缩节胺(mepiquat,Mep)是在200～240 ℃焙烤条件下,由游离赖氨酸、还原糖、烷化剂通过美拉德反应生成的食品污染物。Mep在热加工食品中普遍存在,尤其是在咖啡中,其较高的烘焙温度产生了较高的含量。在可溶性咖啡和烘焙大麦中Mep质量比分别为1 400、640 μg/kg[1]。马铃薯和西兰花在烤箱中焙烤20 min后,检测到Mep的质量比为1 064 μg/kg和293 μg/kg[2]。 欧洲食品安全局 (European Food Safety Authority, EFSA)发布的科学报告指出暴露于Mep下对大鼠有害,在毒性实验中发现Mep可导致肾脏空泡化和肝、脾损伤,但其具体代谢机制尚不清楚,这也造成了对其进行暴露风险评估的困难[3]。

代谢组学可以对生物体中被外界干扰的分子反应进行全局代谢谱评估,并生成大量的代谢途径信息用于破译各种刺激改变的代谢网络[4]。核磁共振、质谱等技术被应用于代谢组学分析[5]。基于核磁共振的代谢组学分析方法灵敏度低、动态范围有限,代谢物检测覆盖范围较小,其应用受到一定的局限。而质谱技术具有特异性强、分辨率高、灵敏度高等优点,对于生物体液或组织样本的检测分析,能同时覆盖成百上千种小分子代谢物[6]。

到目前为止,还没有利用非靶向代谢组学方法对暴露于Mep的大鼠尿液进行分析的研究。本研究采用气相色谱-质谱联用技术(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)检测大鼠尿液样本中代谢物的变化,分析了大鼠肾脏的组织病理学变化,希望研究可为进一步研究Mep毒性机制奠定基础。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

缩节胺(纯度98%)、4-氯-DL-苯丙氨酸、N-methyl-N-(trimethylsilyl)trifluoroacetamide(MSTFA)及所有标准品,美国Sigma-Aldrich公司。甲醇、乙酸乙酯,色谱纯,美国Fisher公司。其他所有试剂均为分析纯。

标准维持饲料(货号SPE-F02-001),斯贝福(北京)生物技术有限公司。

1.2 仪器与设备

5975C-7890A型气相色谱-质谱联用仪,美国Agilent公司;IKA T10型高速组织匀浆机,广州IKA公司;ALPHA 2-4 LSC型冷冻干燥机,德国Christ公司。

1.3 实验方法

1.3.1 动物实验

动物实验是在北京大学实验动物中心的无特定病原体(specific pathogen free,SPF)动物实验室进行的。环境条件12 h暗-光循环,温度(22±1) ℃,相对湿度60%±5%。该研究计划由北京大学实验动物中心动物护理与使用委员会批准(批准号:LA2019032)。

将5～6周龄雄性Sprague-Dawley大鼠随机分为正常饮食组(normal diet, ND组)、低剂量组(low-dose diet, LD组, 15 mg/kg)和高剂量组(high-dose diet, HD组, 150 mg/kg),每组10只大鼠。实验前1周对大鼠进行适应性喂养,提供标准饮食与水,大鼠自由采食。缩节胺溶于蒸馏水中进行灌胃。每天早上9点进行灌胃,体积为1 mL。用代谢笼收集尿液,在-80 ℃条件下冷冻保存待分析;将大鼠脱颈处死收集肾脏组织,部分肾脏组织在-80 ℃条件下冷冻保存,其余肾脏组织固定在质量分数为10%中性缓冲福尔马林溶液中进行病理组织学分析。

