生物信息學(xué)技術(shù)在食物過(guò)敏原表位預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

龍 偉，李 欣，高金燕，陳紅兵*

（1.南昌大學(xué)生命科學(xué)與食品工程學(xué)院食品系，江西 南昌 330047；2.南昌大學(xué) 食品科學(xué)與技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西 南昌 330047；3.南昌大 學(xué)中德聯(lián)合研究院，江西 南昌 330047）

生物信息學(xué)技術(shù)在食物過(guò)敏原表位預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

龍 偉1,2，李 欣1,2，高金燕1，陳紅兵2,3,*

（1.南昌大學(xué)生命科學(xué)與食品工程學(xué)院食品系，江西 南昌 330047；2.南昌大學(xué) 食品科學(xué)與技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西 南昌 330047；3.南昌大 學(xué)中德聯(lián)合研究院，江西 南昌 330047）

表位是過(guò)敏原與抗體結(jié)合的物質(zhì)基礎(chǔ)。 基于生物信息學(xué)技術(shù)的表位預(yù)測(cè)包括線性表位預(yù)測(cè)和構(gòu)象性表位 預(yù)測(cè)。其中線性表位預(yù)測(cè)主要是基于過(guò)敏原蛋白的理化性質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)；構(gòu)象性表位 預(yù)測(cè)主要包括基于蛋白結(jié)構(gòu)信息和結(jié)合噬菌體展示技術(shù)的兩大類預(yù)測(cè)。利用生物信息學(xué)技術(shù)預(yù)測(cè)食物過(guò)敏原表位主要應(yīng)用在牛乳、雞蛋、魚、甲殼類水產(chǎn)動(dòng)物等動(dòng)物性食物過(guò)敏原和花生、大豆、小麥、果蔬類等植物性食物過(guò)敏原方面。

生物信息學(xué)；食物過(guò)敏原；表位預(yù)測(cè)

食品過(guò)敏屬于食品安全范疇，已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題之一。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在西方國(guó)家中大約有5%的兒童 和3%～4%成人會(huì)對(duì)食物產(chǎn)生過(guò)敏反應(yīng)，且該人群比例可能將繼續(xù)上升[1]。引起食物過(guò)敏的食物種類主要有8種，即牛乳、雞蛋、魚、甲殼類水產(chǎn)動(dòng)物、花生、大豆、堅(jiān)果以及小麥[2]。開發(fā)低過(guò)敏或無(wú)過(guò)敏食物無(wú)疑是迫切需要解決的問題。

表位又稱抗原決定簇，是過(guò)敏原與抗體結(jié)合的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是食物過(guò)敏反應(yīng)的“元兇”[3]。根據(jù)結(jié)合受體不同分為B細(xì)胞表位和T細(xì)胞表位；根據(jù)其結(jié)構(gòu)不同又可分為線性表位和構(gòu)象性表位。B細(xì)胞表位可以是線性表位也可以是構(gòu)象性表位；而T細(xì)胞表位都是由線性表位構(gòu)成。表位定位方法包括實(shí)驗(yàn)方法和基于生物信息學(xué)的預(yù)測(cè)方法。前者具有很多優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)也存在一些缺陷；后者則是一種新的表位定位策略。表位預(yù)測(cè)有利于新表位的發(fā)現(xiàn)[4]，對(duì)基于表位的食物過(guò)敏研究具有重要的價(jià)值，可為研發(fā)低致敏或無(wú)致敏食品提供明確的脫敏靶標(biāo)。

