动物营养学报 >

2026 , Vol. 38 >Issue 1: 706 - 715

DOI: https://doi.org/10.12418/CJAN2026.054

研究论文

整合Meta分析、转录组数据挖掘和计算生物学揭示白藜芦醇对猪肉品质的影响及机制

  • 黄腾腾 ,
  • 陈小玲 ,
  • 黄志清 , *
展开
  • 四川农业大学动物营养研究所,动物抗病营养教育部重点实验室,成都 611130
* 黄志清,教授,博士生导师,E-mail:

黄腾腾(1996—),男,湖北孝感人,博士研究生,从事动物营养与饲料科学研究。E-mail:

收稿日期: 2025-06-06

  网络出版日期: 2026-01-13

基金资助

国家重点研发计划课题(2023YFD1301302)

国家自然科学基金面上项目(32372901)

四川省自然科学基金重点项目(2025ZNSFSC0022)

四川省重大科技专项项目(2021ZDZX0009)

收起

Integration of Meta-Analysis, Transcriptome Data Mining and Computational Biology to Reveal Effects and Mechanisms of Resveratrol on Pork Quality

  • HUANG Tengteng ,
  • CHEN Xiaoling ,
  • HUANG Zhiqing , *
Expand
  • Key Laboratory for Animal Disease-Resistance Nutrition of China Ministry of Education, Institute of Animal Nutrition, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China
* professor, E-mail:

Received date: 2025-06-06

  Online published: 2026-01-13

Fold

摘要

本研究旨在通过Meta分析探究饲粮添加白藜芦醇对猪肉品质的影响,并整合转录组数据挖掘与计算生物学方法揭示其潜在调控机制。系统检索2000年1月至2025年1月期间在中国知网、万方、Web of Science和Science Direct数据库中发表的白藜芦醇对猪肉品质影响的相关文献,依据纳入与排除标准进行筛选后,最终纳入5项研究用于Meta分析。Meta分析结果表明,与对照组相比,饲粮添加白藜芦醇可显著提高屠宰后45 min猪肉红度值(P<0.05),显著降低屠宰后24 h猪肉亮度值(P<0.05),并显著降低猪肉滴水损失(P<0.05)。进一步通过转录组数据挖掘,筛选出与猪肉红度值和滴水损失相关的潜在基因,并与白藜芦醇的预测靶点进行交集分析,结果表明,白藜芦醇可能通过调控碳酸酐酶2(CA2)、膜联蛋白A5(ANXA5)、半胱氨酸-天冬氨酸蛋白酶7(CASP7)、11β-羟类固醇脱氢酶1(HSD11B1)和热休克蛋白90α家族A类成员1(HSP90AA1)的表达影响猪肉滴水损失;同时,可能通过调控雌激素受体1(ESR1)和CASP7的表达影响猪肉红度值。分子对接与分子动力学模拟进一步证实,白藜芦醇与上述基因编码的蛋白存在潜在结合作用。综上所述,饲粮添加白藜芦醇对猪肉品质的改善作用主要为提高红度值、降低亮度值和滴水损失,其调控猪肉滴水损失的潜在靶点为CA2、ANXA5、CASP7、HSD11B1和HSP90AA1,调控猪肉红度值的潜在靶点为ESR1和CASP7。这些发现可为后续基于上述潜在靶点解析白藜芦醇调控猪肉品质的机制研究提供依据。

关键词： 白藜芦醇; 猪肉品质; Meta分析; 转录组数据挖掘; 分子对接; 分子动力学模拟

本文引用格式

黄腾腾 , 陈小玲 , 黄志清 . 整合Meta分析、转录组数据挖掘和计算生物学揭示白藜芦醇对猪肉品质的影响及机制[J]. 动物营养学报, 2026 , 38(1) : 706 -715 . DOI: 10.12418/CJAN2026.054

Abstract

This study aimed to investigate the effects of dietary resveratrol supplementation on pork quality through Meta-analysis, and to reveal its potential regulatory mechanisms by integrating transcriptome data mining and computational biology approaches. A systematic search was conducted for literature related to the effects of resveratrol on pork quality published in CNKI, Wanfang, Web of Science and Science Direct databases from January 2000 to January 2025. After screening based on inclusion and exclusion criteria, 5 studies were finally included in the Meta-analysis. The results of Meta-analysis showed that compared with the control group, dietary resveratrol supplementation significantly increased the redness value of pork at 45 min post-slaughter (P<0.05), significantly decreased the lightness value of pork at 24 h post-slaughter (P<0.05), and significantly reduced pork drip loss (P<0.05). Further, potential genes associated with pork redness value and drip loss were screened through transcriptome data mining, and intersection analysis was performed with the predicted targets of resveratrol. The results showed that resveratrol may affect pork drip loss by regulating the expression of carbonic anhydrase 2 (CA2), annexin A5 (ANXA5), cysteine-aspartic acid protease 7 (CASP7), 11β-hydroxysteroid dehydrogenase 1 (HSD11B1) and heat shock protein 90 alpha family class A member 1 (HSP90AA1); meanwhile, it may influence pork redness value by regulating the expression of estrogen receptor 1 (ESR1) and CASP7. Molecular docking and molecular dynamics simulations further confirmed that resveratrol has potential binding interactions with the proteins encoded by the aforementioned genes. In conclusion, the improvement effects of dietary resveratrol on pork quality are mainly manifested in increasing redness value, decreasing lightness value and reducing drip loss. The potential targets of resveratrol for regulating pork drip loss are CA2, ANXA5, CASP7, HSD11B1 and HSP90AA1, while the potential targets for regulating pork redness value are ESR1 and CASP7. These findings provide a basis for subsequent studies on the mechanisms underlying resveratrol-mediated regulation of pork quality based on the aforementioned potential targets.