1.3.2 大鼠尿液的样品处理

尿液样品解冻后,在4 000 r/min的条件下离心10 min,取上清液100 μL转移至1.5 mL离心管中。加入50 μL脲酶水溶液(质量浓度5.70 mg/mL),涡旋2 min,37 ℃水浴0.5 h。水浴结束后,加入400 μL甲醇,涡旋2 min,混匀后在15 000 r/min条件下离心15 min,取400 μL上清液氮气吹干。加入10 μL 4-氯-DL-苯丙氨酸溶液(质量浓度1.04 mg/mL)作为内标,将样品置于冷冻干燥机中冷冻干燥12 h,加入50 μL MSTFA 在70 ℃温度下衍生化3 h。加入35 μL氯仿和35 μL乙酸乙酯,涡旋2 min,超声波处理5 min。在15 000 r/min条件下离心10 min,取上清液100 μL转至GC-MS进样瓶中待进样分析。

汇集相同体积(10 μL)的30个样品制成4份质量控制(QC)样品,在检测过程中每运行6个样品插入1个QC样品以评估分析方法和系统的稳定性以及样品的可重复性[7]。

1.3.3 GC-MS分析条件

使用GC-MS仪,色谱柱选用HP-5毛细管柱(30 m×250 mm×0.25 μm);载气为氦气,恒定流速为1.0 mL/min;色谱柱升温程序:初始温度为60 ℃,保持2 min,以5 ℃/min的速率升温至240 ℃,然后保持5 min,以10 ℃/min的速率升至280 ℃,保持2 min。进样口温度280 ℃,溶剂延迟5 min,进样量1 μL,采用不分流的进样模式,电子轰击电离(EI) 70 eV,全扫描模式下的质量范围50～650 m/z。化合物采用NIST Library(2014)数据库、标准品和Agilent Fiehn GC/MS代谢组学数据库进行鉴定[8]。

1.4 数据处理

数据分析是基于研究团队之前的研究结果进行的[8]。将归一化后的数据导入SIMCA-P 14.1软件。采用PCA模型和PLS-DA模型对数据进行分析。差异代谢物是采用SPSS 22.0软件,据Mann-Whitney U检验中得到VIP值(VIP>1.0)和P值(P<0.05)来确定的。利用MetaboAnalyst 5.0(https://www.metaboanalyst.ca/)软件进行代谢途径分析。

2 结果与分析

2.1 大鼠肾脏组织形态及病理切片观察结果

对暴露前后大鼠的肾脏HE染色,进行病理分析,结果见图1。

图1 大鼠肾脏组织的HE染色结果
Fig.1 Results of HE staining of rat kidney tissue sections

由图1可知,肾脏细胞经过HE染色后,细胞核呈现深蓝紫色,胞浆呈现深浅不一的紫红色。在图1(a) 和图1(b)中可以看出正常饮食组肾脏形态结构正常,肾小管结构清楚,无明显异常。肾小球大小,形态正常,未见管型以及肿胀坏死脱落的上皮细胞。在图1(c)和图1(d)低剂量组中,发现大鼠近曲小管上皮细胞有轻微肿胀,少量间质细胞纤维化增生,少量细胞伴有坏死、空泡和脱落现象,肾小球旁出现轻微炎性细胞浸润。在图1(e)和图1(f)中,大鼠在缩节胺高剂量暴露后,肾脏组织结构严重受损。肾小球体积减小,肾小管近曲小管上皮细胞肿胀明显,向管腔内突出,使管腔缩小。曲管上皮细胞的胞浆内出现很多红染细小颗粒,并有大量空泡和坏死现象产生,间质区可见炎性细胞浸润增多。

2.2 大鼠尿液的GC-MS分析结果

根据HD/ND丰度的显著性差异(VIP>1.0和P<0.05)筛选差异代谢物。通过4-氯-DL-苯丙氨酸(内标)进行归一化,共对尿液中的24种差异代谢物进行了分析。代谢物的相对水平显示为倍数变化(表1)。由表1可知,缩节胺正常饮食组与高剂量组相比,有5种代谢物上调,分别为乳酸、3-羟基丁酸、戊二酸、D-葡萄糖、半乳糖含量升高;19种代谢物下调,分别为丙氨酸、丙酸、缬氨酸、甘氨酸、琥珀酸、甘油、脯氨酸、苏氨酸、木糖醇、核糖醇、丁酸、肌醇、甘露糖、来苏糖、葡萄糖酸、棕榈酸、D-果糖、阿拉伯呋喃糖、麦芽糖下降。