1 預(yù)測(cè)表位的生物信息學(xué)方法

1.1 線性表位的預(yù)測(cè)方法

1.1.1 B細(xì)胞線性表位預(yù)測(cè)方法

生物信息學(xué)預(yù)測(cè)B細(xì)胞線性表位主要基于蛋白氨基酸殘基的理化性質(zhì)。目前所采用的理化性質(zhì)參數(shù)主要包括1）親水性（hydrophilicity）：天然狀態(tài)下，蛋白質(zhì)的親水性氨基酸一般位于蛋白表面，而疏水性氨基酸被包埋于蛋白內(nèi)部。因此，與抗體結(jié)合的位點(diǎn)一般都是親水性氨基酸殘基。2）二級(jí)結(jié)構(gòu)（secondary structure）：蛋白質(zhì)的二級(jí)結(jié)構(gòu)主要包括α-螺旋、β-折疊、無(wú)規(guī)則卷曲和轉(zhuǎn) 角等。其中α-螺旋和β-折疊結(jié)構(gòu)規(guī)則、穩(wěn)定、不易形變且常位于蛋白質(zhì)的內(nèi)部，不利于其與抗體嵌合；而轉(zhuǎn)角和無(wú)規(guī)則卷曲多暴露在蛋白質(zhì)的表面，有利于其與抗體嵌合，成為抗原表位的可能性較大。3）可及性（accessibility）：主要是通過(guò)溶劑分子接觸抗原氨基酸的溶劑可接近性值的大小，即溶劑分子接觸抗原氨基酸的可能性，間接反映與抗體的結(jié)合能力。4）柔韌性（flexibility）：蛋白質(zhì)氨基酸殘基可分為“剛性”的和“柔韌”的。由于抗原抗體結(jié)合是一個(gè)嵌合過(guò)程，蛋白構(gòu)象會(huì)發(fā)生變化，“柔韌”的氨基酸殘基易發(fā)生扭曲和折疊，因此認(rèn)為“柔韌”的氨基酸殘基最有可能成為抗原表位。

以上各種參數(shù)單獨(dú)使用時(shí)均有一定的局限性，且準(zhǔn)確率不高，所以在進(jìn)行B細(xì)胞表位預(yù)測(cè)時(shí)常常結(jié)合幾種參數(shù)進(jìn)行綜合分析[5]。隨著對(duì)這些理化性質(zhì)的深入研究，一些利用這些理化性質(zhì)來(lái)預(yù)測(cè)抗原表位計(jì)算機(jī)程序應(yīng)運(yùn)而生，代表軟件有PREDITOP[6]、PEOPLE[7]、BEPITOPE[8]、BcePred[9]、ABCpred[10]、COBEpro[11]等。

1.1.2 T細(xì)胞表位預(yù)測(cè)方法

生物信息學(xué)預(yù)測(cè)T細(xì)胞表位包括細(xì)胞毒性T細(xì)胞（CTL）抗原表位的預(yù)測(cè)和輔助性T細(xì)胞（Th）抗原表位的預(yù)測(cè)兩種。近年來(lái)發(fā)展了許多預(yù)測(cè)方法，其中機(jī)器學(xué)習(xí)算法以高準(zhǔn)確性、高效率被研究學(xué)者廣泛使用。機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)抗原表位主要包括數(shù)據(jù)收集和處理、建立模型、參數(shù)優(yōu)化和表位預(yù)測(cè)等步 驟[12]。機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要包括支持向量機(jī)器（SVMHC）、隱馬爾可夫模型（HMM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等。隨著這些算法的提出，大量的計(jì)算機(jī)軟件或網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器也隨即出現(xiàn)，如基于抗原蛋白氨基酸序列信息預(yù)測(cè)T細(xì)胞表位的有SYFPEITHI、BIMAS、EpiMatrix等[13]；基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)T細(xì)胞表位的有NN-align[14]、NetMHCIIpan-2.0[15]等；基于矩陣方法預(yù)測(cè)T細(xì)胞表位的有ProPred[16]、PREDBALB/c[17]等。

1.2 構(gòu)象性表位的預(yù)測(cè)方法

相對(duì)于線性表位的研究，構(gòu)象性表位預(yù)測(cè)研究進(jìn)展比較緩慢。但近幾年來(lái)，隨著生物信息學(xué)和生物學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，一些基于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息的預(yù)測(cè)軟件已經(jīng)發(fā)布，如Kale等[18]的CEP軟件、Andersen等[19]的DiscoTope軟件、Castrignanò等[20]的MEPS軟件、Violaine等[21]的PEPOP軟件等。

