多组学整合分析揭示肉牛母体营养对后代代谢的长期调控机制

《Metabolomics》：Unveiling long-term prenatal nutrition biomarkers in beef cattle via multi-tissue and multi-OMICs analysis

本研究针对热带地区肉牛母体营养影响后代长期代谢机制不清的问题，通过多组织（血液、肌肉、肝脏等）与多组学（转录组、代谢组、宏基因组）整合分析，利用DIABLO算法鉴定出关键生物标志物。结果显示：全程补充蛋白能量（FP组）的血浆甘油磷脂（如PC ae C38:1）和皮下脂肪代谢物显著富集；晚期补充（PP组）的肝脏IL4I1基因和丁酰肉碱（C4）表达上调；未补充组（NP组）瘤胃微生物Clostridia丰度降低。该研究为肉牛精准营养调控提供了系统性分子证据，发表于《Metabolomics》。

　　

在巴西等热带地区，肉牛养殖主要依赖牧草，但旱季牧草营养价值的急剧下降常导致母体营养不足，进而影响后代发育。已有研究表明，妊娠期营养状况可通过"胎儿编程"效应长期调控后代代谢功能，但其分子机制尚未系统揭示。为此，圣保罗大学研究团队在《Metabolomics》发表论文，创新性地整合多组织与多组学数据，深入探索了母体营养策略对肉牛后代代谢的长期影响。

关键技术方法

研究将126头妊娠母牛分为三组：NP组（仅矿物质补充）、PP组（妊娠后期蛋白能量补充）和FP组（全程补充）。从63头雄性后代采集7类样本（血浆、肌肉、肝脏等），采用RNA测序（肝/肌转录组）、16S rRNA测序（粪便/瘤胃液宏基因组）和靶向代谢组学（血浆/组织代谢物）。通过DIABLO（多组学整合算法）分析数据，以0.7设计矩阵和双重交叉验证优化模型，筛选关键生物标志物。

结果分析

1 多组学数据整合有效性验证

样本分布显示，肌肉转录组（Genes_MU）与多数组学数据相关性最强（|r|>0.7），表明其对母体营养干预高度敏感。尽管皮下脂肪代谢组（Metab_SF）解释方差最高（49.22%），但单独分析时无法区分营养组别，而多组学整合后显著提升分类能力（图3）。

2 核心生物标志物鉴定

FP组特征：血浆甘油磷脂（lysoPC a C28:0、PC ae C38:1等）为关键枢纽分子，与超过30个跨组学变量强相关（|r|>0.8），提示脂代谢在全程营养补充中的核心地位（图6）。

PP组特征：肝脏IL4I1基因（负载值0.859）和丁酰肉碱（C4）显著富集，反映晚期营养干预通过免疫-代谢交叉调控发挥作用。

NP组特征：瘤胃Clostridia纲微生物（ASV151/ASV241）丰度降低，其与丙酸/丁酸生成相关，提示能量代谢效率受损。

3 组织特异性响应模式

肌肉转录组呈现高密度变量簇（如SLC22A3、S100A12基因），而肝脏代谢组以氨基酸（赖氨酸、组氨酸）和酰基肉碱聚类为特征。瘤胃与粪便微生物组虽解释方差较低（<20%），但ASV241（Christensenellaceae R-7群）在NP组显著下调，与既往发现的瘤胃乳头发育不良现象吻合。

结论与意义

本研究通过多组学整合策略，首次系统描绘了肉牛母体营养编程的跨组织分子网络。其中，血浆甘油磷脂可作为FP组的早期监测指标，肝脏IL4I1与C4为PP组代谢适应性的潜在标志物，而瘤胃微生物紊乱则提示NP组能量代谢缺陷。该框架不仅为畜禽精准营养提供了新思路，其采用的DIABLO算法也为复杂农业生物系统的多组学研究建立了范式。