代谢组学在乳酸菌发酵食品和功能食品中的应用

王越男,孙天松

（内蒙古农业大学乳品生物技术与工程教育部重点实验室，呼和浩特010018）

代谢组学在乳酸菌发酵食品和功能食品中的应用

王越男,孙天松

（内蒙古农业大学乳品生物技术与工程教育部重点实验室，呼和浩特010018）

对乳酸菌代谢组学研究中样品的制备、分析鉴定和数据分析等主要方法进行概述,并介绍了乳酸菌代谢组学在发酵食品中和益生菌食品对肠道的影响的应用。

代谢组学；乳酸菌；发酵食品；益生菌；功能食品

0 引言

乳酸菌是一类革兰氏染色呈阳性的杆菌或球菌、不形成芽孢、不运动、过氧化氢酶试验呈阴性、对葡萄糖发酵能产生50%以上乳酸，而且在缺少氧气的环境中生长良好的兼性厌氧性细菌的总称[1]。乳酸菌在自然界分布广泛，可栖居于人和各种动物的消化道及其它器官内。在土壤、植物根际和许多人类食品、动物的饲料，还有自然界的湖泊和河水、污泥以及一些临床样品中都发现有乳酸菌的存在[2]。它们在工业、农业、和医药等与人类生活密切相关的重要领域具有很高的应用价值[3]。几千年以前，人类就开始利用乳酸菌自然发酵来保藏食品，长期以来，乳酸菌广泛应用于乳制品、蔬菜及肉制品的发酵与防腐中。而且，乳酸菌是筛选益生菌菌种的主要来源之一。

20世纪90年代初以来,随着基因组学(genomics)、转录组学(transcriptomics)和蛋白质组学(proteomics)的发展，代谢组学(metabonomics)作为一种检测生物体整体水平代谢特征的组学技术应用而生[4-5]。与转录组学和蛋白质组学是在基因的转录和转录后的蛋白质翻译与修饰水平上研究基因功能相比，代谢组学是通过考察生物体系受刺激其代谢产物的变化或其随时间的变化，来研究生物体系的代谢途径的一种技术[6-7]。因此，代谢组学是在整体水平上反应生物体基因与环境因素互作的结果，是功能基因组学的重要发展，以及系统生物学的重要组成部分[8-9]。

代谢组学能够高通量的鉴定和定量在代谢过程中的代谢物的变化[10]。代谢组学已经被广泛应用于药物科学[11]、食品科学和营养科学[12]。目前最常用的代谢组学分析技术为高分辨率质子核磁共振（NMR），液相色谱-质谱联用联用（LC-MS）和气相色谱-质谱（GC-MS）[13]。本文介绍了乳酸菌代谢组学的研究方法及代谢组学在发酵食品中和益生菌食品对肠道的影响的应用。

1 乳酸菌代谢组学的研究方法

代谢组学力求分析生物体系中的所有代谢产物,因此整个过程中尽可能的保留和反映总的代谢产物的信息。乳酸菌代谢组学的研究主要包括实验设计、样品处理、数据采集、数据预处理、数据分析、生物学解释和结论等。