表1 大鼠尿液差异代谢物及其相关代谢通路

Tab.1 Differential metabolites in rat urine and their related metabolic pathways

代谢物t/minP值VIP值FDR值倍数∗趋势∗∗代谢通路乳酸6.332.90×10-21.893.18×10-21.17↑糖酵解和糖异生丙氨酸6.402.60×10-21.752.99×10-20.62↓丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢3-羟基丁酸8.214.30×10-21.064.12×10-21.99↑三羧酸循环丙酸9.184.79×10-72.031.84×10-60.40↓苯丙氨酸代谢缬氨酸14.746.02×10-72.951.98×10-60.04↓缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸降解甘氨酸15.639.20×10-81.535.29×10-70.34↓甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸代谢琥珀酸15.903.00×10-31.623.83×10-30.24↓三羧酸循环甘油20.781.00×10-41.041.77×10-40.29↓甘油酯代谢脯氨酸21.042.05×10-41.913.37×10-40.37↓精氨酸和脯氨酸代谢苏氨酸21.883.80×10-51.388.74×10-50.31↓甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸代谢戊二酸22.313.90×10-21.433.90×10-21.45↑戊糖和葡萄糖醛酸的相互转化木糖醇25.955.80×10-91.571.33×10-70.24↓戊糖和葡萄糖醛酸的相互转化核糖醇26.911.20×10-61.413.45×10-60.27↓戊糖和葡萄糖醛酸的相互转化丁酸27.705.00×10-51.839.58×10-50.07↓蛋白质消化吸收肌醇28.216.30×10-82.354.83×10-70.23↓肌醇磷酸代谢甘露糖29.281.20×10-81.231.38×10-70.32↓果糖和甘露糖代谢来苏糖30.711.90×10-31.122.73×10-30.35↓戊糖和葡萄糖醛酸的相互转化葡萄糖酸30.902.06×10-72.449.48×10-70.17↓磷酸肌醇代谢棕榈酸31.872.30×10-31.133.11×10-30.62↓脂肪酸生物合成D-果糖37.601.00×10-31.521.53×10-30.18↓果糖和甘露糖代谢阿拉伯呋喃糖38.034.60×10-51.119.62×10-50.20↓氨基糖和核苷酸糖代谢麦芽糖44.472.90×10-21.063.03×10-20.14↓淀粉和蔗糖代谢D-葡萄糖45.152.10×10-22.032.54×10-21.38↑氨基糖和核苷酸糖代谢半乳糖46.504.40×10-61.961.12×10-51.80↑半乳糖代谢

*倍数是HD组与ND组的平均峰面积比值。**↑代表与ND组相比,缩节胺HD组代谢物含量上调;↓代表与ND组相比,缩节胺HD组代谢物含量下调。

2.3 大鼠尿液的非靶向代谢组学分析

将ND组、LD组、HD组3组数据导入SIMCA-P 14.1软件,将各组之间的总体概况可视化,建立PCA和PLS-DA模式,生成的得分图展现各组分离趋势,见图2。

图2 大鼠尿液中代谢物的多变量统计分析
Fig.2 Multivariate statistical analysis of metabolites in urine of rats

由图2(a)可知,缩节胺高剂量组、低剂量组和正常组3组散点分离明显,说明缩节胺暴露组中这些代谢物含量发生明显改变,因此表明缩节胺暴露对大鼠尿液中代谢物产生了影响。使用PLSDA分析获得了关于组间差异的结果,以避免代谢组学数据变化的干扰。图2(b)模型中显示3组散点区分明显,缩节胺暴露组明显偏移正常组,且高剂量组比低剂量组偏移更加明显,表明随着给药剂量增加其毒性加重代谢紊乱,引起尿液成分含量的明显变化。图2(c)通过置换检验和交叉验证参数Q2证实了大鼠尿液数据构建模型的有效性。