另一類預(yù)測(cè)構(gòu)象性表位的方法是通過(guò)對(duì)比噬菌體展示技術(shù)產(chǎn)生的模擬肽（mimotope）序列來(lái)尋找最佳表位區(qū)域。噬菌體展示技術(shù)起源于20世紀(jì)80年代，經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于過(guò)敏原表位的研究，并已取得一定的研究成果。該方法通過(guò)特異性的靶分子從噬菌體環(huán)肽庫(kù)中篩選出模擬構(gòu)象性表位的陽(yáng)性克隆子，以其所展示的氨基酸序列為模板，結(jié)合目標(biāo)過(guò)敏原蛋白的三維結(jié)構(gòu)，然后利用生物信息學(xué)方法定位過(guò)敏原構(gòu)象性表位[22]。代表算法有Findmap[23]、3DEX[24]、MIMOX[25]、Pepitope[26]、SiteLight[27]、MIMOP[28]、Mapitope[29]、PepSurf[30]、Pep-3D-Search[31]、EpiSearch[32]、LocaPep[33]等。盡管預(yù)測(cè)算法多樣，但這類預(yù)測(cè)方法的主要缺陷在于需要在某些特定實(shí)驗(yàn)條件下進(jìn)行預(yù)測(cè)，而且只能預(yù)測(cè)出已知相應(yīng)抗體的抗原表位。在需要長(zhǎng)期研究解決的一些問題中，開發(fā)更為有效的預(yù)測(cè)算法和尋找到更合理可靠的表位特性將是今后研究的方向。

2 生物信息學(xué)方法在食品過(guò)敏原表位預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

食品過(guò)敏是由食品過(guò)敏原引起的一種變態(tài)反應(yīng)，已成為一個(gè)重大的公共衛(wèi)生與安全問題。食品過(guò)敏原按照來(lái)源可分為動(dòng)物性食物過(guò)敏原和植物性食物過(guò)敏原兩大類。生物信息學(xué)技術(shù)在食品過(guò)敏原表位預(yù)測(cè)中的應(yīng)用已經(jīng)引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的注意，并取得了一些研究成果。

2.1 動(dòng)物性食物過(guò)敏原表位的預(yù)測(cè)

2.1.1 牛乳

牛乳過(guò)敏常發(fā)生在兒童當(dāng)中，牛乳中含有20多種蛋白質(zhì)，其 中酪蛋白、α-乳白蛋白和β-乳球蛋白被認(rèn)為是主要過(guò)敏原。Li Xin等[34]利用DNAstar軟件，選擇親水性、柔韌性、抗原指數(shù)、表面可及性等參數(shù)并結(jié)合二級(jí)結(jié)構(gòu)來(lái)分析水牛乳β-乳球蛋白表位，預(yù)測(cè)到5個(gè)可能性表位氨基酸序列區(qū)域：30～45、67～78、97～115、124～141和150～156。另外，文學(xué)方[2]則采用噬菌體隨機(jī)環(huán)七肽庫(kù)篩選并采用Mapitope軟件進(jìn)行比對(duì)，得到2個(gè)牛乳α-乳白蛋白構(gòu)象型表位區(qū)：T33S34Q39A40Q54和D46S47N56D63 D64Q65N66P67H68S69S70N71。隨后，劉法輝[35]又通過(guò)噬菌體展示技術(shù)和生物信息學(xué)方法成功定位了β-酪蛋白的4個(gè)構(gòu)象性表位。

2.1.2 雞蛋

雞蛋營(yíng)養(yǎng)豐富，含有人體8種必需氨基酸，是人體蛋白質(zhì)的重要來(lái)源。雞蛋過(guò)敏主要發(fā)生于嬰幼兒和兒童當(dāng)中。雞蛋過(guò)敏成分主要為蛋清中的糖蛋白，包括卵類黏蛋白、卵白蛋白、卵轉(zhuǎn)鐵蛋白和溶菌酶[36]。近年來(lái)，利用生物信息學(xué)技術(shù)預(yù)測(cè)雞蛋過(guò)敏原表位報(bào)道較為少見。佟平等[3]通過(guò)分析雞蛋卵轉(zhuǎn)鐵蛋白的抗原指數(shù)、親水性、蛋白表面可及性及柔韌性，對(duì)其B細(xì)胞線性表位進(jìn)行預(yù)測(cè)，得出7個(gè)潛在表位氨基酸區(qū)域：174～181、215～222、231～240、288～294、332～344、415～429和547～555。