1.1 样品制备

乳酸菌代谢物的样品的制备主要包括乳酸菌的培养、样品的淬灭和代谢物的提取。样品的预处理方法与研究对象、分析目和采用的分析技术有关。

在样品淬灭和代谢物的提取过程中，许多研究者采用液氮冷冻或高氯酸灭活技术，但这种技术是植物和动物代谢组学研究中主要使用的灭活方法，并不适用于微生物的研究。而冷甲醇和液氮是微生物代谢组学研究中最常用的淬灭方法，目前这种方法在L. lactis和E.coli等中均有应用[14]。Magda Faijes[15]等研究了L.plantarum在代谢过程中样品的淬灭和提取。研究发现含有0.85%碳酸铵的60%冷甲醇(pH=5.5)的淬灭效果显著，而对于冷甲醇、沸腾的乙醇和高氯酸提取L.plantarum胞内代谢物效果较好。Mingming Chen[16]等人分别应用-40°C的60%甲醇/水、80%甲醇/水和80%甲醇/甘油三种方式淬灭保加利亚乳杆菌，并结合光密度(OD)回收率实验、流式细胞术和气质联用(GC-MS)分析菌体细胞完整性和细胞内外代谢物，结果发现采用80%冷甲醇/水更适用于淬灭保加利亚乳杆菌,能有效减少代谢物泄露程度和增加胞内代谢物水平。冷甲醇的淬灭方法并不适用所有的乳酸菌，它也可能会引起其他乳酸菌胞内代谢物的泄露，K B Jäpelt[17]等人应用冷甲醇缓冲液和冷甘油盐两种方式淬灭Lactobacillus paracasei subsp.Paracasei，发现冷甲醇缓冲液和碘化丙啶相结合的方法导致Lactobacillus paraca⁃sei subsp.Paracasei的细胞膜大约100%被破坏，大量的代谢物泄露，而在冷甘油盐溶液中，细胞膜的完整性良好，代谢物的泄露程度有效的减少。因此，利用代谢组学分析细胞内的代谢物，淬灭方法的选择是后续分析的关键。

1.2 代谢产物的测定

代谢产物的测定是代谢组学分析的核心，常用的代谢组学的三种分析方法是NMR、LC-MS和GC-MS，这些分析方法都可以鉴定代谢物的结构和测定分子浓度[18-19]。

核磁共振光谱(NMR)技术样品预处理方法简单，能够快速准确的对样品进行高通量分析。在乳酸菌代谢组学测定分析中应用较为广泛还有气相色谱-质谱(GC-MS)和液相色谱-质谱(LC-MS),这两种技术可以检测包括糖、糖醇、有机酸、氨基酸、脂肪酸以及大量次级代谢物在内的数百种化合物[20]。

1.3 数据的分析

数据采集后针对来自不同分析平台的原始谱图进行去噪、校正保留时间、峰提取等预处理,并结合多元统计学和生物信息学的方法将数据进行分析，找出生物标志物[21]。代谢组学数据分析采用MSFACTs[22]和XCMS[23]等分析软件结合常见的微生物代谢数据库BioCy、MctaCyc、EMP等[24]，找出差异的生物标志物。

2 乳酸菌代谢组学的应用研究

代谢组学已经广泛的应用于药物毒性和机理研究、微生物和植物研究、疾病诊断和动物模型、食品及营养学及基因功能的阐明等领域获得了广泛应用[25-26]。近年来,代谢组学又在乳酸菌代谢途径研究及代谢工程、发酵工艺的监控和优化以及乳酸菌和疾病的关系等研究方面取得了新的突破和进展。

2.1 代谢组学在乳酸菌发酵食品中的应用

代谢组学是研究在特定的条件下所有的代谢物，代谢产物能够反映细胞的基因和环境的相互作用，代谢组学对特定环境中的细胞状态给出了公证的评价[27-28]。

乳酸菌在不同的环境下会产生大量的代谢产物，主要是碳水化合物、挥发性的醇、酮、氨基酸、短链有机酸、长链脂肪酸和一些复杂的成分（抑菌物质、肽类等），所以监测乳酸菌代谢过程中产物的变化变得尤为重要[29-31]。L.acidophilus NCFM是一株具有益生特性的菌株，从1972年开始就已经应用于发酵食品中。Karolina Sulek[32]等人利用代谢组学技术研究了L.aci⁃dophilus NCFM在不同pH值下的代谢图谱，发现在培养基中L.acidophilus NCFM能够提高乳酸、琥珀酸、腺嘌呤和精氨酸的浓度，在pH值为5和7的条件下代谢物没有明显的变化，这就意味着其他因素也许比pH值这个因素更大影响其在肠道的定植。Kamalrul Azlan[33]等研究了在不同培养温度（30℃和37℃）下L.lactis的代谢图谱，研究发现，在30℃和37℃（不搅拌的情况下），主要的代谢产物是伯醇、醛、酮和有机酸。在30℃搅拌的培养条件下，代谢产物最为丰富的是天冬氨酸、谷氨酸、精氨酸、丝氨酸、苏氨酸、苯丙氨酸和酪氨酸。Margreet I.Pastink等人利用代谢组学的方法研究了S.thermophilus和两株其它的乳酸菌（L.lactis和L.plantarum），S.thermophilus在生长过程中需要两种氨基酸（半胱氨酸和组氨酸），而L.lactis和L.plantarum在其生长过程中分别需要6种和11种氨基酸[34]。