Key words： resveratrol; pork quality; Meta-analysis; transcriptome data mining; molecular docking; molecular dynamics simulation

猪肉是我国居民的主要肉食品,我国猪肉产量已基本满足居民消费需求,国民人均猪肉占有量也在持续增加[1]。近年来,随着人民生活水平的提高,消费者对猪肉品质提出了更高要求。然而,过去在遗传选育中过度追求生产性能和瘦肉率,在一定程度上造成了猪肉品质的下降[2]。因此,提升猪肉品质已成为当前畜牧领域的研究重点。目前,在饲粮中添加功能性饲料添加剂是改善猪肉品质的有效途径,其中植物提取物因低毒、健康、无残留的特性,在畜牧生产中应用广泛,也更易被消费者接受。
在植物提取物类饲料添加剂中,白藜芦醇对猪肉品质的改善作用研究较多且效果明确。白藜芦醇(化学名:3,4,5-三羟基二苯乙烯)是一种广泛存在于花生、葡萄和浆果等植物中的多酚类化合物,具有抗衰老、抗氧化、抗炎和抗肥胖等多种生物功能[3]。有研究表明,饲粮中添加200~600 mg/kg白藜芦醇能够有效提升猪肉品质[4-5]。然而,猪肉品质的评价是一个多维度的体系,涉及pH、肉色(红度、黄度和亮度值)、持水能力(滴水损失和蒸煮损失)、剪切力及肌内脂肪含量等多项指标[6]。在现有研究中,关于白藜芦醇对不同猪肉品质指标的改善效果存在一定差异。Meta分析作为一种基于已有研究数据的统计方法,能够整合多项独立研究结果,定量评估某一干预措施对特定指标的整体效应,有助于解决不同研究中结论不一致的问题[7],前人已成功利用Meta分析探讨了发酵饲料对猪肉品质的影响[8]。
此外,虽有研究指出白藜芦醇可能通过调控快肌纤维向慢肌纤维转化及改善抗氧化状态来提高猪肉品质[4],但抗氧化状态和肌纤维类型的改变不足以解释其对特定肉品质指标的具体影响,也并非白藜芦醇改善猪肉品质的根本分子机制。因此,白藜芦醇调控猪肉品质各指标的确切分子机制仍有待一步探究。转录组测序是一种高通量测序技术,近年来已通过转录组分析系统揭示了影响各猪肉品质指标的潜在靶点[9-11];而基于计算生物学的小分子靶点预测、分子对接及分子动力学模拟,有助于识别白藜芦醇影响猪肉品质的潜在靶点。
鉴于不同研究中白藜芦醇对猪肉品质的改善效果存在差异且机制尚不明确,本研究旨在通过Meta分析进一步明确白藜芦醇对各猪肉品质指标的影响,并整合转录组数据挖掘和计算生物学揭示白藜芦醇调控猪肉品质的分子机制,以期为白藜芦醇在猪肉品质调控中的应用提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 文献检索策略

检索的中文数据库包括中国知网和万方,外文数据库包括Web of Science和Science Direct。使用主题进行检索,中文检索词为白藜芦醇、猪、肉品质,英文检索词为Resveratrol、Pig、Meat quality。文献发表时间限定为2000年1月至2025年1月。

1.2 文献纳入和排除标准

文献纳入标准为:1)研究对象为育肥猪;2)结果指标包含肉品质数据;3)饲粮配方设计合理;4)对照组为基础饲粮,试验组为在基础饲粮中添加白藜芦醇。文献排除标准为:1)数据存在异常,明显偏离正常范围;2)白藜芦醇非饲粮中唯一处理因素;3)研究对象为非健康或处于特殊生理状态的猪;4)与发表论文重复的学位论文;5)无法进行数据提取。

1.3 文献数据提取

从纳入分析的文献中提取以下特征:文献第一作者、发表年份、动物品种、样本量、每组试验动物数量、对照组及试验组干预措施、干预持续时间;同时提取肉品质相关数据,包括:屠宰后45 min pH(pH45 min)及亮度(L 45   m i n *)、红度(a 45   m i n *)、黄度(b 45   m i n *)值,屠宰后24 h pH(pH24 h)及亮度(L 24   h *)、红度(a 24   h *)、黄度(b 24   h *)值,以及剪切力、滴水损失、蒸煮损失和肌内脂肪含量。

1.4 转录组数据挖掘

本研究中使用的高红度值与低红度值组比较的数据来自Wang等[10]的研究,NCBI登录号为PRJNA1052206,直接采用该研究提供的差异基因表达量数据进行分析。低滴水损失与高滴水损失组比较的数据来自Zhao等[9]的研究,NCBI登录号为PRJNA527944,提取此研究的基因表达量数据,使用基迪奥生物信息云平台进行差异基因分析。差异基因筛选阈值设定为P<0.05,差异倍数>1.5。

