氧化芍药苷

关键词：MALDI-MSI 质谱成像、Paeonia suffruticosa 牡丹、Paeonia lactiflora 芍药、Monoterpene glycoside 单萜苷、Spatial distribution 空间分布01 前言 芍药属植物具有较高的观赏价值和经济价值，以及重要的药用价值，引起园艺学家、植物学家和草药学家的极大关注。芍药属植物约有35种，其中牡丹 (Paeonia suffruticosa，PS）和芍药（Paeonia lactiflora ，PL）是两种主要的东方药草。牡丹和芍药同属，外形也极为相似，从植株形态上进行区分：牡丹，是小灌木，有木芍药之称；而芍药是多年生草本植物。在中国、日本和韩国，牡丹皮（牡丹的干燥根皮）和白芍（芍药的根部）是具有镇痛和抗炎活性的重要中药。尽管 PS 和 PL 的植物化学和药理作用的相似性和差异性已经被广泛研究，但其空间代谢组的比较几乎没有报道。空间代谢组学是代谢组学研究发展中的一个分支，它提供了组织结构和个体代谢物之间的直接联系。阐明PS和PL的空间代谢组差异在植物分类和药用植物质量控制等领域具有重要意义。02 摘要 2021年4月，中国药科大学天然药物与中药学院国家重点实验室李萍教授、李彬教授在 New Phytologist 期刊上发表了题目为：“Unveiling spatial metabolome of Paeonia suffruticosa and Paeonia lactiflora roots using MALDI MS imaging”的研究论文，本研究结合多基质和正负离子检测模式，对牡丹和芍药的根切片进行了高质量分辨率基质辅助激光解吸电离质谱成像（MALDI MSI）和 AP-SMALDI 串联质谱（MS/MS）成像，系统地研究了单萜糖苷类和丹皮酚苷类、单宁类、黄酮类、糖类、脂类等多种代谢产物的空间分布。利用 Li DHB 基质的串联质谱成像技术来准确区分芍药苷和芍药内酯苷两种结构异构体的组织分布。此外，参与没食子单宁生物合成途径的主要中间产物在根部成功定位和显示。03 结果 3.1MALDI MSI的PS和PL根代谢产物的原位分析采用高分辨率 MALDI MSI 和 MALDI MS/MS Imaging 相结合的方法，获得了 PS 和 PL 根横截面的综合代谢产物分布图，并进一步用 LC-MS/MS 进行了验证。代表性部位的质谱图从根的四个区域获得，包括木栓层、皮层、韧皮部和木质部（图1）。在正离子模式下，使用 DHB 基质，检测到两种主要特定类别的次级代谢物单萜糖苷类（monoterpene glycosides，MGs）和没食子单宁（gallotannins）。在 PS 和 PL 中均观察到共同的代谢物 MGs，如芍药苷/芍药内酯苷（m/z 519.1263，结构异构体)、氧化芍药苷（m/z 535.1212)、苯甲酰芍药苷（m/z 623.1525）、牡丹皮苷 A（m/z 653.1631）、牡丹皮苷 B/J（m/z 669.1580）、牡丹皮苷 E（m/z 565.1318）和苯甲酰氧芍药苷/牡丹皮苷 C (m/z 639.1475，同分异构体）。牡丹/芍药中生物合成的没食子单宁是没食子酸葡萄糖酯（即没食子酰葡萄糖，GGs）。如图1所示，观察到具有相邻峰间距为 152.01 Da 的 m/z 分布，表明母体分子上连续添加了没食子酸基团。在 PS 和 PL 中，检测到12个没食子酰基残基的取代产物（2GG-12GG，m/z 523.0485-2043.1581）。作者还发现了 PS 特有的成分—丹皮酚苷类（PGs），如牡丹酚甙（m/z 367.0790）、牡丹酚原甙和牡丹酚新甙（m/z 499.1212，同分异构体）。图1. 正离子模式下牡丹（左）和芍药（右）根横截面不同区域的 MALDI 质谱图3.2MALDI MSI比较PS和PL根单萜和丹皮酚苷类成分的空间分布图a中，通过 PS 和 PL 的横截面可以看到解剖结构中的物种多样性，PS 根木质部区域高度木质化；PS 韧皮部约占整个横切面的45-55%，PL 根的韧皮部仅占10-20%。图b中，可以看到 PS 和 PL 中单萜糖苷类的空间分布模式，芍药苷（m/z 519.1263，[M+K]+）及其衍生物主要分布在 PS 和 PL 的木栓层、韧皮部区域，PL 的木质部射线区，但在 PS 的木质部（木芯处）检测信号较低。