为了验证系统稳定性,通过QC样本进行稳定性和再现性的分析测试,在实验结果中QC样品变化不大,分布相对集中,重现性好,表明系统稳定可靠。在 PCA 模型中,R2用于解释数据的准确程度,根据Q2对模型的预测能力进行评价;当R2>50%,Q2>40%时说明此模型稳定。PLS-DA模型有助于代谢物信息落在X轴的预测主成分上,其中R2X,R2Y分别表示对于X和Y的解释率和适应性,Q2表示对该模型预测的可靠性。在PLS-DA模型中,当R2Y与Q2值均大于0.7且差值小于0.3时,说明模型可信度极高。实验结果中PCA模型R2X=77.7%,Q2=45.9%;PLA-DA模型R2X=78.6%,R2Y=88.7%,Q2=83.7%,分别表明两个模型质量和预测能力较好。通过对PLS-DA模型进行置换检验,验证基于以上3组所得PLS-DA模型是否过度拟合,以评估该模型的可靠性。回归曲线Q2在Y轴上的截距小于零,说明模型是可信的。当R2截距值明显小于R2X且小于0.3,Q2截距值明显小于模型中的Q2且小于0.05,则证明检验有效。PLS-DA模型的排列实验(排列次数n=200),R2=(0.0,0.206),Q2=(0.0,-0.491),证明其通过了验证模型,即该模型没有被过度拟合。

基于VIP值(VIP>1)以及P值(P<0.05)筛选出了差异代谢物,制作箱线图,见图3,表征ND、LD和HD组大鼠尿液中差异代谢物的相对含量变化。

*表示组间数据差异显著(P<0.05); **表示组间数据差异极显著(P<0.01);***表示组间数据差异极其显著(P<0.001)。

图3 大鼠尿液差异代谢物箱线图
Fig.3 Boxplots of differential metabolites in urine of rats

由图3可知,与正常饮食组相比,缩节胺暴露组中缬氨酸(VIP=2.95, P<0.001)和葡萄糖酸(VIP=2.44, P<0.001)含量降低,而3-羟基丁酸(VIP=1.06, P<0.05),半乳糖(VIP=1.96, P<0.001)含量升高,并呈现出一定剂量依赖性的关系。

2.4 代谢途径分析

为了进一步分析代谢物之间的关联,解释代谢通路,将筛选出的24种差异代谢物导入MetaboAnalyst 5.0可视化软件,通路分析可以将代谢物的变化与代谢网络联系起来,从而揭示基于缩节胺诱导的大鼠尿液中显著差异代谢物的主要干扰途径。缩节胺暴露组代谢途径见图4和表2。图4中代谢途径响应值大于0.1的有5种,分别为:1)甘氨酸,丝氨酸和苏氨酸的代谢;2)甘油酯代谢;3)戊糖和葡萄糖醛酸的相互转化;4)磷酸肌醇代谢;5)乙醛酸和二羧酸的代谢。由表2可知,在尿液中有5种主要代谢途径受到了扰动,这些途径主要与氨基酸代谢、能量代谢、糖类代谢和脂质代谢相关,是缩节胺暴露后大鼠尿液代谢途径受扰动的主要机制之一。其中,响应值最大的相关代谢途径为甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸的代谢。缩节胺诱导的大鼠尿液中被干扰的代谢通路见图5,由图5可知,缩节胺诱导的大鼠尿液中能量、脂质和氨基酸的代谢途径受到了干扰。

表2 大鼠尿液差异代谢物相关通路分析结果

Tab.2 Analysis results of differential metabolites related pathways in rat urine

代谢通路名称通路中代谢物的总数匹配的差异代谢物数原始P值-lg(P)Holm P值FDR值响应值甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸的代谢3320.0972811.01210.907960.24577甘油酯代谢1610.230060.63815110.23676戊糖和葡萄糖醛酸的相互转化1810.254960.59352110.17188磷酸肌醇代谢3010.388890.41017110.12939乙醛酸和二羧酸的代谢3210.408830.38845110.10582

