《JOURNAL OF FOOD PROCESSING AND PRESERVATION》：UPLC-QTOF-MS–Based Metabolite Profiling of Two Laver Species (Neoporphyra dentata and Neopyropia yezoensis)
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本綜述采用UPLC-QTOF-MS代謝組學技術，對韓國主要栽培的兩種紫菜——齒緣新紫菜（Neoporphyra dentata）與條斑新紅葉藻（Neopyropia yezoensis）進行了全面的代謝物表征與比較。研究共鑒定63種代謝物，并發現包括7種藻菌孢氨酸（MAA）及3種甜菜堿脂質（BL）在內的24種代謝物存在顯著種間差異，其中MGTS類化合物為齒緣新紫菜潛在的特異性化學分類標記。該研究結果為紫菜的高附加值物種選育提供了關鍵代謝層面的見解。
1. 引言
海洋生物資源為應對全球糧食與環境挑戰提供了可持續方案，其中海藻因其種植廣泛、生長迅速、產量高而備受關注。韓國半島的地理特征為包括紫菜屬（Porphyra, Neoporphyra, Pyropia和 Neopyropia）在內的多種海藻生產提供了理想條件。齒緣新紫菜（N. dentata）與條斑新紅葉藻（N. yezoensis）是該屬中主要的國內栽培種，占總產量約80%。紫菜富含藻菌孢氨酸（MAA）和氨基酸等營養物質與生物活性化合物，具有抗氧化、抗癌、抗炎等多種健康益處。近年來，代謝組學已成為食品工業中精確識別目標材料成分特征的有力工具。本研究首次應用基于液相色譜-質譜（LC-MS）的非靶向代謝組學方法，通過超高效液相色譜-四極桿飛行時間質譜（UPLC-QTOF-MS）對兩種紫菜進行代謝物分析，旨在建立全面的代謝物譜，為高附加值紫菜物種的篩選提供依據。
2. 材料與方法
2.1. 紫菜樣品與化學品
N. dentata和 N. yezoensis樣品于2022年10月和11月采集自韓國南部四個沿海地區。樣品經標準化干燥方法制成干紫菜，其物理外觀如 與 所示。干燥樣品研磨后儲存于-80°C直至分析。
2.2. 氨基酸含量測定
采用酸水解法處理干紫菜粉末，使用氨基酸分析儀進行定量分析。
2.3. 紫菜提取物制備
使用水:甲醇（50:50, v/v）溶液提取干紫菜粉末，離心過濾后獲得用于代謝物分析的提取物。
2.4. 紫菜代謝物的LC-MS分析
使用UPLC系統耦合Q-TOF-MS進行代謝物分析。色譜分離采用ACQUITY UPLC HSS T3柱，流動相為含0.1%甲酸的水和乙腈。質譜分析在正、負電噴霧電離（ESI）模式下進行。化合物通過與在線數據庫（如PubChem、HMDB、MassBank、Lipid Maps）及已發表文獻的譜圖比對進行鑒定。
2.5. Shinorine與Porphyra-334含量測定
采用改良的水提取法提取MAA，使用LC-MS在多反應監測（MRM）模式下對shinorine和porphyra-334進行定量。
2.6. 統計分析
使用SPSS進行氨基酸和MAA含量差異的顯著性檢驗（t-檢驗）。代謝組學數據使用Progenesis QI軟件預處理，并利用MetaboAnalyst 6.0進行多變量統計分析，包括主成分分析（PCA）、正交偏最小二乘判別分析（OPLS-DA）。以VIP > 1.0、調整后p值 <0.001且FC > 1.2為標準篩選差異代謝物。
3. 結果與討論
3.1. N. dentata和 N. yezoensis的氨基酸含量