2.1.3 魚

魚是飲食中蛋白重要來(lái)源之一，也是一種主要過(guò)敏性食物，魚類過(guò)敏一般 不會(huì)隨年齡的增長(zhǎng)而消失。魚最主要的過(guò)敏原蛋白為Gad c1，最初發(fā)現(xiàn)于鱈魚中并被稱為過(guò)敏原M，該蛋白存在于很多魚類中[36]。Eva等[37]通過(guò)噬菌體模擬5個(gè)肽段，并結(jié)合結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和生物信息學(xué)軟件分析魚過(guò)敏蛋白Gad c1構(gòu)象型表位，得出3個(gè)主要表位區(qū)域，其中2個(gè)分別位于AB-CD區(qū)域和CD-EF區(qū)域交接之處，另一個(gè)表位位于EF區(qū)域中。

2.1.4 甲殼類水產(chǎn)動(dòng)物

甲殼類水產(chǎn)動(dòng)物引起的過(guò)敏反應(yīng)一般是終身的，對(duì)嬰兒和成人都有影響[38]。甲殼類水產(chǎn)動(dòng)物包括甲殼綱動(dòng)物和軟體動(dòng)物，引起過(guò)敏反應(yīng)一般為甲殼綱動(dòng)物，其中研究最多的是蝦類[39]。原肌球蛋白是甲殼類水產(chǎn)動(dòng)物的主要過(guò)敏原成分，分子質(zhì)量為36 ku[36]。Zheng等[40]利用3種免疫信息學(xué)工具預(yù)測(cè)斑節(jié)對(duì)蝦原肌球蛋白的潛在IgE線性表位，并通過(guò)斑點(diǎn)免疫印跡抑制實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證得到了10個(gè)潛在表位，確定了其中8個(gè)主要過(guò)敏原表位。黃素文等[41]利用DNAstar軟件并結(jié)合二級(jí)結(jié)構(gòu)分析淡水小龍蝦過(guò)敏原蛋白Pro c1的潛在T細(xì)胞表位，成功預(yù)測(cè)出氨基酸序列14～16、27～30、131～137、159～162為潛在的T細(xì)胞抗原表位。

2.2 植物性食物過(guò)敏原表位的預(yù)測(cè)

2.2.1 花生

花生過(guò)敏是食品過(guò)敏導(dǎo)致死亡的首要原因，并且患者往往是終身過(guò)敏，僅有10%～20%的過(guò)敏兒童會(huì)隨著年齡的增長(zhǎng)而產(chǎn)生免疫耐受[36]。目前被國(guó)際免疫聯(lián)合會(huì)命名小組委員會(huì)認(rèn)可的花生過(guò)敏原有11種（Ara h 1-11）[42]。胡純秋等[43]利用SPOMA和DNAStar軟件預(yù)測(cè)花生過(guò)敏原Ara h 2.02（Ara h 2異構(gòu)體）的二級(jí)結(jié)構(gòu)并分別預(yù)測(cè)其抗原指數(shù)、親水性、表面可及性、柔韌性等參數(shù)，預(yù)測(cè)到該蛋白的B細(xì)胞抗原表位，分別在氨基酸序列28～31、56～73、76～90、92、148、156～158、168～169區(qū)域。另外，Pascal等[44]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位花生過(guò)敏原Ara h2的T 細(xì)胞表位，發(fā)現(xiàn)了4個(gè)潛在表位，其中3個(gè)表位（氨基酸序列21～65、81～125和121～145）結(jié)果與其他學(xué)者相同，而氨基酸序列區(qū)域6～25為新發(fā)現(xiàn)的表位。朱盼等[45]利用生物信息學(xué)軟件及網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器成功的預(yù)測(cè)了花生主要過(guò)敏原Ara h 6的線性表位和構(gòu)象性表位，其中線性表位優(yōu)勢(shì)區(qū)域?yàn)椋喊被嵝蛄?0～15、45～48、53～60和116～118區(qū)域；構(gòu)象性表位為：氨基酸序列1～13、35～51、53～59和89～105區(qū)域。Rougé等[46]預(yù)測(cè)出Ara h 3的8個(gè)表位區(qū)域：氨基酸序列49～63、94～108、187～204、217～225、283～291、319～327、337～357和490～513區(qū)域，并通過(guò)分子建模得出前7個(gè)表位位于蛋白結(jié)構(gòu)內(nèi)部，在腸道運(yùn)輸過(guò)程中能夠抗蛋白酶消化。

