高分辨率质谱法 (LC-HRMS).
- 利用主要成分分析 (PCA) 来分析便代谢物概况.
- 综合代谢途径和相关联网络分析,用于生物标志物识别和验证.
主要成果:
- 在对照组和FV养组之间观察到便代谢物概况的显著差异.
- 特定的黄素,包括 (epi) 甲素和独特的化合物,被确定为歧视因素.
- 相关性网络分析证实了生物化学见解,并验证了FV摄入的潜在便生物标志物.
结论:
- 综合代谢策略对于快速准确地识别便生物标志物是有效的.
- 这种方法为饮食摄入量和微生物代谢提供了可靠的见解.
- 该方法适用于动物研究和人类临床研究,用于营养生物标志物的发现.