此外，在图c中，可看到丹皮酚苷的空间分布，在 PS 根的木栓层和韧皮部中可以解吸出丹皮酚苷类化合物，如丹皮酚苷（m/z 367.0790）、牡丹酚原甙和丹皮酚新甙（m/z 499.1212，同分异构体）、丹皮酚苷A/B/C/D（m/z 651.1322，同分异构体）和丹皮酚苷E（m/z 661.1741），而 PL 的根中不存在丹皮酚苷类物质。图2 牡丹和芍药根的 MALDI 成像 （a. 甲苯胺蓝O染色的组织切片的光学图像；b. 单萜糖苷类（MGs）的离子图像；c. 丹皮酚苷(PGs)的离子图像）。3.3AP-SMALDI MS/MS成像分析结构异构体的空间分布由于存在高丰度 [M+K]+ 断裂困难、[M+Na]+ 丰度太低等问题，Li DHB 被应用于本实验 AP-SMALDI MS/MS 成像。如图3(a)所示，Li DHB 显示为产生芍药苷和芍药内酯苷的 [M+Li]+ 二级碎片的有效基质，其中两个差异片段 m/z 253.13（芍药内酯苷）和 m/z 255.11（芍药苷）被检测到。在 50μm 空间分辨率下进行 AP-SMALDI MS/MS 成像实验，并在 m/z 487.1777处检测到 [芍药苷/芍药内酯苷+Li ] + 的前体分子离子。前体分子离子和二级碎片离子的离子图像如图3(b)所示，显示了前体分子离子和最终产物离子的空间分布，在 PS 中，仅检测到 m/z 255.11，且主要在木栓层中观察到；在 PL 中检测到 m/z 255.11 和 m/z 253.13，二者分布趋势相似，且木栓层、韧皮部和木质部射线区的信号强度高于皮层和木质部维管束。通过 AP-SMALDI MS/MS 成像，芍药苷和芍药内酯苷的空间分布被清晰的呈现出来。作者使用 LC-MS 方法进一步验证 MALDI 成像结果，PS 和 PL 的根被人工分成木质部和木质部外两个部分。如图3(c)所示，LC-MS 结果与 MALDI 成像结果一致，在牡丹中仅检测到芍药苷；在芍药中，检测到了两者，并且在外层中观察到更高丰度的芍药苷和芍药内酯苷，因此，Li DHB 基质是可行的，以获得用于分辨异构体空间分布的不同片段。图3 MALDI MSI 及 LC-MS 验证。(a)前体物质m/z 487.18的串联质谱，分别来自芍药内酯苷和芍药苷。(b)像素大小为50μm的牡丹(PS，上)和芍药(PL下)根中芍药苷和/或芍药内酯苷的 MSI图。(c)用 LC-MS 从 PL 和 PS 根切片的不同部位相对定量芍药苷和/或芍药内酯苷。3.4MALDI MSI的PS及PL根部没食子单宁生物合成途径的空间分布分析下图4显示了在牡丹和芍药的根切片中显现的没食子酸生物合成途径和离子图像，在牡丹和芍药根中观察到总共13种参与没食子酸生物合成途径的代谢物，包括没食子酸、没食子酰葡萄糖、2GG -12GG。如图4所示，没食子酸（m/z 169.0142，[M-H]-）是合成没食子单宁的起始化合物。没食子酸主要分布于 PS 的木质部区域（木芯），广泛分布于 PL 的根部，形成层部位含量明显增高。β-葡萄糖苷作为没食子单宁的基本单元和主要的酰基供体，主要分布于 PS 的韧皮部，PL 的木质部射线和皮层。从 2GG-12GG 途径观察到没食子单宁空间分布的动态变化。2GG、3GG 主要分布于 PS 的木栓层和韧皮部区域，在 PL 中含量明显较低。4GG、5GG 主要分布在 PS 的木栓层、韧皮部和木质部中，PL 的木质部和韧皮部。其中，作为 6GG-12GG 合成的前体物质，5GG 相对均匀地分布于牡丹和芍药根中。从 6GG -12GG 的第二个序列中，复合单宁主要集中在 PS根的木质部导管区和PL的楔形木质部区域和皮层中，且覆盖面积呈明显下降趋势（尤其是 11GG 和 12GG ）。图4 MALDI 质谱成像技术研究牡丹和芍药根中没食子单宁生物合成途径。(a)没食子单宁的生物合成途径。(b)从 PS (左)和 PL (右)根切片获得的参与没食子单宁生物合成途径的主要中间体的质谱成像图。3.5MALDI MSI比较PS和PL根中其他代谢物的空间分布槲皮素（m/z 303.0499，[M+H]+）主要存在于 PS 和 PL 的皮层中（图5）。