研究人员应用代谢组学的方法研究乳酸菌发酵食品在发酵过程中的代谢产物的变化能够预测发酵产品的感官和营养性质，Seung-ok Yang等人利用NMR分析技术研究乳酸菌发酵豆乳的代谢图谱，研究发现在发酵期间碳水化合物的数量显著减少，同时乳酸和琥珀酸的浓度增加，而苹果酸、柠檬酸、草酰乙酸、棉籽糖、水苏糖、蔗糖、苯丙氨酸在发酵期间逐渐减少，这是因为嗜热链球菌将延胡索酸转化为琥珀酸，将苹果酸转化为乳酸[35]。大酱调料是韩国传统的烹饪调料和制作传统的韩国大酱和大酱膏的主要原料，主要利用自然界中的霉菌和乳杆菌。Hee Joo Kang[36]等人利用UPLC-QTOF-MS分析了在发酵期间代谢物的变化，共鉴定氨基酸、小肽、核酸、尿素循环的中间产物和有机酸等22种代谢物，这些代谢物都和它的感官性质有着密切的关系，可以作为它的生物标记物。

代谢组学技术在干酪的感官模型的建立中应用也非常广泛。Ochi[37]等人采GC-TOF–MS技术分析了来自不同国家、不同种类的干酪（Cheddar、Gouda和Parmigiano Reggiano）的主要成分。Parmigiano Reg⁃giano的色谱图明显和Cheddar、Gouda不同，尽管Cheddar和Gouda制作方法和成熟过程不同，但对代谢图谱没有显著的影响，并显示相似的峰。结果表明大量小分子的亲水性物质和精氨酸、亮氨酸、焦谷氨酸、甘氨酸、谷氨酸、缬氨酸等氨基酸赋予干酪特有的风味。而干酪酸味的主要成分是4-氨基丁酸、乳酸和鸟氨酸。Mazzei[38]等利用HRMAS-NMR代谢组学技术探讨了Mozzarella di Bufala Campana(MBC)的性质，和其他样品相比，主要是半乳糖、乳糖、乙酸和甘油有明显的区别。C.Le Boucher[39]等人利用LC-MS和GC-MS技术研究了干酪的微生物代谢图谱。45个差异代谢物质被鉴定，包括12种氨基酸、25种风味物质、4种维生素、还有尿酸、肌酸、L-肉毒碱等。Fio⁃re Sardo(FS)是一种以羊奶为原料制作的意大利的传统干酪，Cristina Piras[40]等人利用NMR技术研究了传统的FS在成熟阶段的代谢图谱，四种FS采用传统工艺制作，在制作过程中添加了不同的乳酸菌（Lactococ⁃cus、Enterococcus、Lactobacillus.Lactococci和lactobacilli）和市售发酵剂。结果发现，采用传统工艺制作添加了从干酪中分离的乳酸菌的干酪和市售发酵剂所制作的干酪的代谢图谱显著不同，通过有机酸、碳水化合物、氨基酸等代谢产物的变化表明在传统的FS干酪的制作过程中，应使用本土的乳酸菌发酵剂才能保持FS干酪的特有的风味。

工业化生产发酵制品通常采用多菌株进行混合发酵，利用之间的相互作用保障产品的基本特性。混合发酵的代谢物直接和发酵制品在发酵期间和发酵后的感官等性质有着密切的联系，也和所涉及的菌株的群体动力学有关，因此微生物的组成和群体动力学微小的变化对产品的基本性质影响很大[41-42]。Frank A.M.de Bok[43]等人采用GC-MS分析了不同的混合发酵剂发酵的酸奶样品芳香物质的图谱，研究发现很多来源于关键风味的质量峰在单个菌株或其制品中没有，而在混合菌株的发酵产物中浓度较高。可以证明这种方法可以用来根据不同的风味物质来源于不同的菌株或混合菌株，可以把这些物质作为其特有菌株的生物标记物。

2.2 代谢组学在功能食品中的应用

功能性食品中所包含的一些特有成分能够减轻一些疾病的危害，提高人体健康。近几年来，在国内外市场上益生菌、益生元和合生元的功能性食品引起了广泛的关注，在下面的综述中，主要讨论利用代谢组学技术研究益生菌对人体肠道的影响。

