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丝状真菌代谢组学研究方法进展
引用本文:闫 震,陈万权,张 昊,刘太国,刘长仲,冯 洁.丝状真菌代谢组学研究方法进展[J].植物保护,2021,47(5):98-109.
作者姓名:闫 震  陈万权  张 昊  刘太国  刘长仲  冯 洁
作者单位:1. 甘肃农业大学植物保护学院, 兰州 730070; 2. 植物病虫害生物学国家重点实验室, 中国农业科学院植物保护研究所, 北京 100193; 3. 中国农业科学院果树研究所, 兴城 125100; 4. 农业农村部国家植物保护甘谷观测实验站,天水 741200; 5. 农业农村部农产品质量安全生物性危害因子(植物源)控制重点实验室,北京 100193
基金项目:国家重点研发计划(2018YFD0200500);国家小麦产业技术体系(CARS-03);中国农业科学院科技创新工程(CAAS-ASTIP-ZDRW202002)
摘    要:代谢组学研究的是生物体系受到内在和外在因素刺激产生的内源性代谢变化。近年来,随着代谢组学在病原真菌致病机理、真菌与植物互作以及新型生物活性物质开发研究领域的应用,真菌代谢组学越来越受到国内外的重视,同时也取得了较大的进展。由于丝状真菌类型和研究目的的差异,其研究方法不尽相同。本文主要综述近年来国内外丝状真菌代谢组学分析方法的研究进展,从丝状真菌样品制备、代谢物鉴定、数据分析、生物标志物发掘、代谢通路方面进行概述,以期为该领域研究者提供参考,进一步推进代谢组学在真菌研究领域中的应用。

关 键 词:丝状真菌    代谢组学    样品处理    数据分析    代谢通路
收稿时间:2020/7/6 0:00:00
修稿时间:2020/9/8 0:00:00

Advances in research methods of filamentous fungal metabolomics
YAN Zhen,CHEN Wanquan,ZHANG Hao,LIU Taiguo,LIU Changzhong,FENG Jie.Advances in research methods of filamentous fungal metabolomics[J].Plant Protection,2021,47(5):98-109.
Authors:YAN Zhen  CHEN Wanquan  ZHANG Hao  LIU Taiguo  LIU Changzhong  FENG Jie
Abstract:Metabolomics studies the endogenous metabolic changes in biological systems stimulated by internal and external factors. In recent years, with the application of metabolomics in the pathogenesis of pathogenic fungi and interaction with plants, the development of novel biologically active substances, more and more attentions have been paid to the study of fungal metabolomics, and great progresses have been made in this area. Due to the differences in the types of filamentous fungi and the purposes of the research, the research methods were diverse. This review summarized the research progresses in the metabolomic analysis methods of filamentous fungi in recent years, including filamentous fungal sample preparation, metabolite identification, data analysis, biomarker discovery and metabolic pathways. It is aimed to provide a reference for the researchers in this field and further promote the application of metabolomics to fungal research.
Keywords:filamentous fungus  metabolomics  sample preparation  data analysis  metabolic pathways
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