組學技術在奶牛乳腺炎發病機制和診斷上應用研究進展

摘 要： 乳腺炎是奶牛養殖中危害較大的疾病之一，嚴重影響奶牛健康和乳品安全，因此需要及時采取預防和控制措施。目前，奶牛乳腺炎存在診斷效率不高和發病機制解釋不清晰等問題。隨著高通量測序技術的快速發展，基因組學、表觀基因組學、轉錄組學、蛋白質組學等組學技術已被逐步應用于奶牛乳腺炎相關研究上，推動了對該疾病的深入認知。本文綜述了組學技術在奶牛乳腺炎發病機制和診斷上的應用現狀及研究進展，旨在為科學認識和降低乳腺炎發病率提供參考。通過解析奶牛乳腺炎的多層面機制，揭示了關鍵調控通路、潛在生物標志物，如CHI3L1、LBP、GSN、GCLC、C4等蛋白質及乳酸、酪氨酸等代謝物，可為乳腺炎發病機制的解析提供指導，也為干預治療提供了新的途徑。但是，在生產中應用時，組學技術仍面臨著成本和技術門檻高等挑戰。隨著多組學技術的深入整合和成本降低，將有助于發現更精確的生物標志物，深入了解特定信號通路，為奶牛乳腺炎的預防、診斷和治療提供更為科學的依據。

關鍵詞： 組學技術；奶牛；乳腺炎；發病機制；診斷

中圖分類號：S857.26

文獻標志碼：A"""" 文章編號： 0366-6964（2025）03-1076-13

收稿日期：2024-04-30

基金項目：奶牛生產性能測定能力及高效服務體系建設提升項目（h20230549）

作者簡介：范曼婷（2004-），女，廣東陸豐人，本科生，主要從事動物健康養殖與安全生產研究，E-mail： 3107259655@qq.com

*通信作者：郭勇慶，主要從事反芻動物營養與健康養殖研究，E-mai： lyongqing@scau.edu.cn；劉建營，主要從事奶業生產管理、奶牛生產性能測定等工作，E-mail： 59069847@qq.com

Research Progress on the Application of Omics Technology in the Pathogenesis and

Diagnosis of Mastitis in Dairy Cows

FAN" Manting1， HUANG" Ruoting1， SHE" Yuanhang1， GUO" Jianchao^2，3，

LIU" Jianying^2，3*， GUO" Yongqing^1*

（1.College of Animal Science， South China Agricultural University，

Guangzhou 510642，" China; 2.Guangdong Breeding Livestock and Poultry Quality

Inspection Center， Guangzhou 510665， China; 3.Agro-Tech Extension

Center of Guangdong Province， Guangzhou 510030， China）

Abstract：" Mastitis is one of the more harmful diseases in dairy farming， which seriously affects the health of cows and dairy safety， and therefore requires timely preventive and control measures. Currently， there are problems such as inefficient diagnosis and unclear explanations of the pathogenesis of mastitis in dairy cows. With the rapid development of high-throughput sequencing technology， genomics， epigenomics， transcriptomics， proteomics， and other omics techniques have been gradually applied to dairy mastitis-related research， which promotes in-depth knowledge of the disease. This paper reviews the current status and research progress of the application of omics techniques in the pathogenesis and diagnosis of mastitis in dairy cows， aiming to provide a reference for scientific understanding and reducing the incidence of mastitis. By analyzing the multifaceted mechanism of mastitis in dairy cows， key regulatory pathways， and potential biomarkers， such as proteins like CHI3L1， LBP， GSN， GCLC， C4， and metabolites like lactic acid and tyrosine， were revealed， which can provide knowledge for the unveiling of mastitis and a new way for intervention and treatment. However， when applied in production， histology technologies still face challenges such as high cost and technical threshold. With the deeper integration and lower cost of multi-omics technology， it will help to discover more accurate biomarkers and gain insight into specific signaling pathways， providing a more scientific basis for the prevention， diagnosis， and treatment of mastitis in dairy cows.