人的肠道是一个复杂、活跃、同时维持着相对平衡的系统。其中定植着数目庞大、结构复杂的微生物群落，因此，被人们称为“超级生物体”。这个生态系统拥有大约1014个细胞，大约500～1000种细菌，包含100多万个基因，数目是人类基因组的100倍。其中的30～40种优势细菌构成了人体肠道细菌总量的99%[44]。利用基因组学、蛋白质组学和转录组学研究益生菌对肠道的影响研究较多，近年来，通过代谢组学研究益生菌对肠道的影响的研究也逐渐增加。

通过GC-MS分析技术，De Preter[45]等人通过体外的粪便模型，研究了富含低聚果糖菊粉的益生元的糖化发酵对肠道的影响。共鉴定了107种挥发性有机化合物，酸、酯和某些醛的浓度随着菊粉的添加量的增加而增加，而有一些有毒蛋白发酵产生的含硫化合物和酚类化合物的浓度降低。最近几年，以无菌动物模型研究益生菌或病原微生物对宿主的影响的方法也逐渐发展起来。Martin[46]等人通过NMR技术分析了无菌小鼠的肠道的不同部分，证实了一些益生菌对宿主的影响。研究者发现饲喂一定剂量的L.paracasei NCC2461能够提高空肠中乳酸的含量，在空肠和回肠中胆碱、磷脂酰胆碱、醋酸的含量降低，而这些成分是脂肪代谢的重要的中间产物，说明乳酸菌能够调整肠道的脂代谢。Martin[47]等人还模拟婴儿肠道内的微生物种群，在无菌小鼠的肠道内定植益生菌L.paraca⁃sei NCC2461和L.rhamnosus NCC4007，并采用HRMAS-NMR技术分析肠道、血液、尿液和粪便的提取物，发现这些益生菌能够改变肝脂肪代谢，减少血液中脂蛋白的水平和促进糖酵解。Martin[48]等人研究了共生系统对无菌小鼠的影响，利用益生菌和益生元来模拟婴儿肠道的微生物。这些菌的变化直接关系到一些脂肪酸的浓度，高浓度的低聚糖能够提高乙酸的浓度。谷氨酸、鸟氨酸、甘氨酸和缬氨酸的浓度降低，5-氨基戊酸的浓度提高。Wikoff等人采用LC-MS代谢组学技术分析了无菌小鼠和常规小鼠的血液中代谢物，证实益生菌能够影响肠道微生物的氨基酸代谢和抗氧化物质吲哚-3-丙酸的合成[49]。

另一个研究肠道微生物对宿主影响的模型就是肠应激综合症模型，Hong[50]等人通过NMR技术分析了曾经患有肠应激综合症的患者服用2个月含有乳酸菌和双歧杆菌的发酵乳的血清和粪便样品。研究发现在食用发酵乳后，血液中葡萄糖、酪氨酸和乳酸的浓度发生了改变。Simon M.M.Pedersen[51]等人通过GC-MS分析患有肠应激综合症的患者在食用了8周含有益生菌L.paracasei F19、L.acidophilus LA-5和Bifi⁃dobacterium lactis BB-12的酸奶，研究发现短期的酸奶的干预导致血清中乳酸、谷氨酸、脯氨酸、肌酸和天冬氨酸的浓度增加，而降低了患者血清中葡萄糖的浓度。Young-Shick Hong[52]等人通过NMR代谢组学的方法研究了益生菌对小鼠的大肠炎的影响。研究发现益生菌通过改变小鼠的肠道微生物对肠道起到保护作用，谷氨酸、脯氨酸、乙酸、丁酸和谷氨酰胺等代谢物浓度增加，而三甲胺的浓度降低。Ponnusamy[53]等人发现患有肠应激综合症的患者和正常成年人的肠道的代谢物有明显的不同，并发现了代谢物和肠道内微生物的相关性。

代谢组学的方法是一种非常有效的研究益生菌对宿主健康的影响的分析工具。这个“组学”和宿主的蛋白质组学和基因组学一起能够提供新的生物学信息来解释益生菌对消费者健康的影响。