1～5为响应值大于0.1的代谢途径。

图4 缩节胺暴露大鼠尿液代谢物通路分析
Fig.4 Rat urine metabolite pathway analysis profile in response to Mep exposure

图5 缩节胺诱导的大鼠尿液中被干扰的代谢通路
Fig.5 Metabolic pathways disturbed in mepiquat-induced rat urine

2.5 差异代谢物的生物学解释

与正常组相比,缩节胺暴露组中氨基酸含量下降,缬氨酸为支链氨基酸(branched chain amino acids,BCAAs)在长期和持续能量消耗的情况下参与能量供应[9]。有报道称,尿素循环障碍可导致 BCAAs 水平下降;这是由于 BCAAs 向谷氨酰胺的转化增强,从而使肌肉中的氨解毒[10]。因此,可能由于尿素循环代谢失调导致缩节胺高剂量组中缬氨酸含量降低[11]。甘氨酸能够增强细胞抗氧化活性,因此缩节胺高剂量组中甘氨酸水平降低可能会抑制细胞抗氧化活性[12]。苏氨酸缺乏会影响免疫球蛋白的合成和T淋巴细胞、B淋巴细胞的产生,进而影响机体的免疫功能[13]。与正常组相比缩节胺暴露组中甘氨酸、苏氨酸含量都下降,表明甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸通路代谢发生紊乱。脯氨酸是主要的胶原蛋白成分与蛋白质合成和结构、精氨酸和多胺的合成有关[14]。脯氨酸能直接捕获活性氧,充当催化剂将ADP转化为ATP[15]。脯氨酸含量降低可能意味着大鼠体内的氧化/抗氧化系统发生了紊乱。

葡萄糖是主要产生能量的物质,通过糖酵解产生的丙酮酸在供氧充足的情况下进入三羧酸循环(tricarboxylic acid cycle,TCA),当糖代谢减少时可能导致乳酸产生增加[16]。乳酸通常被视为缺血的标志物和无氧糖酵解的废物,而肝脏是乳酸的主要消耗者[17]。因此在缩节胺高剂量组中乳酸含量升高可能存在肝损伤,导致肝脏无法代谢多余乳酸。另外,缩节胺高剂量组中葡萄糖和乳酸含量均上升,因此推测缩节胺抑制了正常的糖酵解导致葡萄糖蓄积。同时激活无氧糖酵解以解决葡萄糖供应不足的问题[18]。琥珀酸是TCA循环的一个中间体,琥珀酸含量降低可能表明缩节胺下调了TCA 循环。TCA 循环活性的降低是慢性炎症的一个关键特征。这可能由于TCA 循环中酶的活性受到氧化应激条件的抑制[19]。因此缩节胺暴露组中琥珀酸含量降低可能表明TCA循环紊乱以及氧化应激反应的发生。丙酸、丁酸属于短链脂肪酸(short chain fatty acids,SCFAs)。特别是丁酸被认为是一种具有肾脏和肠道保护作用的健康促进分子,其具有抗炎特性和提高免疫力、调节能量代谢的功能[20]。SCFAs 通过减少免疫细胞的迁移和增殖以及诱导细胞凋亡来抑制许多器官的炎症[21]。因此缩节胺高剂量组中丙酸和丁酸含量降低可能会造成肾脏损伤。肌醇是参与多种细胞代谢调节途径第二信使的前体,可以通过参与信号转导,影响糖代谢和胰岛素调节[22]。另外肾皮质中的钠/肌醇协同转运蛋白2(sodium/myo-inositol transporter 2,SMIT2)可能参与肾小球滤液对肌醇的重吸收[23]。因此我们推测尿液中肌醇含量降低有可能由SMIT2活性受到影响或肾脏受到损伤造成。

