转基因技术的快速发展,引发了转基因植物对人类健康和生态环境影响的争论。转基因植物安全性评价的关键内容之一是开展转基因植物与非转基因植物之间的组成差异研究。而植物化学组成的极端复杂性给相应的分析方法带来了巨大挑战。本研究拟以转基因玉米种子为研究对象,将代谢组学全组份分析及靶标分析相结合、各种色-质联用技术相结合的方式开展转基因植物的安全性评价研究。实验拟优化出适合代谢组学全组份分析及靶标分析的不同样品预处理体系,以LC-MS为主,结合GC-MS、GC?GC-MS等技术分析不同克隆来源、不同栽种条件的转基因玉米及对应的非转基因玉米的组成,运用化学计量学手段将各种分析数据进行整合,建立重要化合物的表型差异数据库,对转基因玉米的代谢表型差异和相关机制进行探讨,在代谢组水平上开展转基因植物的安全风险评价研究。
Metabolomics;non-target analysis;target analysis;genetically modified plants;
转基因植物安全性评价的关键内容之一是开展转基因植物与非转基因植物之间的组成差异研究,而植物化学组成的极端复杂性给相应的分析方法带来了很大挑战。代谢组学分析技术的出现为这一目标的实现提供了可能。本项目围绕转基因植物代谢组学研究中需要解决的问题,优化了适合代谢组学全组份分析及靶标分析的不同样品预处理体系及分析方法,并对转基因玉米及对应的非转基因玉米的组成进行了分析,建立了重要化合物的表型差异数据库。针对转基因玉米种子代谢物,建立了基于GC-MS、RTL-GC-MS-SIM及LC-MS联用技术的非靶向代谢组学分析技术体系。其中RTL-GC-MS- SIM方法可以解决传统的色谱-质谱全扫描模式下轮廓分析所面临的灵敏度低、色谱峰重叠影响定量、批量样品的色谱峰匹配困难以及部分化合物质谱响应不在线性范围内等问题,使得采用气相色谱-质谱得到的化学轮廓分析数据的可靠性、有效性和可操作性得到提高。此外,氨基酸、类黄酮、脂类等是植物中的重要营养物质,针对上述代谢物,本研究建立了基于LC-MS的脂类代谢组学轮廓分析方法、类黄酮及氨基酸的代谢组学靶向分析方法,并对上述方法的重复性、精密度等进行了验证。利用上述方法,开展了不同常规品种玉米、转基因玉米与非转基因玉米的代谢谱特征研究,通过比较分析转植酸酶基因和非转基因玉米的代谢组组分变化,发现受基因转入的影响,多个氨基酸、磷脂、有机酸差异显著,但与不同常规品种玉米间的差异相比,转基因与非转基因玉米间的代谢差异要小得多。此外,对转基因玉米种子的代谢物组成进行了研究,共鉴定了玉米种子中的167种代谢物,包括脂类、有机酸、氨基酸、类黄酮等,初步构建了转基因玉米的代谢分子特征数据库。