3 结束语

代谢组学技术已经成功的应用于乳酸菌发酵的食品，如大豆发酵食品、干酪、酒等，在对功能性食品的研究中也取得了一定的进展，作为一个新兴的领域，还有许多问题需要我们去共同面对和解决：(1)淬灭导致的胞内代谢物泄露，影响数据的准确性，研究者应对每一种微生物的淬灭的方法进行优化，建立完整可行的淬灭方法；(2)缺少标准化、全面的代谢组学数据库。大肠杆菌、酵母菌已经建立了相应的代谢组学数据库，带关于乳酸菌的标准代谢数据库目前还没有完善，为了系统的研究生物科学，应建立系统完整的标准化数据库，从而能全面的和其他组学相联系，更好的诠释生物体的生物信息。在今后的研究中，将代谢组学技术进一步应用于乳酸菌发酵食品的质量和安全性等评估，并结合基因组学、转录组学和蛋白质组学更好的诠释益生菌对人类疾病的有益的影响。

[1]金世琳.乳酸菌的科学与技术[J].中国乳品工业,1998,26（2）:14-16.

[2]郭兴华，曹郁生.益生乳酸细菌—分子生物学及生物技术[M].北京:科学出版社，2008:168-170.

[3]ROSS R P,MORGAN S,HILL C.Preservation and fermentation: past,present and future[J].International Journal of Food Microbiolo⁃gy,2002,79(1):3-16.

[4]GOODACRE R.Making sense of the metabolome using evolution⁃ary computation:seeing the wood with the trees[J].Journal of Experi⁃mental Botany,2005,56(410):245-254.

[5]KEUN H C,EBBELS T M D,ANTTI H,et al.Analytical reproduc⁃ibility in 1H NMR-based metabonomic urinalysis[J].Chemical Re⁃search in Toxicology,2002,15(11):1380-1386.

[6]KELL D B.Metabolomics and systems biology:making sense of the soup[J].Current Opinion in Microbiology,2004,7(3):296-307.

[7]LENZ E M,WILSON I D.Analytical strategies in metabonomics[J]. Journal of Proteome Research,2007,6(2):443-458.

[8]GERMAN J B,BAUMAN D E,BURRIN D G,et al.Metabolomics in the opening decade of the 21st century:building the roads to indi⁃vidualizedhealth[J].TheJournalofNutrition,2004,134(10): 2729-2732.

[9]MASHEGO M R,RUMBOLD K,DE MEY M,et al.Microbial me⁃tabolomics:past,present and future methodologies[J].Biotechnology Letters,2007,29(1):1-16.

[10]GERMAN J B,HAMMOCK B D,WATKINS S M.Metabolomics: building on a century of biochemistry to guide human health[J].Me⁃tabolomics,2005,1(1):3-9.

[11]LINDON J C,HOLMES E,NICHOLSON J K.Metabonomics techniques and applications to pharmaceutical research&develop⁃ment[J].Pharmaceutical Research,2006,23(6):1075-1088.

[12]WISHART D S.Metabolomics:applications to food science and nu⁃trition research[J].Trends in Food Science&Technology,2008,19 (9):482-493.

[13]SUNDEKILDE U K,LARSEN L B,BERTRAM H C.NMR-based milk metabolomics[J].Metabolites,2013,3(2):204-222.

[14]周大炜,朱之燕.微生物代谢组学的样品前处理[J].化学通报, 2008,71(6):404-407.

[15]FAIJES M,MARS A E,SMID E J.Comparison of quenching and extraction methodologies for metabolome analysis of Lactobacillus plantarum[J].Microbial Cell Factories,2007,6(1):27.

[16]CHEN M,LI A,SUN M,et al.Optimization of the quenching method for metabolomics analysis of Lactobacillus bulgaricus[J].Jour⁃nal of Zhejiang University Science B,2014,15(4):333-342.

[17]JPELT K B,CHRISTENSEN J H,VILLSA-B?as S G.Metabolic fingerprinting of Lactobacillus paracasei:the optimal quenching strate⁃gy[J].Microbial Cell Factories,2015,14(1):132.

[18]REAVES M L,RABINOWITZ J D.Metabolomics in systems mi⁃crobiology[J].Current Opinion in Biotechnology,2011,22(1): 17-25.