甘露糖能够通过调控炎症因子IL-1β的表达,抑制炎症性疾病的进展[24]。缩节胺高剂量组中这些单糖含量降低,可能由于葡萄糖代谢被抑制处于负能量平衡状态。有研究表明,半乳糖能够导致活性氧的积累或间接刺激自由基的产生,从而导致氧化应激。此外,半乳糖可形成晚期糖基化终产物 (advanced glycation end products ,AGEs),这些终产物不会进一步代谢并在细胞中积累,从而加剧氧化应激和葡萄糖代谢功能障碍[25]。因此缩节胺暴露组中半乳糖含量升高形成的AGEs可能导致细胞内氧化应激反应发生。

肝和肾是果糖代谢的主要部位,研究发现钠和葡萄糖连接转运蛋白5(sodium glucose co-transporter-5,SGLT5)是肾脏近端小管重吸收果糖的主要转运蛋白之一,其仅在肾脏中表达,具有运输果糖和甘露糖的能力[26]。与正常组相比,缩节胺暴露组中果糖和甘露糖含量降低可能由于葡萄糖代谢紊乱导致其影响SGLT5活性以及肾脏损伤造成。阿拉伯糖和来苏糖是戊糖。来苏糖可以被用作生产抗肿瘤和免疫刺激剂的起始材料[27]。阿拉伯呋喃糖是阿拉伯糖的五元环形式,它具有降低血糖水平、治疗糖尿病、抗氧化及对高血糖具有保护活性。因此我们推测阿拉伯呋喃糖含量降低可能导致抗氧化系统减弱。葡萄糖氧化形成的葡萄糖酸在缩节胺高剂量组中含量降低,可能表明大鼠肾脏葡萄糖分解代谢水平较低[28]。

3 结 论

研究通过非靶向代谢组学分析证实了缩节胺对大鼠尿液中的代谢物产生了影响。筛选出了24种差异代谢物,其中5种代谢物上调,19种代谢物下调。发现了缩节胺暴露下5种主要的可能被扰动代谢途径,分别是甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸的代谢,甘油酯代谢,戊糖和葡萄糖醛酸的相互转化,磷酸肌醇代谢,乙醛酸和二羧酸的代谢。这些代谢途径与缩节胺暴露引起的氧化应激反应以及肾损伤密切相关,为进一步阐明Mep毒性机制奠定了基础。未来应更全面地了解缩节胺氧化应激调控机制以及毒性的相关机制。

参考文献：

[1] WERMANN S, THEURILLAT V, VERZEGNASSI L, et al. N, N-dimethylpiperidinium (mepiquat) part 2.formation in roasted coffee and barley during thermal processing [J]. Food Additives and Contaminants Part A: Chemistry Analysis Control Exposure &Risk Assessment, 2014, 31(2): 234-241.

[2] LI X, PANG Y, WANG S, et al. Effects of thermal processing on N,N-dimethylpiperidinium (mepiquat) formation in meat and vegetable products [J]. Food Research International, 2021, 150: 110771.

[3] REPORT E S. Conclusion regarding the peer review of the pesticide risk assessment of the active substance mepiquat [J]. EFSA Journal, 2008, 6(7): 146.

[4] WANG Y, WANG Q, ZHOU L, et al. Metabolomics insights into the prenatal exposure effects of polybrominated diphenyl ethers on neonatal birth outcomes [J]. Science of the Total Environment, 2022, 836: 155601.

[5] GRECH O, SENEVIRATNE S Y, ALIMAJSTOROVIC Z, et al. Nuclear magnetic resonance spectroscopy metabolomics in idiopathic intracranial hypertension to identify markers of disease and headache [J]. Neurology, 2022, 99(16): e1702-e1714.

[6] ZHANG Q C, DENG X X, WANG J G. The effects of mepiquat chloride (DPC) on the soluble protein content and the activities of protective enzymes in cotton in response to aphid feeding and on the activities of detoxifying enzymes in aphids [J]. BMC Plant Biology, 2022, 22(1): 1-15.

[7] HU C Q, ZHANG Y, LIU G R, et al. Untargeted metabo-lite profiling of adipose tissue in hyperlipidemia rats exposed to hawthorn ethanol extracts [J]. Journal of Food Science, 2019, 84(4): 717-725.