2.2.2 大豆

大豆因含有豐富的蛋白質(zhì)和營(yíng)養(yǎng)成分廣受人們喜愛，但其過(guò)敏性危害不容忽視。大豆引起的過(guò)敏反應(yīng)主要表現(xiàn)為口周紅斑、唇腫、口腔疼痛、舌咽腫、惡心和嘔吐等，但一般不構(gòu)成生命威脅[47]。大豆主要過(guò)敏原包括大豆球蛋白、β-conglycinin、Gly m Bd 60K、Gly m Bd 30K 和Gly m Bd 28K。Sun Xiulan等[48]利用DNAstar軟件、SOPMA 服務(wù)器和BepiPred 1.0對(duì)大豆過(guò)敏原β-conglycinin進(jìn)行表位預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)出15個(gè)表位區(qū)域，其中11個(gè)鑒定為主要表位區(qū)域。單曉紅等[49]運(yùn)用生物信息學(xué)方法預(yù)測(cè)出另一大豆過(guò)敏原Gly m Bd 30K的4個(gè)潛在表位區(qū)域，分別在氨基酸序列80～85、103～106、217～220和355～360區(qū)域。

2.2.3 小麥

通過(guò)對(duì)人群做小麥陽(yáng)性測(cè)試，發(fā)現(xiàn)高達(dá)0.5%的兒童對(duì)小麥過(guò)敏，而成年人的這一比例會(huì)更高，在1%～3%之間[50]。對(duì)小麥粉過(guò)敏主要通過(guò)吸入（如面包師哮喘）和攝入（如食物過(guò)敏和乳糜瀉）[51]。其中，小麥可溶性球蛋白和清蛋白可以與IgE結(jié)合，這些蛋白屬于α-淀粉酶抑制劑家族；α-淀粉酶抑制劑、過(guò)氧化物酶、脂轉(zhuǎn)移蛋白質(zhì)和絲氨酸蛋白酶抑制劑可以引起食物過(guò)敏和呼吸道過(guò)敏性疾病[51]。而小麥醇溶蛋白中的γ-醇溶蛋白和ω5-醇溶蛋白是引發(fā)小麥?zhǔn)澄镆蕾囘\(yùn)動(dòng)激發(fā)過(guò)敏癥的主要過(guò)敏原[52]，α-醇溶蛋白中的57～89之間的33個(gè)氨基酸是引起含有乳糜瀉易感基因患者發(fā)生過(guò)敏反應(yīng)的主要原因[53]。任曉霞等[54]利用DNAstar軟件和BLAST軟件分析蕎麥過(guò)敏原蛋白（TBa），發(fā)現(xiàn)表位區(qū)域E1位于其結(jié)構(gòu)保守區(qū)，即Cupin超家族區(qū)域，其中39、42、47、52和54位氨基酸為關(guān)鍵氨基酸。該結(jié)論與Camille等[55]報(bào)道的甜蕎13S球蛋白的一個(gè)表位區(qū)域非常相似。