Keywords： omics techniques; dairy cow; mastitis; pathogenesis; diagnosis

*Corresponding authors：" GUO Yongqing， E-mail： lyongqing@scau.edu.cn; LIU Jianying， E-mail： 59069847@qq.com

乳腺炎是奶牛養殖業中的一種多發性疾病，是困擾奶牛養殖的頭等難題，不僅嚴重威脅奶牛健康，降低乳品質量，還直接影響奶業的經濟效益，是制約我國奶牛產業健康可持續發展的瓶頸^［1］。奶牛乳腺炎是乳腺組織發生炎癥性反應之后，造成產奶量下降和乳品質異常的一種病理性疾病，給畜牧業經濟帶來重大損失^［2］。引起奶牛乳腺發生炎癥性反應的因素錯綜復雜，涵蓋了動物年齡、哺乳階段、擠奶衛生、環境條件、營養和遺傳背景等多種因素^［3］。奶牛乳腺炎復雜的成因和病理機制大大增加了診斷難度，使得其診斷仍不夠高效，且無法全面地闡明發病機制^［4］。因此，奶牛乳腺炎的有效控制不僅是動物福利和保障食品安全的重要環節，也是推動奶牛養殖業轉型升級、實現高質量發展的迫切需求。

近年來，隨著生物信息技術的快速發展，基因組學、表觀組學等組學技術在奶牛乳腺炎上的研究及應用逐步增多，用于篩選奶牛乳腺炎候選基因、生物標志物、相關信號通路、代謝途徑，以及解析微生物群落結構，進一步用于乳腺炎發病機制及早期診斷和預防。通過多維度組學數據的整合，來解析奶牛乳腺炎發病的深層次機制。因此，本文就基因組學、表觀基因組學、轉錄組學等組學技術在奶牛乳腺炎發病機制和診斷上的應用現狀及研究進展展開討論，以期為降低乳腺炎發病率，提高奶牛生產和健康水平提供參考。

1 奶牛乳腺炎的危害及診斷現狀

1.1 乳腺炎的發病現狀及危害

據統計，我國規?；膛鋈橄傺装l病率約為46%～70%；并且一年四季均可發病，其中夏季發病率最高^［5］。乳腺炎可使奶牛產奶量下降10%～15%，未及時處理或處理不當甚至會造成乳腺壞死，還會降低奶牛的繁殖率，增加淘汰率。此外，患有乳腺炎奶牛所產的奶中含有部分非乳源性物質，危害人類健康和食品安全^［6］。

1.2 乳腺炎的種類和診斷

乳腺炎的分類方法有很多種，根據病原類型可分為環境型乳腺炎和傳染型乳腺炎。環境型乳腺炎是由牛舍環境中的大腸桿菌、鏈球菌等病原微生物感染引起；傳染型乳腺炎主要發生于擠奶時在奶牛之間傳播，是已感染牛病原體的傳播引起的，包括金黃色葡萄球菌、無乳鏈球菌和牛支原體等^［7］。根據癥狀的有無，乳腺炎可分為臨床型乳腺炎（clinical mastitis， CM）和亞臨床型乳腺炎（subclinical mastitis， SCM）^［8］。臨床型乳腺炎，通常會導致乳汁分泌異常、局部和全身臨床癥狀，乳汁成分和外觀改變及體細胞數（somatic cell count， SCC）升高，多發生于1個乳區；亞臨床型乳腺炎，又稱隱性乳腺炎，會動員炎癥細胞運動至乳房，但不會引起乳汁或乳房特征的明顯變化，表現為乳產量和乳品質異常及SCC升高^［9-10］。亞臨床型乳腺炎的奶牛沒有臨床癥狀，因此在生產上不易被及時發現，但患病率遠遠高于臨床型乳腺炎。

