Page 8 - 《广西植物》2022年第12期

１ ９ ９ ８ 广 西 植 物 ４２ 卷
１.２.４ 质控样本 质控( ｑｕａｌｉｔｙ ｃｏｎｔｒｏｌꎬＱＣ) 样本通 说明组内的重复样本相关性极强、重复性好ꎬ可以
过等量混合多星韭籽和韭菜籽制备而成质控样本 用于后续差异代谢物分析ꎮ
(ｍｉｘ)ꎬ与分析样本采用相同的色谱和质谱检测分 ＯＰＬＳ￣ＤＡ 可以去除主成分分析中无关的差异
析方法ꎬ共设置 ３ 个生物学重复ꎮ 同时ꎬ为监测分 信息ꎬ从而筛选出差异代谢物ꎮ 由图 ３:Ａ 可知ꎬ多
析过程中的样本重复性ꎬ在每 １０ 个分析样本中随 星韭籽和韭菜籽在 ＰＣ１ 主成分上有明显的分离ꎬ
机插入 １ 个质控样本ꎬ共插入 ３ 个ꎬ共计 ９ 个样本ꎮ 所建的 ＯＰＬＳ￣ＤＡ 模型对 Ｘ 和 Ｙ 矩阵的解释率分
１.３ 数据处理 别为 Ｒ Ｘ ＝ ０.９０７、Ｒ Ｙ ＝ １ꎬ对模型预测的 Ｑ 值是
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利用软件 Ａｎａｌｙｓｔ １.６.３ 处理质谱数据ꎬ基于武 ０.９９９ꎬ这 ３ 个指标的值都接近 １ꎬ表示模型稳定可
汉迈特维尔生物科技公司自建数据库 ＭＶＤＢ 及代 靠有效ꎬ能较好地预测结果ꎮ 为了避免过拟合ꎬ我
谢信息公共数据库ꎬ根据二级谱信息进行代谢物 们使用 ＯＰＬＳ￣ＤＡ 模型进行 ２００ 次随机排列组合实
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定性ꎬ以 ＭｕｌｔｉａＱｕａｎｔ 软件进行质谱峰的积分校正ꎮ 验进行验证ꎬ当 Ｑ 的 Ｐ ＝ ０.０２ 时ꎬ说明 ４ 种随机
利用 Ｒ 语言中的内置统计 ｐｒｃｏｍｐ 函数对数据进 分组模 型 的 预 测 能 力 都 优 于 ＯＰＬＳ￣ＤＡ 模 型ꎬ 当
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行归一化( ｕｎｉｔ ｖａｒｉａｎｃｅ ｓｃａｌｉｎｇꎬＵＶ) 处理ꎬ并对 ２ Ｒ Ｙ的 Ｐ ＝ ０.５４５ 时ꎬ说明对 Ｙ 矩阵的解释率有
组样品进行主成分( ＰＣＡ) 分析ꎬＰＣＡ 用 Ｒ 语言软 １０９ 个随机分组模型优于 ＯＰＬＳ￣ＤＡ 模型ꎮ 一般情
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件(ｂａｓｅ ｐａｃｋａｇｅ)(版本 ３.５.０) ( ｗｗｗ.ｒ￣ｐｒｏｊｅｃｔ.ｏｒｇ) 况下ꎬＰ < ０.０５ 时模型最佳ꎮ 由图 ３:Ｂ 可知ꎬＱ 和
的内置统计 ｐｒｃｏｍｐ 函数ꎬ设置 ｐｒｃｏｍｐ 函数参数 Ｒ Ｙ的 Ｐ 值均小于 ０.００５ꎬ表明模型可用且可根据
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ｓｃａｌｅ ＝ Ｔｒｕｅꎬ表示对数据进行 ＵＶ 归一化ꎮ 利用 Ｒ ＶＩＰ 对差异代谢物进行筛选ꎮ
语言中的内置 ｃｏｒ 函数计算皮尔逊相关系数 ｒ 来 ２.２ 代谢物分析
检测重复样品相关性ꎮ 利用正交偏最小二乘判别 根据 ＭＲＭ 代谢物检测多峰图ꎬ分别从多星韭
分析(ＯＰＬＳ￣ＤＡ)将原始数据进行 ｌｏｇ 转换后进行 籽和韭菜籽中检测到 ７３３ 个和 ６３４ 个代谢物ꎬ结
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中心化处理ꎬ公式为 ｘ ＝ ｘ － ｘꎻ使用 Ｒ 语言中的 果见图 ４ꎮ 利用 ＭｕｌｔｉａＱｕａｎｔ 软件进行色谱峰积分
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Ｍｅｔａｂｏ ＡｎａｌｙｓｔＲ 包(版本 １.０.１) ＯＰＬＳＲ.Ａｎａｌ 函数 和校正ꎬ确保定性、定量分析的准确性ꎮ 以 ＫＥＧＧ
进行数据分析得到变量重要性投影值( ＶＩＰ)ꎬ为避 ＰＡＴＨＷＡＹ 数 据 库 ( ｈｔｔｐ: / / ｗｗｗ. ｇｅｎｏｍｅ. ｊｐ / ｋｅｇｇ /
免过拟合ꎬ对其进行 ２００ 次排列测试以验证模型 ｐａｔｈｗａｙ.ｈｔｍｌ)为背景ꎬ检测到的 ７８２ 个代谢物中有
准确性ꎮ 用 ＵＶ 将差异代谢物含量数据归一化处 ４５７ 个通过 ＭＢ Ｒｏｌｅ 网站的 ＩＤ 转换功能获得了
理后通过 Ｒ 语言中的 ｐｈｅａｔｍａｐ 包( 版本１.０.１２) 绘 ＫＥＧＧ 输出 ＩＤꎮ
制热图ꎬ用聚类分析( ＨＣＡ) 分析不同样品间代谢 代谢物的聚类分析可用于简单直观地观察代
物积累规律ꎮ 将得到的差异代谢物映射到 ＫＥＧＧ 谢物组成ꎮ 从图 ５ 可以看出ꎬ２ 种韭籽代谢产物的
ＰＡＴＨＷＡＹ 数 据 库 中 ( ｈｔｔｐ: / / ｗｗｗ. ｇｅｎｏｍｅ. ｊｐ / 相对含量存在明显差异ꎮ 在检测到的 ７８２ 种代谢
ｋｅｇｇ / ｐａｔｈｗａｙ.ｈｔｍｌ)ꎬ进行相关通路分析ꎬ并通过超 产物中ꎬ有黄酮、脂类、酚酸、氨基酸及其衍生物、
几何检验的 Ｐ 值确定其显著性ꎮ 有机酸、核苷酸及其衍生物、生物碱、甾体、萜类、
木脂素类和香豆素类、鞣质等ꎮ
２ 结果与分析 ２.３ 差异代谢物筛选