N. yezoensis的總氨基酸含量（ΣAA）與總必需氨基酸含量（ΣEAA）均顯著高于 N. dentata。N. yezoensis的必需氨基酸/非必需氨基酸比值更高，表明其可能提供更優質的蛋白質。兩種紫菜中最豐富的氨基酸均為丙氨酸、谷氨酸、天冬氨酸和亮氨酸，這與先前研究一致。谷氨酸和天冬氨酸與鮮味相關，而丙氨酸則與甜味相關。具體氨基酸含量差異如 所示。
3.2. N. dentata和 N. yezoensis的PCA與層次聚類分析
基于正離子模式數據的PCA得分圖顯示兩種紫菜代謝物譜明顯分離，主成分1和2分別解釋了48.1%和15.4%的方差，表明二者具有不同的代謝組成，如 所示。質控（QC）樣本緊密聚集，證明了分析的高重復性。層次聚類分析（HCA）也確認了物種水平的差異是代謝物譜的主要決定因素。負離子模式分析結果同樣支持這一結論。
3.3. N. dentata和 N. yezoensis的代謝物譜分析
研究共從兩種紫菜中初步鑒定了63種代謝物，包括10種氨基酸及其衍生物、2種有機酸、7種MAA、10種核酸相關化合物、24種磷脂（PL）、3種甜菜堿脂質（BL）、2種糖脂、1種脂肪酸和4種其他化合物。鑒定基于高分辨質譜和MS/MS數據，并與數據庫及文獻比對。所鑒定代謝物的化學結構匯總如 所示。詳細信息見文內表格。
3.4. N. dentata和 N. yezoensis關鍵代謝物的比較
OPLS-DA模型（R2= 0.937, Q2= 0.921）能清晰區分兩種物種，其S-plot模型如 與 所示。經驗證模型穩健。共篩選出24種VIP > 1.0、FC > 1.2且調整后p < 0.001的關鍵差異代謝物，主要包括MAA、BL和部分PL及氨基酸衍生物。
熱圖分析將這24種差異代謝物分為兩類：簇1代謝物在 N. dentata中更豐富，簇2代謝物在 N. yezoensis中更豐富，如 所示。具體相對豐度比較見相應的箱線圖。
MAA的組成在兩種紫菜間差異顯著：N. dentata的shinorine、porphyra-334和mycosporine-glycine-alanine水平分別高出4.41、1.24和5.95倍；而 N. yezoensis的palythine、asterina-330和aplysiapalythine B水平分別高出3.00、3.52和14.18倍。這些差異可能反映了物種特異的代謝途徑及對環境因子（如紫外線、鹽度、氮濃度）的不同適應策略。MAA具有光保護、抗氧化、抗炎等多種生理活性。
在脂質方面，N. yezoensis中多種溶血磷脂酰膽堿（LPC）和溶血磷脂酰乙醇胺（LPE）含量更高，而三種單酰基甘油-三甲基高絲氨酸（MGTS 18:3, MGTS 16:0, MGTS 18:1）僅在 N. dentata中檢測到。PL和BL是細胞膜的關鍵結構成分，也是響應鹽度、溫度、營養限制等環境脅迫的信號分子。研究發現LPC、LPE與MGTS水平呈負相關，這可能反映了在特定條件下PL與BL生物合成的相互轉化或補償關系。MGTS化合物被認為是鑒定 N. dentata的潛在化學分類學標志物。
氨基酸及其衍生物（如牛磺酸、瓜氨酸、色氨酸、膽堿、2,6-哌啶二甲酸）在兩種物種間也存在顯著差異（1.34至17.67倍）。牛磺酸及其衍生物異牛磺酸在 N. dentata中含量較高，具有神經保護等生理功能。
4. 結論
本研究首次應用UPLC-QTOF-MS非靶向代謝組學技術，系統比較了 N. dentata和 N. yezoensis的代謝物譜，成功鑒定出63種代謝物并明確了24種關鍵差異代謝物。研究表明，MAA和BL的組成差異最為顯著，其中MGTS類化合物可作為區分 N. dentata的特異性潛在標志物。這些代謝層面的深入見解不僅有助于紫菜的物種分類鑒定（結合基因組分析），也為基于特定健康功效的高附加值紫菜物種的選育與開發提供了重要的科學依據。
