文章標題：Flavoromics profiling combined with DFT calculations uncovers flavor alteration in Auricularia heimuer under different cultivation modes
發表期刊：Food Chemistry
影響因子：9.8
客戶單位：吉林農業大學
百趣提供服務：新一代代謝組學NGM 2 Pro、氨基酸高通量靶標定量、風味組學（VOCs 頂空）
研究背景
黑木耳(Auricularia heimuer)是中國傳統食材，營養豐富且風味獨特，傳統段木栽培模式因產量有限逐漸被規模化袋栽的工廠化模式取代，但工廠化栽培黑木耳常出現風味下降問題，難以滿足消費者對感官品質的需求。基于代謝組學在風味化合物識別中的應用優勢，本研究整合感官分析與密度泛函理論(Density-functional theory, DFT)計算，探究傳統原木栽培(TF)與現代化工廠化栽培(MF)對炒制后黑木耳風味的影響及分子機制，為工業栽培黑木耳的風味提升提供理論依據與技術支撐。
研究結果
01-炒制前黑木耳非揮發性代謝物的衍生化GC-MS分析
通過衍生化GC-MS對炒制前復水未炒的TF和MF組黑木耳進行非揮發性極性代謝物分析，共鑒定出152種代謝物，涵蓋有機酸及其衍生物、有機氧化合物、脂質及脂質類似物。PCA分析顯示，TF和MF組實現明顯分離，結合OPLS-DA和置換檢驗篩選出差異代謝物。如圖1所示，通過OPLS-DA結合單變量統計分析，篩選出上調和下調最顯著的各10種代謝物，其中MF組中氧代脯氨酸濃度顯著高于TF組，提示其代謝途徑變化可能增強鮮味特性，而TF組中4-氨基丁酸濃度更高，作為谷氨酸途徑中的含氮化合物，雖鮮味強度低于谷氨酸，但可調節子實體的口感與風味輪廓。
圖1. 復水黑木耳在炒制前的差異性非揮發性代謝物（TF對比MF）
02-黑木耳非靶標LC-MS代謝組學分析
采用LC-MS對TF和MF組黑木耳進行非靶標代謝組學分析，篩選出721種次級代謝物用于后續分析，PCA 結果顯示兩組樣品沿PC1實現顯著分離，與GC-MS分析結果一致，表明栽培模式顯著影響黑木耳的代謝組組成。如圖2火山圖所示，MF組相對于TF組存在多種顯著上調和下調的代謝物，上調代謝物包括N-乙酰苯丙氨酸、己酸、二乙酰等，下調代謝物包括特里辛、γ-查茄堿、鳥氨酸等，這些代謝物的差異共同導致兩種栽培模式下黑木耳風味特性的不同。
圖2. 通過LC-MS分析檢測MF組與TF組之間差異代謝物的火山圖
03-丁酸鹽上調MDSCs中的脂肪酸氧化
基于人類代謝組數據庫(HMDB)二級 “類別” 對721種非揮發性代謝物進行分類，包括氨基酸、碳水化合物、脂肪酸等7類（圖3），其中脂肪酸類占比最高，其次為莽草酸和苯丙烷類、萜類等，剩余4.7%的特征未被分配到相應類別。將氨基酸、碳水化合物和脂肪酸定義為初級代謝物，其余為次級代謝物，通過Fisher精確檢驗進行類別水平富集分析發現，上調特征在脂肪酸類中顯著富集，其他類別無顯著富集，表明脂肪酸是導致兩種栽培模式下黑木耳風味差異的主要代謝物類別，因此后續研究重點聚焦于脂肪酸相關化學機制。
圖3. 通過LC-MS分析鑒定出的721種非揮發性代謝物的HMDB類別分布及各類別的變化趨勢
04-脂肪酸途徑與碳源對香氣前體的影響
脂肪酸代謝是香氣形成的關鍵途徑，脂肪酸作為C8揮發性化合物合成的重要前體，其代謝差異可能直接導致風味差異。如圖4所示，通過熱圖展示了TF和MF組脂肪酸代謝物的豐度差異，可見TF組中亞油酸和花生四烯酸顯著上調，而MF組中這兩種脂肪酸顯著下調，MF組中α-亞麻酸和γ-亞麻酸也呈下調趨勢。結合基質中木質素單體含量分析，TF組以木質素為主要碳源，可能促使子實體在生長過程中更多依賴脂肪酸合成維持生理功能，從而增加香氣化合物前體的產生；而MF組利用葡萄糖等快速同化碳源，可能改變代謝流向，抑制部分香氣相關脂肪酸的合成，最終導致兩組脂肪酸組成及豐度的顯著差異，其中花生四烯酸作為與香氣形成密切相關的脂肪酸，其在TF組的高豐度可能是該組風味更優的重要原因之一。
圖4.TF組與MF組脂肪酸豐度比較
05-炒制后黑木耳的風味組學揮發性成分分析