1.5 白藜芦醇的靶点预测

采用基于药效团模型的靶点预测方法,利用PharmMapper在线平台(https://www.lilab-ecust.cn/pharmmapper/index.html)预测白藜芦醇的潜在作用靶点。从PubChem数据库(https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov)下载白藜芦醇的sdf结构文件,然后将该文件提交至PharmMapper服务器进行靶点识别分析。根据药效团匹配程度,设定标准化匹配得分(normalized fit score)>0.5为筛选阈值,保留高可信度的潜在靶点。最后,将预测获得的白藜芦醇潜在靶点分别与转录组数据挖掘中得到的滴水损失相关差异基因靶点集和红度值相关差异基因靶点集进行比对,筛选出共同靶点,从而识别白藜芦醇影响猪肉滴水损失与红度值的潜在靶点。

1.6 分子对接和分子动力学模拟

蛋白质结构从Protein Data Bank数据库(https://www.rcsb.org)下载获得。使用AutoDock Vina 1.2.5软件[12]进行分子对接,利用Discovery Studio 2019软件进行结果可视化。分子动力学模拟采用GROMACS软件(2022.6版本)[13]在Ubuntu系统中完成,以分子对接中结合亲和力最高的构象作为分子动力学模拟的初始结构。白藜芦醇的拓扑文件通过ACPYPE工具[14]基于AMBER GAFF力场生成,蛋白质的拓扑文件则采用AMBER 99SB-ILDN力场构建。模拟步骤主要包括:设置模拟盒子、溶剂化处理、添加抗衡离子、能量最小化、正则系综平衡和等温等压系综平衡。随后,在恒温恒压条件下进行50 ns的分子动力学模拟。模拟完成后,提取最后5 ns的轨迹数据,利用gmx_MMPBSA工具计算结合自由能。

1.7 数据处理与分析

采用Review Manager 5.3软件进行Meta分析。本研究所有评价指标均为连续型数据,以标准化均数差(standardized mean difference,SMD)作为效应量,计算95%置信区间(95% confidence interval,95% CI)和异质性(I2),并采用随机效应模型合并效应量。对于基因表达量数据,采用SAS 9.4软件中的非配对t检验进行统计分析,P<0.05表示差异显著。

2 结果与分析

2.1 文献检索结果

文献筛选流程如图1所示。通过数据库初步检索共获取220篇文献,经标题与摘要浏览,排除212篇重复及与主题不相关的文献,对剩余8篇文献进行全文精读后,进一步排除3篇,最终确定5篇文献纳入Meta分析。
图1 文献筛选流程

Fig.1 Literature screening process

2.2 纳入文献的基本特征

纳入文献的基本特征见表1。5项研究共涉及84头试验猪,包括72头杜长大猪与12头宁乡猪。所有试验均设置基础饲粮作为对照组,试验组则在基础饲粮中添加200~600 mg/kg白藜芦醇,干预持续时间为41~129 d。
表1 纳入文献的基本特征

Table 1 Basic characteristics of included literatures

编号
No.		 参考文献
(发表年份)
References
(publication
year)		 品种
Breed		 样本数
Sample
number		 每组试验
动物数量
Number of
experimental
animals in
each group/头		 干预措施Intervention 干预持
续时间
Intervention
duration/d
对照组
Control
group		 试验组
Experimental
group
1 Zhang等[4](2015) 杜长大 24 8 基础饲粮 饲粮添加300和
600 mg/kg白藜芦醇		 49
2 Zhang等[15](2019) 杜长大 12 6 基础饲粮 饲粮添加
600 mg/kg白藜芦醇		 119
3 Cheng等[16](2020) 杜长大 12 6 基础饲粮 饲粮添加
300 mg/kg白藜芦醇		 129
4 段平男等[17](2021) 宁乡猪 12 6 基础饲粮 饲粮添加
300 mg/kg白藜芦醇		 80
5 Zhang等[5](2024) 杜长大 24 6 基础饲粮 饲粮添加200、400和
600 mg/kg白藜芦醇		 41

2.3 白藜芦醇对猪肉品质影响的Meta分析结果

白藜芦醇对猪肉品质影响的Meta分析结果见表2。结果表明,与对照组相比,饲粮添加白藜芦醇可改善肉色,表现为显著提高猪肉 a 45   m i n *值(P=0.002,SMD=1.04,95% CI:0.39~1.69)及显著降低猪肉 L 24   h *值(P=0.001,SMD=-1.20,95% CI:-1.92~-0.48)。同时,饲粮添加白藜芦醇还显著降低了猪肉滴水损失(P=0.008,SMD=-1.19,95% CI:-2.07~-0.31)。然而,对于其他所分析的肉品质指标,包括不同时间的pH、黄度值、剪切力、蒸煮损失及肌内脂肪含量等,白藜芦醇均未表现出显著影响(P>0.05)。
表2 白藜芦醇对猪肉品质影响的Meta分析结果