[19]NICHOLSON J K,LINDON J C.Systems biology:metabonomics [J].Nature,2008,455(7216):1054-1056.

[20]黄强,尹沛源,路鑫,等.色谱-质谱联用技术在代谢组学中的应用[J].色谱,2009,27(5):566-572.

[21]温锦波,杨叔禹,肖娴,等.基于核磁共振的代谢组学数据预处理[J].厦门大学学报(自然科学版),2007,46(6):783-787.

[22]DURAN A L,YANG J,WANG L,et al.Metabolomics spectral for⁃matting,alignment and conversion tools(MSFACTs)[J].Bioinformat⁃ics,2003,19(17):2283-2293.

[23]SMITH C A,WANT E J,O'MAILLE G,et al.XCMS:processing mass spectrometry data for metabolite profiling using nonlinear peak alignment,matching,and identification[J].Analytical Chemistry, 2006,78(3):779-787.

[24]夏建飞,梁琼麟,胡坪,等.代谢组学研究策略与方法的新进展[J].分析化学,2009,37(1):136-143.

[25]LINDON J C,HOLMES E,NICHOLSON J K.Metabonomics techniques and applications to pharmaceutical research&develop⁃ment[J].Pharmaceutical Research,2006,23(6):1075-1088.

[26]WISHART D S.Metabolomics:applications to food science and nu⁃trition research[J].Trends in Food Science&Technology,2008,19 (9):482-493.

[27]ROCHFORT S.Metabolomics reviewed:a new“omics”platform technology for systems biology and implications for natural products research[J].Journal of Natural Products,2005,68(12):1813-1820.

[28]SPRATLIN J L,SERKOVA N J,ECKHARDT S G.Clinical appli⁃cations of metabolomics in oncology:a review[J].Clinical Cancer Research,2009,15(2):431-440.

[29]DUROT M,BOURGUIGNON P Y,SCHACHTER V.Ge⁃nome-scale models of bacterial metabolism:reconstruction and ap⁃plications[J].FEMS Microbiology Reviews,2009,33(1):164-190.

[30]VILLAS‐B?as S G,MAS S,?kESSON M,et al.Mass spectrometry in metabolome analysis[J].Mass Spectrometry Reviews,2005,24(5): 613-646.

[31]TANG J.Microbial metabolomics[J].Current Genomics,2011,12 (6):391-403.

[32]SULEK K,FRANDSEN H L,SMEDSGAARD J,et al.Metabolic footprint of Lactobacillus acidophilus NCFM at different pH[J].Me⁃tabolomics,2012,8(2):244-252.

[33]AZIZAN K A,BAHARUM S N,MOHD NOOR N.Metabolic profiling of Lactococcus lactis under different culture conditions[J]. Molecules,2012,17(7):8022-8036.

[34]PASTINK M I,TEUSINK B,HOLS P,et al.Genome-scale model of Streptococcus thermophilus LMG18311 for metabolic comparison of lactic acid bacteria[J].Applied and Environmental Microbiology, 2009,75(11):3627-3633.

[35]YANG S O,KIM S H,CHO S,et al.Classification of fermented soy⁃milk during fermentation by 1H NMR coupled with principal com⁃ponent analysis and elucidation of free-radical scavenging activities[J]. Bioscience,Biotechnology,andBiochemistry,2009,73(5): 1184-1188.

[36]KANG H J,YANG H J,KIM M J,et al.Metabolomic analysis of meju during fermentation by ultra performance liquid chromatogra⁃phy-quadrupole-time of flight mass spectrometry(UPLC-Q-TOF MS)[J].Food Chemistry,2011,127(3):1056-1064.

[37]OCHI H,NAITO H,IWATSUKI K,et al.Metabolomics-based component profiling of hard and semi-hard natural cheeses with gas chromatography/time-of-flight-mass spectrometry,and its applica tion to sensory predictive modeling[J].Journal of Bioscience and Bio⁃engineering,2012,113(6):751-758.

[38]MAZZEI P,PICCOLO A.1 H HRMAS-NMR metabolomic to as⁃sess quality and traceability of mozzarella cheese from Campania buffa⁃lo milk[J].Food Chemistry,2012,132(3):1620-1627.

