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    代謝組學(xué)方法研究姜黃根莖及塊根次生代謝產(chǎn)物表達(dá)差異

    2012-04-12 00:00:00吳宏偉李洪梅唐力英許海玉李韶菁唐仕歡楊洪軍邵愛娟黃璐琦
    分析化學(xué) 2012年5期

    摘 要 [HTSS]基于GCMS的代謝組學(xué)分析方法,建立了分析不同產(chǎn)地來源的姜科植物姜黃(Curcuma. Longa L)的根莖(中藥姜黃)和塊根(中藥郁金)的次生代謝產(chǎn)物的方法。對樣品的提取方法、氣相升溫條件和方法學(xué)進(jìn)行了考察,確定采用石油醚索氏提取法對樣品進(jìn)行提取。色譜圖中主要化合物的精密度為1.2%~5.7%;重現(xiàn)性為2.18%~6.27%; 回歸系數(shù)R2=0.699~0.972。數(shù)據(jù)處理采用SIMCAP軟件進(jìn)行主成分(PCA)分析,通過主成分得分圖(Score plot)可以明顯區(qū)分姜黃的根莖及塊根樣品,說明在根莖和塊根中次生代謝產(chǎn)物的表達(dá)存在差異;通過載荷圖(Loading)和t檢驗(ttest)發(fā)現(xiàn)了14種表達(dá)差異顯著的化合物。這些化合物可能是姜黃根莖與塊根具有不同藥性和臨床用途的物質(zhì)基礎(chǔ)。

    [KH*3/4D][HTH]關(guān)鍵詞 [HTSS]次生代謝物; 姜黃; 氣相色譜質(zhì)譜; 主成分分析

    [HT][HK]

    [FQ(32,X,DY-W][CD15] 20110907收稿;20111116接受

    本文系科技部國際合作項目(No.2009DFA31660)和973項目(No.2006CB504701)資助

    * Email:huangluqi@263.net[HT]

    1 引 言

    代謝組學(xué)是對某種生物或細(xì)胞的所有低分子量代謝產(chǎn)物進(jìn)行定性和定量分析的一門學(xué)科。代謝組學(xué)主要采用現(xiàn)代分析技術(shù)(例如,液相色譜質(zhì)譜聯(lián)用、氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用、核磁共振等)對植物次生代謝產(chǎn)物及機(jī)體內(nèi)源性小分子代謝物進(jìn)行分析,并采用模式識別技術(shù)對分析結(jié)果進(jìn)行區(qū)分與判別,從中發(fā)現(xiàn)生物標(biāo)識物,應(yīng)用于疾病診斷、毒理機(jī)制研究和功能基因組學(xué)研究等方面\\[1,2\\]。

    本研究借鑒代謝代組學(xué)的研究思路,對姜科植物姜黃(Curcuma. Longa L)的根莖和塊根的次生代謝產(chǎn)物進(jìn)行分析。2010版中國藥典記載,姜黃的根莖和塊根作為兩種不同的中藥(姜黃和郁金),具有相反的藥性和不同的臨床用途\\[3~5\\]。由于二者來源于同一植物,其化學(xué)成分類型基本一致\\[6~9\\]。一直以來很難從植物化學(xué)的角度說明二者藥效差異的物質(zhì)基礎(chǔ)。本研究采用GCMS的代謝組學(xué)分析方法,對不同產(chǎn)地的姜黃的根莖和塊根進(jìn)行分析。本研究采用主成分分析(PCA)方法對分析結(jié)果進(jìn)行建模處理。結(jié)果表明,主成分得分圖(Score plot)可以成功區(qū)分根莖(中藥姜黃)和塊根(中藥郁金)兩組樣品,說明二者次生代謝產(chǎn)物的表達(dá)存在差異;通過分析主成分分析載荷圖(Loading plot),確定了14種表達(dá)存在顯著差異的代謝產(chǎn)物,這些化合物可能是姜黃根莖與塊根具有不同藥性和臨床用途的物質(zhì)基礎(chǔ)。2 實驗部分

    2.1 儀器、試劑與材料

    GCMSQP2010 Plus氣相色譜質(zhì)譜儀(日本島津公司),配有自動進(jìn)樣器, GCMS solution 2.5工作站和NIST質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫,離子源(Ion source) 為EI(電子轟擊)源。色譜柱采用ZB5MS毛細(xì)管柱(30 m×0.25 mm×0.25