基于 ＯＰＬＳ￣ＤＡ 结果ꎬ多变量分析模型的 ＶＩＰ
２.１ 样本质控分析 可以筛选出多星韭籽与韭菜籽之间差异的代谢
ＰＣＡ 是一种能在最大限度保存原始数据信息 物ꎮ 由图 ６:Ａ 可知ꎬ靠近右上角和左下角的代谢
的前提下ꎬ通过建立数学模型把高维复杂数据进 物有显著差异ꎬ红色表示 ＶＩＰ≥１ 的代谢物质ꎮ 利

行简化降维来总结样本代谢谱特征的统计方法ꎮ 用差异倍数值(ｆｏｌｄ ｃｈａｎｇｅꎬＦＣ)可结合单变量统计
由图 ２:Ａ 可知ꎬ各组间存在明显的分离趋势ꎬ说明 分析来进一步筛选差异代谢物ꎬ以 ２ 组样品中差
每个样本的数据处理结果是可信的ꎬ每个样本之 异为 ２ 倍以上或 ０.５ 以下认为是差异显著ꎬ即 ＦＣ
间存在明显差异ꎮ 由图 ２:Ｂ 可知ꎬ通过样本间的 ≥２ 或 ＦＣ≤０.５ꎮ ２ 组差异代谢物的数量和变化可
皮尔逊相关系数 ｒ 观察到多星韭籽( Ｋｕｎｔｈ)、韭菜 以从图 ６:Ｂ 的火山图中清楚看到ꎬ从多星韭籽和

籽(Ｒｏｔｔｌ) 和质控样本( ｍｉｘ) 组内的 ｒ 均大于 ０.９ꎬ 韭菜籽中检测到的 ７８２ 种代谢物中筛选出 １２ 类