2.2.4 果蔬類

果蔬類食物一直是人們所喜愛的一類食品，但部分人群會(huì)對(duì)其產(chǎn)生過(guò)敏反應(yīng)。夏宏林等[56]采用生物信息軟件預(yù)測(cè)蘋果過(guò)敏原Mal d 4蛋白抗原表位，得出B細(xì)胞表位和T細(xì)胞表位的共同抗原表位區(qū)域?yàn)榘被嵝蛄?3～61、85～93，并通過(guò)比對(duì)同源序列和模擬空間構(gòu)象得知Mal d 4蛋白與桃、芒果、甜櫻桃、草莓中的前纖維蛋白氨基酸序列同源性達(dá)88%以上且空間構(gòu)象相似。朱倩倩等[57]通過(guò)生物信息學(xué)軟件SOPMA、DNAstar軟件等預(yù)測(cè)到了腰果主要過(guò)敏原蛋白Ana o2的抗原表位，可能位于氨基酸序列108～111、181～186、217～218、234～238、244～255和283～287區(qū)域。

3 結(jié) 語(yǔ)

目前，食品過(guò)敏已經(jīng)成為食品安全研究熱點(diǎn)之一。表位是引起過(guò)敏反應(yīng)的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)，所以對(duì)表位的精確預(yù)測(cè)和定位能夠?yàn)殚_發(fā)低過(guò)敏或無(wú)過(guò)敏食品提供明確的靶標(biāo)。在表位預(yù)測(cè)方面，生物信息學(xué)顯示了其無(wú)窮的魅力，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于食品過(guò)敏原表位的研究。隨著生物信息學(xué)的快速發(fā)展，已經(jīng)出現(xiàn)了許多軟件和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)過(guò)敏原表位。但是，生物信息學(xué)的局限性在于其對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)具有高度的依賴性，從而限制了其應(yīng)用范圍；而且生物信息學(xué)預(yù)測(cè)表位僅僅是一種理論預(yù)測(cè)。因此，需要結(jié)合傳統(tǒng)的生物學(xué)方法和免疫學(xué)實(shí)驗(yàn)才能精確定位過(guò)敏原表位。盡管如此，生物信息學(xué)技術(shù)以其快速高效的特點(diǎn)在食品過(guò)敏原表位預(yù)測(cè)方面被研究者廣泛運(yùn)用，顯示了其巨大的潛能和廣闊的前景。

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Application of Bioinformatics Technology in Prediction of Food Allergen Epitopes

LONG Wei1,2, LI Xin1,2, GAO Jin-yan1, CHEN Hong-bing2,3,*
(1. Department of Food Science, College of Life Sciences and Food Engineering, Nanchang University, Nanchang 330047, China; 2. State Key Laboratory o f Food Science and Technology, Nanchang University, Nanchang 330047, China; 3. Sino-German Joint Research Institute, Nanchang University, Nanchang 330047, China)

Epitopes are the material basis of reactions between allergens and antibodies. Bioinformatics can provide a basis for the prediction of both linear epitopes and conformational epitopes. The prediction of linear epitopes is based on the physicochemical properties of the allergenic protein. The prediction of conformational epitopes is based on protein structural information in combination with phage display technology. The epitope prediction based on bi oinformatics is mainly applied on animal-derived food allergens, such as milk, eggs, fish and crustaceans as well as on plant-derived food allergens, such as peanuts, soybeans, wheat and vegetables.

bioinformatics; food allergy; epitope prediction

TS201.6

A

1002-6630（2014）03-0259-05

10.7506/spkx1002-6630-201403051

2013-04-10

國(guó)家“863”計(jì)劃項(xiàng)目（2013AA102205）；國(guó)家國(guó)際科技合作專項(xiàng)（2013DFG31380）；

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（31171716；31260204）；高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目（20113601110003）；南昌大學(xué)食品科學(xué)與技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目（SKLF-ZZA-201302；SKLF-ZZB-201302）

龍偉（1991—），男，碩士研究生，研究方向?yàn)槭称房茖W(xué)。E-mail：longweida520@163.com

*通信作者：陳紅兵（1967—），男，教授，博士，研究方向?yàn)槭称窢I(yíng)養(yǎng)與安全。E-mail：chbgjy@hotmail.com