    SymbolmA@ m,德國MachereyNagel公司), 臺式高速離心機(jī)(美國Labnet公司)、Sartorious BT 25S 型1/100000電子天平(北京賽多利斯儀器有限公司)、索氏提取器。軟件:GCMSsolution version 2.5(SHIMADZU Corporation), SIMCAP+12.0(Umetrics,Sweden), Microsoft Excel2003(Microsoft Corporation),色譜指紋圖譜相似度評價系統(tǒng)(國家藥典委員會)。

    石油醚(沸程60~90 ℃,分析純,國藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司)。

    樣品收集:姜科植物姜黃樣品采自四川省,采樣點(diǎn)分別為崇州市三江鎮(zhèn)宋橋村、崇州市聽江鎮(zhèn)三橋村、雙流縣金橋鎮(zhèn)舟渡村。每個采樣點(diǎn)采集樣品6份,樣品經(jīng)中國中醫(yī)科學(xué)院中藥研究所黃璐琦研究員鑒定為姜科植物姜黃。

    2.2 樣品制備方法

    取收集的樣品按中國藥典2010版進(jìn)行處理:分別取藥用部位(根莖和塊根)洗凈、切厚片、曬干、編號,其根莖即中藥材姜黃,塊根即中藥材郁金。

    取姜黃(郁金)飲片粉碎、過20目篩(0.9 mm粒徑);準(zhǔn)確稱取10 g粉末,置于索氏提取器中,加入50 mL石油醚;連續(xù)提取8 h, 至新提取的液滴基本無色;將提取液移入50 mL容量瓶,用石油醚定容。

    2.3 色譜和質(zhì)譜條件

    固定相采用低極性毛細(xì)管柱,根據(jù)GC/MS圖譜中的峰的分離情況和主要色譜峰的響應(yīng)值,確定色譜參數(shù)。

    采用OPTIMA5MS毛細(xì)管色譜柱(30 m×0.25 mm×0.25

    SymbolmA@ m);進(jìn)樣口溫度250 ℃;氣流模式:恒流流速1.0 mL/min,進(jìn)樣量1

    SymbolmA@ L,分流(Splite)比1∶10;離子源為EI, 離子源溫度200 ℃,接口溫度250 ℃,掃描范圍m/z 400~800,掃描速度5000 aum/s。溶劑延遲4.5 min。 柱溫采用程序升溫:80 ℃(5 min) 8 ℃/min280 ℃(2 min)。

     分 析 化 學(xué)第40卷

    第5期吳宏偉等: 代謝組學(xué)方法研究姜黃根莖及塊根次生代謝產(chǎn)物表達(dá)差異 

    2.4 色譜圖處理和統(tǒng)計分析

    色譜圖中各化合物通過工作站GCMSsolution version 2.5自帶的NIST 2002質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫進(jìn)行鑒定,原始圖譜經(jīng)積分后(信噪比S/N>3),結(jié)果保存為文本格式。將文本文件(調(diào)整格式后)導(dǎo)入色譜指紋圖譜相似度評價軟件,將峰的匹配結(jié)果保存為Excel文件。上述數(shù)據(jù)導(dǎo)入SIMCAP+12.0進(jìn)行分析。采用主成分分析(PCA),通過得分圖(Scores plot)直觀地表達(dá)組間的代謝差異;通過載荷圖(Loading plot)初步篩選差異變量;通過ttest 對上述差異變量進(jìn)行統(tǒng)計檢驗,確定差異代謝產(chǎn)物。3 結(jié)果與討論

    3.1 樣品前處理方法的選擇

    以甲醇提取劑時,由于其極性較大,易造成大極性成分在柱內(nèi)殘留,且姜黃次生代謝產(chǎn)物主要為萜類化合物,故本研究選擇石油醚為提取劑。采用索氏提取法,以保證樣品制備的重復(fù)性。提取時間分別考察考察了1, 2, 5, 8和12 h,根據(jù)色譜圖譜中峰的數(shù)量及響應(yīng)值確定提取時間為8 h。

    3.2 GCMS條件優(yōu)選及樣品分析

    為了獲得良好的色譜分離度,本研究對氣相色譜的升溫程序進(jìn)行了優(yōu)化,考察了3種不同的升溫程序,最終確定了最佳的色譜條件見2.3節(jié)。由于儀器在開機(jī)時需要自動調(diào)諧,以保證質(zhì)譜參數(shù)與出廠時一致。因此,本研究未對質(zhì)譜條件進(jìn)行優(yōu)化,而是維持其固有設(shè)置不變。本實驗分離鑒定姜黃的根莖和塊根中共43種萜類次生代謝物,主要次生代謝產(chǎn)物如圖1所示。