[8] HU C Q, LI R, WANG J, et al. Untargeted metabolite profiling of liver in mice exposed to 2-methylfuran [J]. Journal of Food Science, 2021, 86(1): 242-250.

[9] YANG R, ZHANG Y, WANG L, et al. UPLC-Q-exactive/MS-based metabonomics revealed protective effect of Zingiberis rhizome and its processed product on deficiency-cold and hemorrhagic syndrome rats [J]. Biomedical Chromatography, 2022, 36(8): e5412.

[10] HOLECEK M. Branched-chain amino acids in health and disease: metabolism, alterations in blood plasma, and as supplements [J]. Nutrition &Metabolism, 2018, 15(1): 33.

[11] NAHATA M, FUJITSUKA N, SEKINE H, et al. Decline in liver mitochondria metabolic function is restored by hochuekkito through sirtuin 1 in aged mice with malnutrition [J]. Frontiers in Physiology, 2022, 13: 1-14.

[12] AMELIO I, CUTRUZZOLA F, ANTONOV A, et al. Serine and glycine metabolism in cancer [J]. Trends in Biochemical Sciences, 2014, 39(4): 191-198.

[13] MIAO X, LI S, XIAO B, et al. Metabolomics study of the effect of Danggui Buxue Tang on rats with chronic fatigue syndrome [J]. Biomedical Chromatography, 2022, 36(7): e5379.

[14] GUO Z, HU B, ZHU L, et al. Microbiome-metabolomics insights into the feces of high-fat diet mice to reveal the anti-obesity effects of yak (Bos grunniens) bone collagen hydrolysates [J]. Food Research International, 2022, 156: 111024.

[15] NAGARAJAN T N, JOSHI M B, GANESHRAO S B, et al. Blue LED light exposure induces metabolic rewiring in vitreous tissues in rat models [J]. Journal of King Saud University Science, 2022, 34(4): 101986.

[16] LIU W, MU F, LIU T, et al. Ultra performance liquid chromatography/quadrupole time-of-flight mass spectrometry-based metabonomics reveal protective effect of Terminalia chebula extract on ischemic stroke rats [J]. Rejuvenation Research, 2018, 21(6): 541-552.

[17] HADRÉVI J, JONSDOTTIR I H, JANSSON P A, et al. Plasma metabolomic patterns in patients with exhaustion disorder [J]. Stress, 2018, 22(1): 17-26.

[18] JI H, SONG N, REN J, et al. Systems toxicology approaches reveal the mechanisms of hepatotoxicity induced by diosbulbin B in male mice [J]. Chemical Research in Toxicology, 2020, 33(6): 1389-1402.

[19] GUAN Z, WU J, WANG C, et al. Investigation of the preventive effect of Sijunzi decoction on mitomycin C-induced immunotoxicity in rats by H-1 NMR and MS-based untargeted metabolomic analysis [J]. Journal of Ethnopharmacology, 2018, 210: 179-191.

[20] TONG L, FENG Q, LU Q, et al. Combined H-1 NMR fecal metabolomics and 16S rRNA gene sequencing to reveal the protective effects of Gushudan on kidney-yang-deficiency-syndrome rats via gut-kidney axis [J]. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 2022, 217: 114843.

[21] MAGLIOCCA G, MONE P, DI IORIO B R, et al. Short-chain fatty acids in chronic kidney disease: focus on inflammation and oxidative stress regulation [J]. International Journal of Molecular Sciences, 2022, 23(10): 5354.

[22] GONZALEZ-UARQUIN F, RODEHUTSCORD M, HUBER K. Myo-inositol: its metabolism and potential implications for poultry nutrition: a review [J]. Poultry Science, 2020, 99(2): 893-905.

[23] ZHU J, CHEN L, HUANG Y, et al. New insights into the influence of myo-inositol on carbohydrate metabolism during osmoregulation in Nile tilapia (Oreochromis niloticus) [J]. Animal Nutrition, 2022, 10: 86-98.

