乳中的磷脂虽然含量很低,但由于其丰富的生理活性近年来广受关注。传统的脂质组学是分析乳品中脂质的有效方法。尽管在过去5年中,脂质组学数据处理软件的数量急剧增加,但减少鉴定中的假阳性和获得准确的磷脂结构注释仍然是一个重大挑战。本研究建立了一种快速准确分析乳品中磷脂的方法。与SWATH数据采集模式和MS-DIAL软件鉴定相比,IDA模式和FBMN分析方法在数据处理和脂质注释方面表现出了更好的性能。本研究为乳品中磷脂的分析提供了一种快速、可靠的方法,并将其应用于绵羊乳产地和品种间的比较分析。在此基础上,本研究以秀丽隐杆线虫作为模式生物,最后考察了绵羊乳中主要的磷脂成分对学习记忆的影响。主要内容及结论如下:(1)构建了基于特征分子网络的磷脂分析方法。优化了样品前处理和数据采集流程,并验证了该处理流程在线性、Emergency disinfection灵敏度、重复性、精确性和回收率等方面均符合要求。针对MS-DIAL处理脂质组学数据存在假阳性和selleck假阴性等错误更多鉴定的问题,FBMN可以根据同一类化合物具有相似的结构而产生相似的MS/MS碎片进行匹配连成网络,同时将MS-DIAL的鉴定结果可视化呈现在网络中。结合LIPIDMAPS等数据库,对错误鉴定结果进行筛选和剔除,可提高鉴定结果的准确性。FBMN在正离子模式下共鉴定出243个磷脂特征,对比MS-DIAL鉴定软件(7.74%)和GNPS数据库鉴定(1.05%),可客观剔除错误鉴定以达到假阳性为0%的鉴定结果。此外,比较了SWATH和IDA两种主要采集模式下的数据处理结果。IDA数据采集模式可得到的MS/MS谱图质量更高,相较于SWATH采集模式(41.4%),可形成网络的特征数达到了76.6%,进一步证明了IDA采集模式和特征分子网络的适配性。(2)应用建立的磷脂组学分析方法对不同绵羊乳样品进行分析。三种不同来源的绵羊乳中共鉴定到150种磷脂化合物。绵羊乳中最丰富的PC和SM种类分别为PC16:0＿16:0(26.4%～30.98%)和SM 18:1;2O/22:0(21.26%～22.68%)。荷兰东佛里生羊绵羊乳中最丰富的PE为PE 18:1＿18:2(31.35%)。对于内蒙东佛里生羊和戴瑞羊样品,则是PE 16:0＿18:1(30.06%～31.28%)。经PCA和OPLS-DA分析,分别筛选出23种和21种磷脂用于区分不同产地和不同品种的绵羊乳。其中,对不同产地绵羊乳差异贡献最大的磷脂是PC 16:0＿16:0(VIP值为3.7082)和PC 16:0＿18:1(VIP值为3.1882)。对于不同品种绵羊乳的分析,同样也是这两种磷脂PC 16:0＿16:0和PC16:0＿18:1(VIP值均大于3)。影响绵羊乳脂质组成的因素众多,包括遗传因素、地理因素、饲料因素等等,本研究可为乳品中差异性磷脂的分析提供一种可靠、快速且准确的分析方法。(3)探究了绵羊乳磷脂改善线虫学习记忆的功能。本研究选取了绵羊乳中主要的磷脂酰胆碱成分PC 16:0＿16:0进行活性探究。非靶向代谢组学分析结果显示,磷脂酰胆碱可通过影响秀丽隐杆线虫的氨基酸代谢进而影响神经递质的合成改变神经信号通路,或者通过影响脂质代谢合成多不饱和脂肪酸从而提高线虫的学习记忆能力。基因表达水平结果显示,磷脂酰胆碱可通过调节5-羟色胺的合成和摄取从而改善N2线虫的学习记忆能力。利用具有学习记忆缺陷的tph-1线虫进行验证,研究表明,当线虫体内5-羟色胺的水平较低时,磷脂酰胆碱还可以通过上调dop-3、nmr-1、glr-6、glr-2、glt-7、glt-6、glt-3和eat-4基因,促进多巴胺和谷氨酸神经传导通路进而修复学习记忆缺陷。