    [TS(][HT5”SS]圖1 姜黃(A)、郁金(B)GCMS總離子流色譜圖和匹配色譜圖(C)

    Fig.1 GCMS TIC chromatograms of Turmeric (A), and Radix curcumae (Tuberous root) (B), and all samples(C)

    1.α蒎烯(αPinene); 2.莪術(shù)烯醇(Curcumenol); 3.β月桂烯(βMyrcene); 4.β蒎烯(βpinene); 5.莰烯(Camphene); 6.龍腦(Borneol); 7.桉葉油素(1,8Eucalyptol); 8.姜黃烯(Curcumene); 9.芳姜黃烯(ArCurcumene); 10. β姜烯(βZingiberene); 11.β倍半水芹烯(βSesquiphellandrene); 12.芳姜黃酮(ArTurmerone); 13.姜黃酮(Tumerone)。[HT][TS)]

    3.3 方法學(xué)考察隨機(jī)選取9種共有峰的峰面積為指標(biāo),進(jìn)行方法學(xué)考察(表1)。

    取同一個樣品, 制備完后連續(xù)進(jìn)樣6次,根據(jù)色譜峰面積計算相對標(biāo)準(zhǔn)偏差(RSD),考察精密度。結(jié)果表明,各色譜峰峰面積RSD在1.2%~5.7%范圍內(nèi)。

    取同一個樣品,粉碎過篩后平行制備6份并進(jìn)行測定,根據(jù)各峰面積計算RSD,考察重復(fù)性。 結(jié)果表明,各色譜峰峰面積RSD在2.2%~6.3%范圍內(nèi)。

    取同一樣本15 g,加入20 mL石油醚,索氏提取8 h后,以石油醚定容至25 mL。制備完后,按2, 5, 10和20倍稀釋成5份樣品,根據(jù)主要色譜峰面積和相對濃度,考察線性關(guān)系,并計算回歸系數(shù)(R2)在0.699~0.972之間。由于樣品成分復(fù)雜,對離子化影響較大,所以個別化合物的回歸系數(shù)較低。但是, 在統(tǒng)計分析中,各化合物匹配對齊后是以其相對含量進(jìn)行統(tǒng)計,因此在重復(fù)性、精密度復(fù)合要求的前提下,個別化合物的回歸系數(shù)較低對統(tǒng)計結(jié)果無影響。檢測結(jié)果表明,所測樣品中相應(yīng)峰面積均在線性范圍內(nèi)。

    [LM][HT5”SS][*4]表1 方法學(xué)考察結(jié)果

    Table 1 Results of methodological study

    [HT6SS][BG(][BHDFG4,WK7,WK20,WK10\\.3W]峰號Peak No.化合物

    Compound精密度Precision(RSD, %, n=6)重復(fù)性

    Reproducibility(RSD, %, n=6)回歸系數(shù)Regression coefficientR2

    1α蒎烯 αPinene2.15.70.7012莪術(shù)烯醇 Curcumenol3.45.80.9323β月桂烯βMyrcene5.65.70.8227

    桉葉油素1,8Eucalyptol3.26.20.8949芳姜黃烯ArCurcumene4.65.50.78810β姜烯βZingiberene3.14.00.972

    11β倍半水芹烯 βSesquiphellandrene1.26.30.85312芳姜黃酮Arturmerone

    4.33.40.69913姜黃酮 Tumerone1.32.20.901[BHDFG3,WKZQ0W] * 峰號同圖1(Peak numbers are the same as in Fig.1)。[BG)W][HT][]

    3.4 統(tǒng)計分析結(jié)果

    本研究采用主成分分析法對化學(xué)分析結(jié)果進(jìn)行處理。主成分分析為無監(jiān)督模式識別技術(shù),不考慮樣品的分類信息,通過對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維后,對樣品進(jìn)行判斷。

    結(jié)果表明,主成分得分圖可以從整體上直觀的顯示樣品間的差異。如圖2A所示,除個別樣品外,姜黃和郁金的樣本分別聚為一類,完全分離;說明姜黃的根莖和塊根次生代謝產(chǎn)物的表達(dá)存在差異。