单糖（m/z 219.0266，[M+K]+）、二糖（m/z 381.0794，[M+K]+）、三糖（m/z 543.1322，[M+K]+）和四糖（m/z 705.1850，[M+K]+）主要积累在 PS 的皮层和韧皮部以及 PL 的皮层和木质部射线区。脂质 PC(34:2) (m/z 796.5253，[M+K]+）和 PC(36:4) (m/z 820.5253，[M+K]+）主要分布于 PS 的根系形成层和 PL 的木质部射线区。图5 从牡丹(PS，左)和芍药(PL，右)根部切片中选取的类黄酮、糖类和脂类的离子图04 总结 本研究采用 MALDI MSI 结合 LC-MS 代谢物检测技术，系统表征了单萜和丹皮酚苷类、鞣质类、黄酮类、糖类和脂类等多种代谢产物（65种）的空间分布。用高分辨 MALDI MSI 研究了两种芍药科植物牡丹和芍药共同代谢物和特定代谢物在空间分布上的相似性和差异性，为代谢物的生物合成、运输和积累研究提供了重要信息。为了解决异构代谢物空间分布不明确的问题，作者进行了 MALDI 串联质谱成像，明确了芍药苷和芍药内酯苷的空间分布。本研究表明牡丹和芍药的皮以及中心部位都含有丰富的生物活性物质，能够为传统药材加工方法的改良提供直观的依据。此外，本研究还首次绘制了参与没食子单宁生物合成途径的前体以及中间体的空间分布图，可水解的单宁主要分布在木栓层、韧皮部等，其可能在不损害细胞质成分的情况下发挥保护作用，如对抗生物压力；鞣花鞣质倾向于在木质部区域积累，这可能与木质素具有共同的支持植物的功能。综上所述，高分辨率 MALDI MSI 提供了全面、准确的代谢物空间分布，为中药的深入研究、使用和加工方法的改良提供了独特的见解。文献地址：https://nph.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/nph.17393「科瑞恩特」独家代理质谱成像离子源在大中华区独家代理的两款质谱成像离子源，都可搭载Thermo ScientificTM Q ExactiveTM或Obitrap ExplorisTM系列质谱仪。AP-SMALDI 5AF高分辨自动聚焦3D快速质谱成像系统，常压操作环境，空间分辨率可达到3μm，独特3D检测模式可以检测凹凸不平的样品表面，快速检测模式可达18pixel/s，全像素检测大大提高检测灵敏度，高空间分辨率和高质量分辨率使样本中的分子化合物达到最佳成像效果。MALDI ESI InjectorTM 透射式超高分辨质谱成像系统，可以同时搭载MALDI离子源与ESI离子源，既可用于传统LC-MS/MS实验，也可用于质谱成像检测，通过双离子漏斗接口实现离子源快速切换，无需拆卸，操作便捷，并且接口可以进一步升级为MALDI-2和t-MALDI检测，大大提高空间分辨率和检测灵敏度。

近日，中国科学院空天信息创新研究院遥感卫星应用国家工程研究中心石玉胜研究团队在燃煤电厂二氧化碳(CO2)排放的遥感反演估算研究方面取得进展。2月22日，相关研究成果以《基于轨道碳观测者2号和3号卫星观测和高斯羽流模型反演燃煤电厂二氧化碳排放》(CO2 emissions retrieval from coal-fired power plants based on OCO-2/3 satellite observations and a Gaussian plume model)为题，在线发表在《清洁生产》(Journal of Cleaner Production)上。 　　为应对气候变化对人类可持续发展的威胁，联合国可持续发展目标13(SDG 13)设立为“采取紧急行动应对气候变化及其影响”，中国积极响应气候行动，实施“双碳”国家战略。二氧化碳作为最重要的温室气体之一，主要来自化石燃料燃烧。中国燃煤电厂二氧化碳排放量约占全国二氧化碳总排放量的50%。然而，现有的燃煤电厂温室气体排放清单由于统计数据更新滞后和排放因子不准确，已无法代表电厂真实排放量。 　　随着遥感技术的发展，地面上的气体排放信息可以由空间的传感器通过电磁波辐射感知，利用大气模型对卫星识别排放信息进行反演，为估算电厂二氧化碳排放量提供了新方法。该方法基于实测卫星数据，较少受到人为因素影响且时间分辨率较高，为不同地区的估算提供了统一标准。因此，开展卫星遥感监测与反演，准确估算中国燃煤电厂二氧化碳排放量，不仅是电力行业开展碳减排的前提条件，而且可以提供独立客观的碳排放监测数据，助力中国碳盘点以及评估重点行业碳减排效力。 　　