Table 2 Meta analysis results of effects of resveratrol on pork quality

项目
Items		 文献数
Literature
number		 样本数
Sample
number		 标准化
均数差
SMD		 95%置
信区间
95% CI		 异质性
I2/%		 模型
Model		 P值
P-value
45 min pH pH45 min 5 84 0.68 -0.65~1.20 63 REM 0.100
24 h pH pH24 h 5 84 0.24 -0.98~1.47 83 REM 0.690
45 min亮度值 L 45   m i n * value 4 72 0.11 -0.39~0.60 0 REM 0.680
45 min红度值 a 45   m i n * value 4 72 1.04 0.39~1.69 31 REM 0.002
45 min黄度值 b 45   m i n * value 4 72 0.01 -0.48~0.51 0 REM 0.960
24 h亮度值 L 24   h * value 3 48 -1.20 -1.92~-0.48 17 REM 0.001
24 h红度值 a 24   h * value 3 48 1.25 -0.30~2.78 80 REM 0.120
24 h黄度值 b 24   h * value 3 48 -0.64 -1.79~0.52 68 REM 0.280
剪切力Shear force 4 72 -0.95 -1.92~0.02 68 REM 0.050
滴水损失Drip loss 3 48 -1.19 -2.07~-0.31 43 REM 0.008
蒸煮损失Cooking loss 4 60 -0.71 -1.47~0.05 46 REM 0.070
肌内脂肪含量
Intramuscular fat content		 4 72 0.51 -1.04~2.06 86 REM 0.520

REM:随机效应模型 random effect model。

2.4 白藜芦醇调控猪肉滴水损失和红度值的潜在靶点分析

基于Meta分析中白藜芦醇可显著提高猪肉红度值(a 45   m i n *)并降低滴水损失的结果,本研究进一步聚焦这2项关键指标,深入探究白藜芦醇发挥调控作用的潜在分子机制。通过转录组数据挖掘筛选出了影响猪肉滴水损失和红度值的潜在基因,将其与白藜芦醇的潜在靶点进行交集分析,结果表明,白藜芦醇调控猪肉滴水损失的潜在靶点为碳酸酐酶2(CA2)、膜联蛋白A5(ANXA5)、半胱氨酸-天冬氨酸蛋白酶7(CASP7)、11β-羟类固醇脱氢酶1(HSD11B1)和热休克蛋白90α家族A类成员1(HSP90AA1)(图2-A)。与低滴水损失组相比,高滴水损失组中CA2基因相对表达量显著上调(P<0.05),而ANXA5、CASP7、HSD11B1及HSP90AA1基因相对表达量则显著下调(P<0.05)(图2-B)。白藜芦醇调控猪肉红度值的潜在靶点为雌激素受体1(ESR1)和CASP7(图2-C);与低红度值组相比,高红度值组ESR1基因相对表达量显著上调(P<0.05),而CASP7基因相对表达量则显著下调(P<0.05)(图2-D)。
图2 白藜芦醇调控猪肉滴水损失和红度值的潜在靶点

A:白藜芦醇预测靶点与转录组数据中滴水损失相关基因的韦恩图;B:滴水损失潜在靶基因在高、低滴水损失组中的表达差异;C:白藜芦醇预测靶点与转录组数据中红度值相关基因的韦恩图;D:红度值潜在靶基因在高、低红度值组中的表达差异。A: Venn diagram of predicted resveratrol targets and drip loss-related genes from transcriptomic data; B: expression differences of potential target genes for drip loss between high and low drip loss groups; C: Venn diagram of predicted resveratrol targets and redness value-related genes from transcriptomic data; D: expression differences of potential target genes for redness value between high and low redness value groups.

*代表差异显著(P<0.05)。* indicates significant difference (P<0.05).

CA2:碳酸酐酶2 carbonic anhydrase 2;ANXA5:膜联蛋白A5 annexin A5;CASP7:半胱氨酸-天冬氨酸蛋白酶7 cysteine-aspartic acid protease 7;HSD11B1:11β-羟类固醇脱氢酶1 11β-hydroxysteroid dehydrogenase 1;HSP90AA1:热休克蛋白90α家族A类成员1 heat shock protein 90 alpha family class A member 1。下图同 the same as below。

Fig.2 Potential targets of resveratrol in regulating pork drip loss and redness value

2.5 分子对接与分子动力学模拟验证

通过分子对接验证了白藜芦醇与上述潜在靶点之间的结合作用特性,结果(图3)表明,白藜芦醇与所有靶点之间均存在潜在的结合作用。进一步通过分子动力学模拟结合MM/PBSA方法计算白藜芦醇与这些靶点的结合自由能,结果(表3)表明,白藜芦醇对ESR1的结合自由能为-60.86 kJ/mol,存在极强结合亲和力;对CA2的结合自由能为-24.50 kJ/mol,存在中等结合亲和力;对ANXA5的结合自由能为-16.91 kJ/mol,存在弱结合亲和力;对CASP7的结合自由能为-9.44 kJ/mol,存在弱结合亲和力;对HSD11B1的结合自由能为-15.11 kJ/mol,存在弱结合亲和力;对HSP90AA1的结合自由能为-25.70 kJ/mol,存在中等结合亲和力。
图3 白藜芦醇与潜在靶点的分子对接(三维和二维结合模式图)