    主成分分析載荷圖為進(jìn)一步確定化合物的含量差異提供了幫助。如圖2B所示,載荷圖上每個點(diǎn)代表一個變量,離原點(diǎn)距離越遠(yuǎn),表明該成分含量變化對分類的貢獻(xiàn)越大。經(jīng)t檢驗,從中確定了14種代謝產(chǎn)物,其含量表達(dá)在姜黃和郁金間差異顯著。質(zhì)譜圖與NIST質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫匹配進(jìn)行鑒定,結(jié)果見表2。

    [TS(][HT5”SS]圖2 主成分分析得分圖(scores plot)(A)和主成分分析的載荷圖(B)

    Fig.2 Score plot (A) and Loading Plot(B) of PCA

    □郁金(Radix curcumae); ○ 姜黃(Turmeric)。[HT][TS)]

    [HT5”SS][*4]表2 姜黃、郁金中14種差異次生代謝產(chǎn)物及相對含量比較

    Table 2 Fourteen secondary metabolites of significantly different content between Turmeric and Radix curcumae of Curcuma longa L.

    [HT6SS][BG(][BHDFG4,WK7,WK10,WK20,WK20W]編號

    No.保留時間RT (min)化合物的鑒定Identified compound相對含量a Relative content郁金

    Radix curcumae姜黃

    Turmeric

    12.868α蒎烯 αPinene10.34±3.5623.29±10.11*23.817莪術(shù)烯醇 Curcumenol

    8.78±4.1111.72±3.45*34.844β月桂烯 βMyrcene10.21±3.234.91±1.11*46.090

    異龍腦 Isoborneol1.11±0.343.78±0.21*56.267

    龍腦 Borneol5.12±1.561.23±0.12*67.010

    反10生姜醇 10Gingerol8.11±2.672.12±0.45*7

    8.576桉葉油素 1,8Eucalyptol0.62±0.088.73±1.78*

    912.970芳姜黃烯 ArCurcumene3.22±1.455.52±0.45*913.134αHimachalene1.43±0.345.12±2.22*1013.517β姜烯 βZingiberene7.88±2.1610.82±4.67*1114.487倍半水芹烯 βSesquiphellandrene4.33±1.7811.18±2.45*1215.483

    芳姜黃酮 Arturmerone18.45±8.9829.48±10.34*13

    15.574姜黃酮 Tumerone20.45±7.8838.23±11.23*1415.765姜黃新酮 Curlone10.33±5.6717.86±6.78*

    *: 經(jīng)t檢驗(ttest); P<0.05; a: 峰面積與樣品質(zhì)量比(The ratio of peak area to sample mass, mAUs×105 intensity/g mean±SD, n=18)。

    在14種代謝物中,除月桂烯(βMyrcene)、龍腦(Borneol)和生姜醇(10Gingerol)外,其余化合物在根莖中的含量均明顯高于塊根。姜黃植物中萜類化合物多具有抗炎、降脂、抗癌等方面的活性\\[10,11\\]。由于在根莖和塊根中的含量差異,導(dǎo)致其在體內(nèi)的吸收、代謝及藥效的不同,最終導(dǎo)致其作為兩種中藥應(yīng)用于臨床,并且對其藥性的認(rèn)識也不同。

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    Metabonomic Study on Secondary Metabolites of Rhizome and

    Tuberous Root of Curcuma longa L

    WU HongWei, LI HongMei, TANG LiYing, XU HaiYu,

    LI ShaoJing, TANG ShiHuan, YANG HongJun, SHAO AiJuan, HUANG LuQi*

    (Institute of Chinese Materia Medica, Chinese Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China)

    

    Abstract A metabonomic method of GCMS was developed to investigate the difference of secondary metabolites in the rhizome and tuberous root of Curcuma longa L. The extraction conditions, temperature program and methodology were optimized. Using the petroleum ether as the extraction solvent and Soxhlet extraction, the method displayed good precision(RSD: 1.2%-5.7%), repeatability(RSD: 2.2%-6.3%) and linearity (R2: 0.699-0972). The analysis data were performed by SIMCAP software. Scores plot of PCA could successfully divide the rhizome and tuberous root samples into two groups respectively, which illustrate the difference of secondary metabolites between the rhizome and tuberous root. With the loading plot and ttest, the significant difference in two groups of fourteen endogenous metabolites were found, which may be the effective substance for explaining the different usage of the rhizome and tuberous root of Curcuma longa L. in Chinese medicine.

    Keywords Secondary metabolites; Curcuma. Longa L; Gas chromatographymass spectrometry;Principal component analysis

    (Received 7 September 2011; accepted 16 November 2011)

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