[24] TORRETTA S, SCAGLIOLA A, RICCI L, et al. D-mannose suppresses macrophage IL-1 beta production [J]. Nature Communications, 2020, 11(1): 6343.

[25] DAI Y, LIU J, LENG J, et al. H-1-NMR-based metabonomics study on the restorative effect of soybean polypeptide in rats of oxidative damaged induced by D-galactose [J]. International Journal of Peptide Research and Therapeutics, 2017, 23(1): 37-47.

[26] HELSLEY R N, MOREAU F, GUPTA M K, et al. Tissue-specific fructose metabolism in obesity and diabetes [J]. Current Diabetes Reports, 2020, 20(11): 64.

[27] RUCHALA J, SIBIRNY A A. Pentose metabolism and conversion to biofuels and high-value chemicals in yeasts [J]. FEMS Microbiology Reviews, 2021, 45(4): 1-44.

[28] SU Z, LING X, JI K, et al. 1H NMR-based urinary metabonomic study of the antidiabetic effects of Rubus suavissimus S. Lee in STZ-induced T1DM rats [J]. Journal of Chromatography B, 2020, 1158: 122347.

Effects of Mepiquat Exposure on Rat Urine Based on Metabolomics

HU Chuanqin, SONG Xinyu, SHAO Zhenzhen, WANG Jing*

(China-Canada Joint Lab of Food Nutrition and Health (Beijing)/Beijing Advanced Innovation Center for Food Nutrition and Human Health/Beijing Engineering and Technology Research Center of Food Additives,Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China)

Abstract： Mepiquat (Mep) is a food contaminant produced usually during heat processing. It is formed by Maillard reaction with free lysine, reducing sugar and alkylating agent under typical roasting conditions. It was found that Mep exposure could cause kidney vacuolization, liver and spleen damage, but its metabolic mechanism in vivo was still not clear, which made it difficult to assess its exposure risk. Untargeted metabolomics was used to reveal effects of Mep on the metabolic profile of urine in rats based on gas chromatography-mass spectrometry. Differential metabolites and histopathological changes of rat kidneys were analyzed. The result showed that 24 differential metabolites were screened out from rat urine before and after Mep exposure. Among them, 5 metabolites were upregulated, 19 metabolites were down-regulated. Metabolic pathway analysis of the differential metabolites revealed that 5 major perturbed metabolic pathways were found with response values greater than 0.1 before and after the exposure of Mep, which were glycine, serine and threonine metabolism, glycerolipid metabolism, pentose and glucuronate interconversions, inositol phosphate metabolism, and glyoxylate and dicarboxylic acid metabolism. These pathways were mainly related to amino acid metabolism, energy metabolism, carbohydrate metabolism and lipid metabolism. Glycine, serine and threonine metabolism was the metabolic pathway with the largest response value. It was hoped that this study could provide theoretical reference for elucidating the toxic mechanism of Mep.

Keywords： Maillard reaction; food safety; mepiquat; metabolomics; untargeted metabolite analysis

文章编号：2095-6002(2025)03-0057-10

doi：10.12301/spxb202201128

引用格式：胡传芹,宋鑫育,邵真真,等.基于代谢组学分析缩节胺暴露对大鼠尿液的影响[J]. 食品科学技术学报,2025,43(3):57-66. HU Chuanqin, SONG Xinyu, SHAO Zhenzhen,et al.Effects of mepiquat exposure on rat urine based on metabolomics[J]. Journal of Food Science and Technology, 2025,43(3):57-66.

中图分类号： TS201.6

文献标志码： A

收稿日期： 2023-12-23

基金项目： 国家自然科学基金资助项目(31901808、31972111);北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划项目(IDHT20180506)。

Foundation: National Natural Science Foundation of China (31901808, 31972111); Support Program for Construction of High-Level Teachers in Universities in Beijing (IDHT20180506).

第一作者： 胡传芹,女,副教授,博士,主要从事食品营养与安全方面的研究。

*通信作者： 王 静,女,教授,博士,主要从事食品营养与安全方面的研究。

(责任编辑：李 宁)