[39]LE BOUCHER C,COURANT F,JEANSON S,et al.First mass spectrometry metabolic fingerprinting of bacterial metabolism in a model cheese[J].Food Chemistry,2013,141(2):1032-1040.

[40]PIRAS C,MARINCOLA F C,SAVORANI F,et al.A NMR me⁃tabolomics study of the ripening process of the Fiore Sardo cheese produced with autochthonous adjunct cultures[J].Food Chemistry, 2013,141(3):2137-2147.

[41]CHENG H.Volatile flavor compounds in yogurt:a review[J].Criti⁃cal Reviews in Food Science and Nutrition,2010,50(10):938-950.

[42]OTT A,FAY L B,CHAINTREAU A.Determination and origin of the aroma impact compounds of yogurt flavor[J].Journal of Agricul⁃tural and Food Chemistry,1997,45(3):850-858.

[43]DE BOK F A M,JANSSEN P W M,BAYJANOV J R,et al.Vola⁃tile compound fingerprinting of mixed-culture fermentations[J].Ap⁃plied and Environmental Microbiology,2011,77(17):6233-6239.

[44]TUOHY K M,COSTABILE A,FAVA F.The gut microbiota in obesity and metabolic disease-a novel therapeutic target[J].Nutr Ther Metab,2009,27(3):113-133.

[45]DE PRETER V,FALONY G,WINDEY K,et al.The prebiotic, oligofructose‐enriched inulin modulates the faecal metabolite pro⁃file:An in vitro analysis[J].Molecular Nutrition&Food Research, 2010,54(12):1791-1801.

[46]MARTIN F P J,WANG Y,SPRENGER N,et al.Effects of probi⁃otic Lactobacillus paracasei treatment on the host gut tissue metabolic profiles probed via magic-angle-spinning NMR spectroscopy[J]. Journal of Proteome Research,2007,6(4):1471-1481.

[47]MARTIN F P J,WANG Y,SPRENGER N,et al.Probiotic modu⁃lation of symbiotic gut microbial–host metabolic interactions in a humanized microbiome mouse model[J].Molecular Systems Biology, 2008,4(1):157.

[48]MARTIN F P J,SPRENGER N,MONTOLIU I,et al.Dietary modulation of gut functional ecology studied by fecal metabonomics [J].Journal of Proteome Research,2010,9(10):5284-5295.

[49]WIKOFF W R,ANFORA A T,LIU J,et al.Metabolomics analysis reveals large effects of gut microflora on mammalian blood metabolites [J].Proceedings of the National Academy of Sciences,2009,106(10): 3698-3703.

[50]HONG Y S,HONG K S,PARK M H,et al.Metabonomic under⁃standing of probiotic effects in humans with irritable bowel syndrome [J].Journal of Clinical Gastroenterology,2011,45(5):415-425.

[51]PEDERSEN S M M,NEBEL C,NIELSEN N C,et al.A GC–MS-based metabonomic investigation of blood serum from irritable bowel syndrome patients undergoing intervention with acidified milk products[J].European Food Research and Technology,2011,233(6): 1013-1021.

[52]HONG Y S,AHN Y T,PARK J C,et al.1 H NMR-based metabo⁃nomic assessment of probiotic effects in a colitis mouse model[J].Ar⁃chives of Pharmacal Research,2010,33(7):1091-1101.

[53]PONNUSAMY K,CHOI J N,KIM J,et al.Microbial community and metabolomic comparison of irritable bowel syndrome faeces[J]. Journal of Medical Microbiology,2011,60(6):817-827.

Application of metabolomics in fermented and functional food with Lactic acid bacteria

WANG Yuenan,SUN Tiansong
(Key Laboratory of Dairy Biotechnology and Engineering,Ministry of Education,Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018,China)

The sample preparation,analysis and identification of metabolites and data analysis involved in the research of metabolomics of Lac⁃tic acid bacteria are summarized in the review.The achievements of fermented foods by Lactic acid bacteria and the beneficial effects of probiotic food in gut are discussed.

metabolomics;Lactic acid bacteria;fermented food;probiotics;functional food

Q935

B

1001-2230（2017）05-0027-05

2016-10-09

王越男（1978-），女，讲师，博士研究生，研究方向为农产品加工及贮藏工程。

孙天松