ASP:A:8:链A中的天冬氨酸8 aspartate 8 in chain A;ASN:A:11:链A中的天冬酰胺11 asparagine 11 in chain A;SER:A:43:链A中的丝氨酸43 serine 43 in chain A;LYS:A:44:链A中的赖氨酸44 lysine 44 in chain A;GLY:A:63:链A中的甘氨酸63 glycine 63 in chain A;ILE:A:121:链A中的异亮氨酸121 isoleucine 121 in chain A;LYS:A:160:链A中的赖氨酸160 lysine 160 in chain A;ARG:A:161:链A中的精氨酸161 arginine 161 in chain A;SER:A:169:链A中的丝氨酸169 serine 169 in chain A;TYR:A:183:链A中的酪氨酸183 tyrosine 183 in chain A;ALA:A:185:链A中的丙氨酸185 alanine 185 in chain A;LYS:A:187:链A中的赖氨酸187 lysine 187 in chain A;GLY:A:188:链A中的甘氨酸188 glycine 188 in chain A;TYR:A:223:链A中的酪氨酸223 tyrosine 223 in chain A;PRO:A:227:链A中的脯氨酸227 proline 227 in chain A;PHE:A:230:链A中的苯丙氨酸230 phenylalanine 230 in chain A;PRO:A:236:链A中的脯氨酸236 proline 236 in chain A;GLY:A:238:链A中的甘氨酸238 glycine 238 in chain A;VAL:A:203:链A中的缬氨酸203 valine 203 in chain A;ARG:A:207:链A中的精氨酸207 arginine 207 in chain A;ILE:A:244:链A中的异亮氨酸244 isoleucine 244 in chain A;ILE:A:247:链A中的异亮氨酸247 isoleucine 247 in chain A;LEU:A:346:链A中的亮氨酸346 leucine 346 in chain A;ALA:A:350:链A中的丙氨酸350 alanine 350 in chain A;ARG:A:356:链A中的精氨酸356 arginine 356 in chain A;GLU:A:359:链A中的谷氨酸359 glutamic acid 359 in chain A;LEU:A:387:链A中的亮氨酸387 leucine 387 in chain A;LEU:A:391:链A中的亮氨酸391 leucine 391 in chain A;PHE:A:404:链A中的苯丙氨酸404 phenylalanine 404 in chain A;HIS:A:524:链A中的组氨酸524 histidine 524 in chain A;LEU:A:525:链A中的亮氨酸525 leucine 525 in chain A。

Fig.3 Molecular docking of resveratrol with potential targets (3D and 2D binding mode diagrams)

表3 基于MM/PBSA方法计算的白藜芦醇对各靶点的结合自由能

Table 3 Binding free energies of resveratrol to various targets calculated by MM/PBSA method

靶点
Targets		 结合自由能
Binding free energy/(kJ/mol)		 结合亲和力
Binding affinity
雌激素受体1 ESR1 -60.86 极强
碳酸酐酶2 CA2 -24.50 中等
膜联蛋白A5 ANXA5 -16.91 弱
半胱氨酸-天冬氨酸蛋白酶7 CASP7 -9.44 弱
11β-羟类固醇脱氢酶1 HSD11B1 -15.11 弱
热休克蛋白90α家族A类成员1 HSP90AA1 -25.70 中等

结合亲和力:弱(-5.71~-22.83 kJ/mol)、中等(-22.83~-34.25 kJ/mol)、强(-34.25~-51.37 kJ/mol)、极强(-51.37~-68.50 kJ/mol)[23]。

Binding affinity: weak (-5.71 to -22.83 kJ/mol), moderate (-22.83 to -34.25 kJ/mol), strong (-34.25 to -51.37 kJ/mol), very strong (-51.37 to -68.50 kJ/mol)[23].