對炒制后的黑木耳樣品進行LC-MS非靶標分析發現，兩組樣品在HMDB二級類別水平上無顯著差異（圖5a），但SPME-GC-MS揮發性成分分析共鑒定出274種揮發性化合物，涵蓋有機氧化合物、苯衍生物、脂質及脂質類似物等11類。OPLS-DA分析顯示兩組樣品的揮發性化合物譜可實現清晰分離，交叉驗證證實模型可靠，基于VIP>1.0篩選出150種影響風味特征的關鍵差異揮發性化合物。層次聚類熱圖所示，TF和MF組揮發性代謝物譜呈現明顯的聚類分組（圖5b），TF組中苯甲醛、己醛、1-辛烯-3-醇等具有高氣味活性值的化合物高表達，形成獨特的香氣輪廓，而MF組整體OAV較低，香氣特征不突出，表明栽培模式通過影響香氣前體的濃度和組成，最終塑造炒制后黑木耳的風味特征。
圖5. 炒制后非揮發性代謝物的類別水平分布以及揮發性成分的層次聚類分析
06-炒制后黑木耳的味覺活性氨基酸分析
通過UHPLC-MS/MS（MRM模式）對炒制后黑木耳的游離氨基酸進行定量分析，結果顯示MF組相對于TF 組，鮮味類氨基酸（谷氨酸、天冬氨酸和4 - 氨基丁酸）和甜味類氨基酸（丙氨酸、絲氨酸、蘇氨酸等）含量顯著升高；苦味類氨基酸變化呈雙向性，纈氨酸、精氨酸等含量升高，苯丙氨酸含量降低，酪氨酸無顯著差異；咸味類氨基酸蛋氨酸含量降低；其他氨基酸（天冬酰胺、谷氨酰胺等）含量均升高。這些差異表明，MF組炒制后黑木耳的鮮味和甜味強度更強，而TF組的香氣優勢主要源于揮發性化合物差異，提示炒制后黑木耳的味覺驅動因子（游離氨基酸）與香氣驅動因子存在部分解耦現象。
07-炒制后黑木耳的感官、ET及EN特征分析
對炒制后的黑木耳進行消費者感官評價、ET和EN分析，PCA結果顯示，TF組沿PC1正向聚類，MF組沿 PC1負向聚類，兩組95%置信橢圓重疊極少，載荷分析表明PC1與氣味、風味、整體可接受性呈正相關，與顏色呈負相關，感官評分顯示TF組在氣味、風味和整體可接受性上顯著高于MF組，而MF組顏色評分更高（圖6a）。ET雷達圖顯示，TF組炒制后酸味顯著低于MF組，兩組味覺輪廓差異明顯（圖6b）。EN雷達圖顯示，TF組中對氮氧化物敏感的傳感器W5S和對硫及萜類化合物敏感的傳感器W1W響應值顯著高于MF組，傳感器W1W對PC1影響最大（圖6c）。PCA和LDA分析均證實兩組炒制后黑木耳風味差異顯著，與感官評價結果一致。
圖6. 炒制黑木耳（TF組與MF組）的綜合消費者面板分析、EN分析和ET分析
08-DFT：油狀低水條件下的定性可行性研究
采用DFT計算對油狀低水分條件下美拉德反應早期步驟的可行性進行定性驗證，選取甘氨酸 + 核糖和甘氨酸 + 甘油醛作為反應模型，在丁酸連續介質中模擬熱油環境進行計算。如圖7所示，圖7a、c為定性自由能曲線，圖7b、d為最終產物幾何結構及關鍵化學鍵距離；結果顯示油狀介質中最高能量壁壘為席夫堿形成，其次為阿馬多里重排，下游脫水和裂解生成小分子醛類在熱力學上可實現但選擇性較高，這與實驗觀察結果一致：TF組脂質衍生揮發性化合物占主導，而MF組高含量游離氨基酸主要影響味覺而非增強美拉德型揮發性化合物，表明低水分條件下脂質前體和熱歷史是風味形成的主要驅動因素，DFT計算結果為實驗結論提供了理論支持，且未改變實驗結論的可靠性。
圖7. 油狀條件下最小美拉德模型的DFT總結
研究結論
本研究通過整合代謝組學、感官分析與DFT計算，明確傳統段木栽培(TF)與工廠化袋栽(MF)模式通過調控黑木耳脂肪酸代謝通路及游離氨基酸組成塑造差異化風味，其中TF組憑借亞油酸、花生四烯酸等香氣前體的富集，經炒制后生成高氣味活性值揮發性化合物，表現出更優的香氣與整體可接受性，而MF組則富含鮮味/甜味游離氨基酸，二者味覺與香氣驅動因子呈部分解耦特征，為工業栽培黑木耳通過碳源配方優化與脂質途徑調控實現風味提升提供了理論依據與技術靶點。
百趣生物新一代代謝組學NGM 3 Pro：憑借全球領先的2w+代謝物標準品自建庫，顯著改善代謝組學鑒定準確性不足、數量有限的痛點。其基于LC-MS技術，可檢測生物受刺激后小分子代謝物動態變化，助力篩選差異代謝物并關聯生理病理。針對代謝物多樣性及提取局限，該技術通過多色譜柱聯用覆蓋非極性/極性代謝物與脂質，結合標準品自建庫進一步提升鑒定效率，為標志物篩選、機制研究提供有力支撐。
氨基酸高通量靶標定量：采用同位素內標技術，可實現氨基酸的絕對定量。通過嚴格質控，確保數據可靠，可應用于疾病研究、臨床診斷、植物科學及食品健康等多個領域，助力科研探索與發現。
風味組學（VOCs 頂空）：是解析樣本風味物質基礎的組學技術，是系統風味研究的重要組成部分。它源于代謝組學又異于代謝組學。代謝組學主要是運用靶標和非靶標方法鑒定所有小分子代謝物，而風味組學更偏向于鑒定風味相關代謝組分，主要是揮發性代謝成分。因此，風味組學是在代謝組學的基礎上，對所有風味相關代謝物質進行針對性和綜合性分析。
