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斯皮奇雲。 專家說：要加強抵抗力。
“20條措施”和“新10條”出台後，各地響應號召，優化疫情防控措施，在嚴格防疫、防重症、防死戰略的基礎上，逐步恢復正常社會生活和經濟活動。
如何有效增加抵抗力？
攝入優質蛋白質是增強免疫力的核心途徑，最常見的蛋白質型別是牛奶。 多因素統計分析結果顯示，牛奶樣品與奶牛日糧配方中高水分穗玉公尺（HMC）的相關性更高，差異代謝產物主要與嘧啶和維生素B6的代謝途徑有關，與奶牛瘤胃到乳腺的微生物氮代謝有關。
玉公尺是典型的高產作物，播種面積大，分布範圍廣，也是最重要的飼料糧。 在奶牛的飼餵系統中，常採用青貯玉公尺，即在最佳收穫期收穫包括穗在內的地上玉公尺植株，將整株玉公尺切碎、加工或貯藏發酵，形成青貯玉公尺，又稱高水分穗玉公尺（HMC），再按一定比例配置成草飼牲畜的飼料作物。
研究人員在義大利波河平原的66個商業奶牛場中隨機選擇了36個，它們的奶牛品種和飼養環境非常相似，但飼料選擇不同，如下表所示。 從每個農場抽取三個牛奶樣品進行小分子代謝物提取，如下圖所示。
採用LC-HRAM MS進行資料採集，儀器方法如下圖所示，對資料進行提取、比對、填充空值等，以5ppm為質量偏差閾值，結合MS1、同位素峰簇分布和MS2資訊進行鑑定，採用牛代謝組資料庫、Phenol-Explorer和北美質量銀行資料庫。共獲得697個含有同位素簇的特徵峰，其中按結構鑑定出88種化合物，包括氨基酸、小肽、碳水化合物及其衍生物、核酸衍生物、吡啶衍生物、馬尿酸衍生物和酚類代謝物等飼料相關化合物。
採用監督多元統計分析進行資料處理後，OPLS-DA散點圖如下圖所示，結果顯示，牛奶樣品代謝組的聚集程度與飼料成分有關，飼料中HMCs的聚集程度較高，而其他不含HFC的飼料分散在不同的象限中。 OPLS-DA的結果表明，基於HMC的飼餵系統對牛奶樣品的代謝組學特徵具有關鍵影響。 因此，下一步是對飼料中含和不含HMC的牛奶進行成對比較，即將1+4+6組合分為HMC組和2、3、5組，並引入通路富集分析，以更好地了解導致聚合度分離的代謝產物和通路資訊。
使用 vip>08為代謝物鑑別能力閾值，HMC等組間差異最明顯的是小肽及其衍生物（71個特徵峰），其次是嘧啶衍生物（38個物種）、嘌呤衍生物（15個物種）、吡啶衍生物（14個物種）和部分必需或非必需氨基酸（10個物種）。 通路富集分析結果如下圖所示（其中圖A為富集差異化合物的途徑，圖B為富集差異化合物的種類），從通路和化合物型別的角度來看，嘧啶衍生物最為顯著（P<0.）。05）、GDP、L-天冬氨酸、胸苷和4-吡哆醇均在HMC樣品中含量更高，差異顯著。
基於多因素統計分析結果，分別對HMC和第2、3、5組進行代謝組富集分析，選擇的通路庫為Kegg的BOS金牛座文庫，如下圖所示，圖A、B、C分別代表HMC與第2組、第3組和第5組的對比， 分別。結果表明，HMC組的主要代謝途徑為嘧啶代謝、VB6代謝（即吡哆醛衍生物）以及丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代謝3條。 嘧啶代謝對每組比較的影響最大，因此下一步是評估每個嘧啶代謝中間體的變化，以證明它們與餵養策略的相關性。
從結果可以看出，胞嘧啶、尿嘧啶和胸腺嘧啶的中間體包括脲類琥珀酸（vip=1）。25）、L-天冬氨酸（VIP=1）。24）和乳清酸（vip=1）。39）。有趣的是，一些最重要的胸苷降解產物，如3-脲異丁酸和3-氨基異丁酸顯示出顯著的積累，HMC與第2組的比較發現，3-氨基異丁酸的log2 fc = 063， HMC 與 5 組的 Log2 FC = 034，HMC 與組 3 的 log2 FC = 030，所有比較均顯示 FC 高於 123次，差異顯著。 3-脲丙酸是胞嘧啶和尿嘧啶的降解產物，儘管Fc值較低，但也可以觀察到類似的趨勢。
最後，考慮到每次比較都突出了維生素B6代謝的顯著差異，BOS金牛座代謝途徑中VB6中間體4-吡哆醇的差異比較顯示出不同比較組的顯著積累趨勢。 其中 HMC 與組 2 （log2fc = 0.）。18）在4-吡哆醇的積累量最高，其次是與第3組和第5組的差異。綜上所述，這些結果支援基於HMC的飼餵系統與牛奶中嘧啶和吡哆醛降解產物的積累之間的直接相關性。
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