3 讨论

白藜芦醇作为一种常用的饲料添加剂,其对肉品质的改善作用已被广泛报道。然而,饲粮添加白藜芦醇对猪肉品质的改善作用仍存在不一致结论。例如,Zhang等[15]研究发现饲粮添加白藜芦醇的主要作用为降低猪肉黄度值和蒸煮损失,而Cheng等[16]则指出饲粮添加白藜芦醇的主要作用为降低猪肉滴水损失。引入Meta分析可以整合这些不一致的研究结果,得出更为可靠的结论。本研究的Meta分析结果表明,白藜芦醇的主要作用为提高猪肉红度值、降低亮度值和滴水损失,这与Zhang等[4]的研究结论类似。然而,由于当前关于白藜芦醇对猪肉品质影响的研究数量仍然相对有限,纳入分析的文献数量相对较少,导致无法开展剂量-反应关系的Meta分析,从而难以系统评估不同添加剂量对各猪肉品质指标的影响。此外,由于纳入研究数量的限制,可供Meta分析的有效样本数有限,可能对于结论的可靠性存在一定影响。
消费者更倾向于选购红度值高的猪肉,而亮度值对消费者购买决策的影响相对有限且不一致[18]。现有研究主要聚焦于猪肉红度值的影响机制,目前可获取的转录组数据仅有关于红度值的相关数据,因此本研究未深入分析白藜芦醇对猪肉亮度值的作用机制。进一步探究白藜芦醇降低猪肉滴水损失和提高红度值的作用机制,结果表明,白藜芦醇调控滴水损失的潜在靶点为CA2、ANXA5、CASP7、HSD11B1和HSP90AA1,调控红度值的潜在靶点为ESR1和CASP7。ANXA5在细胞膜表面结合磷脂,参与膜修复、囊泡运输和凝血调控;而HSD11B1主要在组织中调控糖皮质激素的活性,参与糖和脂代谢及炎症反应。目前尚未见二者与肉品质直接相关的报道,因此本文重点探讨CA2、CASP7、HSP90AA1和ESR1这4个潜在靶点。
CA2基因编码碳酸酐酶2,该酶可催化二氧化碳的可逆水合反应[19]。已有研究将碳酸酐酶作为猪肉品质的生物标志物,发现CA2基因的表达与猪肉最终pH呈负相关,与滴水损失呈正相关[20],这与本研究的转录组数据分析结果相符,即CA2基因在高滴水损失组中表达显著上调。靶点预测结果显示,CA2基因在白藜芦醇的潜在靶点中排名第5,而分子动力学模拟结果也表明白藜芦醇与CA2蛋白存在中等结合亲和力。此外,研究表明白藜芦醇可以有效抑制碳酸酐酶Ⅰ~ⅩⅤ各亚型的活性[21-22],提示白藜芦醇可能通过抑制CA2表达来降低猪肉滴水损失。
CASP7基因编码半胱氨酸-天冬氨酸蛋白酶7。半胱氨酸-天冬氨酸蛋白酶(Caspases)是一类蛋白酶家族,激活后能够在靶蛋白的天冬氨酸残基部位进行切割,从而启动细胞凋亡[24]。其中,半胱氨酸-天冬氨酸蛋白酶3(CASP3)、半胱氨酸-天冬氨酸蛋白酶6(CASP6)和CASP7被称为执行性Caspases,直接参与靶蛋白切割[24]。Caspases介导的细胞凋亡会参与肉的嫩化过程,进而提升肉的嫩度[25]。研究表明,与正常的红色、坚硬、非渗出性肉(RFN肉)相比,苍白、松软、渗出性肉(PSE肉)的Caspases活性提高[26-27]。然而,本研究中转录组数据分析结果显示,CASP7基因在高红度值组和高滴水损失组中的表达均显著降低,其在高红度值组中的低表达符合预期,但在高滴水损失组中的低表达与文献报道结果存在矛盾。值得注意的是,Caspases的酶活性(而非基因表达水平)才是反映其功能状态的更直接指标,因为基因表达后往往存在翻译后修饰过程,可能导致转录水平与蛋白活性不完全一致。靶点预测结果显示,CASP7基因在白藜芦醇预测的靶点中排名第24,且白藜芦醇与CASP7蛋白仅存在弱结合亲和力。此外,现有研究对于白藜芦醇与CASP7的相互作用结论存在差异:有研究表明白藜芦醇会抑制神经瘤细胞系中CASP7的激活[28],但也有研究表明白藜芦醇能促进神经瘤细胞系中CASP7的激活[29]。目前,白藜芦醇对肌肉组织中Caspases活性的影响尚不明确。综上所述,抑制Caspases活性可能有助于防止PSE肉的产生,但白藜芦醇是否通过调控Caspases通路改善猪肉品质仍需进一步研究。
热休克蛋白(HSPs)作为重要的分子伴侣,参与蛋白质的装配与拆卸、折叠与去折叠过程,并与细胞膜结合以维持其稳定性[30]。HSP90AA1基因编码热休克蛋白90(HSP90)中的1个亚基——HSP90α。小分子热休克蛋白(sHSPs)、热休克蛋白60(HSP60)、热休克蛋白70(HSP70)、HSP90等多种HSPs是评估肉产品持水能力的有效生物标志物。Yu等[31]评估了不同运输时间对猪肉品质和HSPs蛋白表达的影响,发现运输应激会导致HSPs蛋白表达下调,且HSP70和HSP90蛋白表达的下调会导致猪肉pH降低及滴水损失增加。另有研究表明,初始pH较高的猪肉表现出更好的持水能力及更高水平的HSP90表达[32]。对鸡胸肉的研究同样表明,高滴水损失组中HSP90与HSP60的蛋白表达量较低[33]。这些报道与本研究中的转录组数据分析结果相符,即高滴水损失组中HSP90AA1基因相对表达量更低。此外,HSP90AA1基因在白藜芦醇预测靶点中排名第59,且白藜芦醇与HSP90AA1蛋白之间存在中等结合亲和力。然而,目前尚无直接证据表明白藜芦醇对肌肉中HSP90AA1的表达或功能具有调控作用。综上所述,HSP90AA1在维持肉质持水性中发挥重要作用,但白藜芦醇是否通过作用于HSP90AA1影响滴水损失仍有待进一步研究。
ESR1基因编码的雌激素受体α(ERα)可介导雌激素的主要生物学效应。本研究结果显示,ESR1基因在白藜芦醇的预测靶点中排名第2,且白藜芦醇与ESR1蛋白存在极强结合亲和力。白藜芦醇作为ERα的激活剂已经得到了充分验证[34]。本研究的转录组数据分析结果表明,高红度值组中ESR1基因的表达显著上调。尽管目前尚无直接证据表明ESR1对猪肉红度值具有调控作用,但已有研究间接提示其潜在通路:雌激素通过激活ERα可促进快肌纤维向慢肌纤维转化[35],而慢肌纤维比例较高的肌肉中肌红蛋白含量更为丰富,从而呈现更鲜红的肉色[36]。因此,可以合理推测白藜芦醇可能通过激活ERα促进快肌纤维向慢肌纤维转化,进而提高猪肉红度值。

4 结论

本研究的Meta分析结果显示,饲粮添加白藜芦醇对猪肉品质的改善作用主要为提高红度值、降低亮度值和滴水损失。转录组数据挖掘与计算生物学整合分析表明,其调控猪肉滴水损失的潜在靶点为CA2、ANXA5、CASP7、HSD11B1和HSP90AA1,调控猪肉红度值的潜在靶点为ESR1和CASP7。这可为白藜芦醇在猪肉品质提升上的实际应用提供理论参考。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
陈来华. 近十年中国猪肉产业变化特征[J]. 猪业观察, 2021(1):15-17.