该研究团队结合多源碳卫星遥感数据(轨道碳观测者2号和3号)和优化后的高斯羽流模型开展长时间序列燃煤电厂二氧化碳排放量自上而下的遥感反演工作，在针对不同装机容量电厂【超大型(≥5000 兆瓦)、特大型(4000-5000兆瓦)、大型(≥3000兆瓦)】开展二氧化碳排放卫星识别的基础上，结合高斯羽流模型反演中国区域燃煤电厂的最新二氧化碳排放量数值，并优化模型大气背景值确定子模块，有效提高模型拟合相关系数，从而提高反演结果的精度。 　　结果显示，风速是影响碳卫星数据观测二氧化碳柱浓度大小的主要影响因素。当风速增加到10米/秒附近时，本研究中所有电厂的大气二氧化碳柱平均干空气混合比(XCO2)增强量均小于1百万分率(ppm)，意味着卫星碳排放反演精度将受到限制。研究估算的二氧化碳排放数值范围从超大型电厂(中国托克托)的63千吨/天到大型电厂(中国上都)的37千吨/天，经过验证，与大多数燃煤电厂自下而上的排放清单数值一致性较高，但部分电厂排放清单由于年限过长、机组更新换代、燃煤类型等原因与本研究显示出差异。该研究扩充了重要点源碳排放实时监测的技术手段，有助于国家和地区制定有针对性的碳减排政策。此外，预估的具体排放值可用于优化排放清单，监测识别偷排漏排问题，为大气化学模型提供更准确的输入数据。 　　研究工作得到国家自然科学基金、国家重点研发计划和中科院等的支持。

中国科学院空天信息创新研究院(中科院空天院)2月23日向媒体发布消息说，该院遥感卫星应用国家工程研究中心石玉胜研究团队在燃煤电厂二氧化碳排放的遥感反演估算研究方面取得进展，他们的研究扩充了重要点源碳排放实时监测的技术手段，有助于国家和地区制定有针对性的碳减排政策。该研究团队介绍说，二氧化碳作为最重要的温室气体之一，主要来自化石燃料燃烧，中国燃煤电厂二氧化碳排放量约占全国二氧化碳总排放量的50%，但现有的燃煤电厂温室气体排放清单由于统计数据更新滞后和排放因子不准确的问题已无法代表电厂真实排放量。随着遥感技术的发展，地面上的气体排放信息可以由空间的传感器通过电磁波辐射感知，利用大气模型对卫星识别排放信息进行反演，为估算电厂二氧化碳排放量提供了一种新的方法。这种方法基于实测卫星数据，较少受到人为因素影响且时间分辨率较高，可为不同地区的估算提供统一的标准。因此，开展卫星遥感监测与反演，准确估算中国燃煤电厂二氧化碳排放量，不仅是电力行业开展碳减排的前提条件，还可以提供独立客观的碳排放监测数据，助力中国碳盘点以及评估重点行业碳减排效力。中科院空天院团队在二氧化碳排放领域开展卫星遥感监测反演研究的相关成果论文，近日在环境科学与生态学专业期刊《清洁生产》在线发表。该研究估计的具体排放值还可用于优化排放清单，监测识别偷排漏排问题，为大气化学模型提供更准确的输入数据。论文第一作者、中科院空天院硕士研究生郭文月称，研究团队结合多源碳卫星遥感数据(“轨道碳观测者”2号、3号卫星)和优化后的高斯羽流模型，开展长时间序列燃煤电厂二氧化碳排放量自上而下的遥感反演工作，在针对不同装机容量电厂(超大型(≥5000兆瓦)、特大型(4000-5000兆瓦)、大型(≥3000兆瓦)开展二氧化碳排放卫星识别的基础上，结合高斯羽流模型反演中国区域燃煤电厂的最新二氧化碳排放量数值，并优化模型大气背景值确定子模块，有效提高模型拟合相关系数，从而提高反演结果的精度。研究结果显示，风速是影响碳卫星数据观测二氧化碳柱浓度大小的主要影响因素：当风速增加到10米/秒附近时，本研究中所有电厂的大气二氧化碳柱平均干空气混合比增强量均小于1百万分率，意味着卫星碳排放反演精度将受到限制。该研究估算的二氧化碳排放数值范围从超大型电厂的63千吨/天到大型电厂的37千吨/天，经过验证，与大多数燃煤电厂自下而上的排放清单数值一致性较高。不过，部分电厂由于年限过长、机组更新换代、燃煤类型等原因，其排放清单与研究结果显示出差异。为应对气候变化对人类可持续发展的威胁，联合国可持续发展目标设立“采取紧急行动应对气候变化及其影响”(SDG-13)专项，中国也积极响应气候行动，实施“双碳”(碳达峰、碳中和)国家战略。论文通讯作者、中科院空天院副研究员石玉胜表示，他们团队本次研究进展，将有望为助力推进中国“双碳”战略、实现联合国SDG-13目标等，提供新的思路方案和科技支撑服务。(完)