CHEN L H. Characteristics of changes in China’s pork industry in the past decade[J]. Swine Industry Outlook, 2021(1):15-17. (in Chinese)

[2]
LONERGAN S M, HUFF-LONERGAN E, ROWE L J, et al. Selection for lean growth efficiency in Duroc pigs influences pork quality[J]. Journal of Animal Science, 2001, 79(8):2075-2085.

DOI PMID

[3]
FAISAL Z, MAZHAR A, BATOOL S A, et al. Exploring the multimodal health-promoting properties of resveratrol:a comprehensive review[J]. Food Science & Nutrition, 2024, 12(4):2240-2258.

DOI

[4]
ZHANG C, LUO J Q, YU B, et al. Dietary resveratrol supplementation improves meat quality of finishing pigs through changing muscle fiber characteristics and antioxidative status[J]. Meat Science, 2015, 102:15-21.

DOI PMID

[5]
ZHANG S B, PAN P, XIE H Y, et al. Resveratrol improves meat quality traits by activating the lncRNAs-KEAP1-NRF2 axis in pigs[J]. Meat Science, 2024, 209:109411.

[6]
王淋敬, 原雪峰, 李龙, 等. 提升猪肉品质的研究进展[J]. 猪业科学, 2024, 41(5):109-113.

WANG L J, YUAN X F, LI L, et al. Research progress on improving pork quality[J]. Swine Industry Science, 2024, 41(5):109-113. (in Chinese)

[7]
HOOIJMANS C R, INTHOUT J, RITSKES-HOITINGA M, et al. Meta-analyses of animal studies:an introduction of a valuable instrument to further improve healthcare[J]. ILAR Journal, 2014, 55(3):418-426.

DOI

[8]
申远航, 李登云, 陈华, 等. 发酵饲料对猪肉品质影响的Meta分析[J]. 动物营养学报, 2023, 35(8):5374-5383.

DOI

SHEN Y H, LI D Y, CHEN H, et al. Meta-analysis of effects of fermented feed on pork quality[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 2023, 35(8):5374-5383. (in Chinese)

DOI

[9]
ZHAO X Y, WANG C, WANG Y P, et al. Comparative gene expression profiling of muscle reveals potential candidate genes affecting drip loss in pork[J]. BMC Genetics, 2019, 20(1):89.

DOI PMID

[10]
WANG B B, HOU L M, YANG W, et al. Construction of a co-expression network affecting intramuscular fat content and meat color redness based on transcriptome analysis[J]. Frontiers in Genetics, 2024, 15:1351429.

[11]
甘麦邻, 沈林園, 杨东丽, 等. 转录组学技术及其在猪肉质遗传研究中的应用[J]. 猪业科学, 2020, 37(2):94-98.

GAN M L, SHEN L Y, YANG D L, et al. Application of transcriptomics to improve pork quality traits[J]. Swine Industry Science, 2020, 37(2):94-98. (in Chinese)

[12]
TROTT O, OLSON A J. AutoDock Vina:improving the speed and accuracy of docking with a new scoring function,efficient optimization,and multithreading[J]. Journal of Computational Chemistry, 2010, 31(2):455-461.

DOI

[13]
ABRAHAM M J, MURTOLA T, SCHULZ R, et al. GROMACS:high performance molecular simulations through multi-level parallelism from laptops to supercomputers[J]. SoftwareX, 2015, 1/2:19-25.

DOI

[14]
SOUSA DA SILVA A W, VRANKEN W F. ACPYPE-AnteChamber PYthon parser interfacE[J]. BMC Research Notes, 2012, 5:367.

DOI

[15]
ZHANG H Z, CHEN D W, HE J, et al. Long-term dietary resveratrol supplementation decreased serum lipids levels,improved intramuscular fat content,and changed the expression of several lipid metabolism-related miRNAs and genes in growing-finishing pigs[J]. Journal of Animal Science, 2019, 97(4):1745-1756.

DOI

[16]
CHENG K, YU C Y, LI Z H, et al. Resveratrol improves meat quality,muscular antioxidant capacity,lipid metabolism and fiber type composition of intrauterine growth retarded pigs[J]. Meat Science, 2020, 170:108237.

[17]
段平男, 杨婷, 陈佳亿, 等. 白藜芦醇对生长肥育期宁乡猪肉品质的影响[J]. 动物营养学报, 2021, 33(8):4364-4372.

DOI

DUAN P N, YANG T, CHEN J Y, et al. Effects of resveratrol on meat quality of growing and fattening Ningxiang pigs[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 2021, 33(8):4364-4372. (in Chinese)

[18]
GAGAOUA M, SUMAN S P, PURSLOW P P, et al. The color of fresh pork:consumers expectations,underlying farm-to-fork factors,myoglobin chemistry and contribution of proteomics to decipher the biochemical mechanisms[J]. Meat Science, 2023, 206:109340.

[19]
马慧姝. 人体碳酸酐酶Ⅱ构象变化的分子动力学模拟研究[D]. 硕士学位论文. 武汉: 华中师范大学, 2018.

MA H S. Network of conformational transitions revealed by molecular dynamics simulations of human carbonic anhydrase Ⅱ[D]. Master’s Thesis. Wuhan: Huazhong Normal University, 2018. (in Chinese)

[20]
DAMON M, DENIEUL K, VINCENT A, et al. Associations between muscle gene expression pattern and technological and sensory meat traits highlight new biomarkers for pork quality assessment[J]. Meat Science, 2013, 95(3):744-754.

DOI PMID

[21]
INNOCENTI A, GÜLÇIN I, SCOZZAFAVA A, et al. Carbonic anhydrase inhibitors.Antioxidant polyphenols effectively inhibit mammalian isoforms Ⅰ-ⅩⅤ[J]. Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters, 2010, 20(17):5050-5053.

DOI

[22]
BALBONI G, CONGIU C, ONNIS V, et al. Flavones and structurally related 4-chromenones inhibit carbonic anhydrases by a different mechanism of action compared to coumarins[J]. Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters, 2012, 22(9):3063-3066.

DOI

[23]
VALDÉS-TRESANCO M S, VALDÉS-TRESANCO M E, VALIENTE P A, et al. gmx_MMPBSA:a new tool to perform end-state free energy calculations with GROMACS[J]. Journal of Chemical Theory and Computation, 2021, 17(10):6281-6291.

DOI

[24]
LAMKANFI M, KANNEGANTI T D. Caspase-7:a protease involved in apoptosis and inflammation[J]. The International Journal of Biochemistry & Cell Biology, 2010, 42(1):21-24.

DOI

[25]
柴雨薇. 肉类宰后成熟过程中的嫩度品质调控及保鲜技术研究[D]. 硕士学位论文. 杨凌: 西北农林科技大学, 2023.

CHAI Y W. The research on tenderness quality regulation and preservation technique during meat postmortem ageing[D]. Master’s Thesis. Yangling: Northwest A&F University, 2023. (in Chinese)

[26]
GUO B, ZHANG W G, TUME R K, et al. Disorder of endoplasmic reticulum calcium channel components is associated with the increased apoptotic potential in pale,soft,exudative pork[J]. Meat Science, 2016, 115:34-40.

DOI

[27]
LEE B, CHOI Y M. Research note:PSE condition is associated with increased apoptotic potential in broiler pectoralis major muscle[J]. Poultry Science, 2022, 101(11):102107.

DOI

[28]
NICOLINI G, RIGOLIO R, MILOSO M, et al. Anti-apoptotic effect of trans-resveratrol on paclitaxel-induced apoptosis in the human neuroblastoma SH-SY5Y cell line[J]. Neuroscience Letters, 2001, 302(1):41-44.

DOI PMID

[29]
JIANG H, ZHANG L J, KUO J, et al. Resveratrol-induced apoptotic death in human U251 glioma cells[J]. Molecular Cancer Therapeutics, 2005, 4(4):554-561.

PMID

[30]
SCHMITT E, GEHRMANN M, BRUNET M, et al. Intracellular and extracellular functions of heat shock proteins:repercussions in cancer therapy[J]. Journal of Leukocyte Biology, 2007, 81(1):15-27.

DOI

[31]
YU J M, TANG S, BAO E D, et al. The effect of transportation on the expression of heat shock proteins and meat quality of M. longissimus dorsi in pigs[J]. Meat Science, 2009, 83(3):474-478.

DOI

[32]
ZHANG M H, WANG D Y, GENG Z M, et al. The level of heat shock protein 90 in pig longissimus dorsi muscle and its relationship with meat pH and quality[J]. Food Chemistry, 2014, 165:337-341.

DOI

[33]
ZHANG M H, WANG D Y, GENG Z M, et al. Differential expression of heat shock protein 90,70,60 in chicken muscles postmortem and its relationship with meat quality[J]. Asian-Australasian Journal of Animal Sciences, 2017, 30(1):94-99.

DOI

[34]
QASEM R J. The estrogenic activity of resveratrol:a comprehensive review of in vitro and in vivo evidence and the potential for endocrine disruption[J]. Critical Reviews in Toxicology, 2020, 50(5):439-462.

DOI

[35]
GAN M L, SHEN L Y, LIU L, et al. miR-222 is involved in the regulation of genistein on skeletal muscle fiber type[J]. The Journal of Nutritional Biochemistry, 2020, 80:108320.

[36]
KIM G D, JEONG J Y, HUR S J, et al. The relationship between meat color (CIE L* and a*),myoglobin content,and their influence on muscle fiber characteristics and pork quality[J]. Korean Journal for Food Science of Animal Resources, 2010, 30(4):626-633.

DOI

Options
文章导航

/

〈 〉

    联系我们

  • 地址：北京市海淀区圆明园西路2号
    　　　中国农业大学动科动医大楼153室
  • 邮编：100193
  • 电话：010－62817823
  • 网址：http://www.chinajan.com
  • E-mail：cjan@chinajan.com
京公网安备 11010802041926号    京ICP备17050989号-2