早期診斷對于奶牛乳腺炎的控制和治療十分重要，臨床型乳腺炎通過奶牛的乳區溫熱、腫大等臨床表現即可進行診斷，亞臨床乳腺炎因其臨床癥狀肉眼無法直接觀察，需借助其他確診手段^［11］。傳統的乳腺炎診斷方法，如細菌培養法雖能提供確切的病原信息，但耗時長、無法檢測即時感染狀態；體細胞計數法是一種快速便捷的篩查手段，但其易受年齡、季節性、管理條件波動以及診斷閾值不確定等因素的影響，且敏感性和特異性較低^［12］。因此，組學技術的應用，主要在于深入解析奶牛乳腺炎的發病機制，特別是鑒定與乳腺炎相關的生物標志物，對提升奶牛乳腺炎檢測的準確性具有重要意義。此外，抗生素治療目前仍是治療奶牛乳腺炎的主要方法，但其治療成本高昂，長期和不恰當地使用抗生素可能導致病原體產生耐藥性，并且抗生素并不能直接防止奶牛乳腺組織遭受不可逆的損傷，導致患病奶牛的終身產奶量下降，經濟損失嚴重^［13］。因此，迫切需要探索新型診斷與治療方法，減少對抗生素的依賴。在此背景下，隨著測序技術的不斷發展和成本的下降，各種組學技術及生物信息技術為奶牛乳腺炎的機制解析和早期診斷提供了新的可能，推動了奶牛乳腺炎防控策略的發展。

2 組學技術在奶牛乳腺炎上的應用

組學技術是基于高通量分析檢測技術對生物體內各組分的相互關系進行研究的方法，強調以全局的觀點去研究細胞的結構、基因、蛋白及其分子間的相互作用，以掌握DNA、RNA、蛋白質和代謝產物的基本狀態^［14-15］。主要包括基因組學（genomics）、表觀基因組學（epigenomics）、轉錄組學（transcriptomics）、蛋白質組學（proteomics）、代謝組學（metabonomics）、微生物組學（microbiomics）等，進而對生物系統作出綜合闡述（圖1）。

2.1 基因組學

基因組學主要從基因組的結構、功能、進化、定位與編輯等方面開展研究，對個體和群體中的全部基因進行定性與定量分析，并通過對不同個體和群體的全基因組信息進行比對分析，找出基因型與表型之間的關系，從而詮釋生物體完整DNA序列的結構、進化與功能^［16-17］。

目前，基因組學技術被廣泛應用于奶牛乳腺炎的研究分析中，通過挖掘與奶牛乳腺炎密切相關的基因和調控網絡，篩選出奶牛乳腺炎診斷的關鍵候選基因和遺傳標記^{［4，18］}。Abbasi-Moshaiii等^［19］基于萬頭不同群體的頭胎荷斯坦奶牛的基因組數據，利用XP-EHH方法分析了健康與乳腺炎患病組基因數據中的全部SNP，檢測出了具有強烈選擇信號的基因組區域，分別位于健康組的8、11、12、14和26號染色體上及患病組的3、4和22號染色體上；結合全基因組掃描技術和生物信息學分析，詳盡研究了候選基因區域，其中健康組的12號染色體上的區域（56 ccccccc601 235 bp）是首次被發現與奶牛乳腺炎抵抗力相關的新候選基因區域，對于奶牛乳腺炎遺傳結構的揭示有重要意義。Ilie等^［20］收集了羅馬尼亞斑點牛和羅馬尼亞棕牛的前3胎泌乳期的測定日記錄數據，采用微陣列技術進行DNA提取和基因分型；通過GWAS，鑒定了與體細胞評分（somatic cell score， SCS）相關的41個顯著SNP位點，其中最顯著的SNP（rs110749552）位于HERC3基因中（Plt;0.05），并且在這兩個牛品種中SNP及其關聯信號的位置有所不同，表明了奶牛乳腺炎是由不同基因所調控的。Lu等^［21］收集了荷斯坦奶牛前3胎泌乳期的產奶量、乳蛋白、體細胞數等測定記錄，采用隨機回歸測定模型評估了牛奶中SCS的遺傳參數；通過全基因組關聯分析（genome wide association study， GWAS），鑒定出6個顯著的SNP；同時，通過脂多糖刺激牛乳腺上皮細胞（bMECs），建立了乳腺炎炎癥模型，并結合RT-qPCR技術驗證了PKD2、KCNAB1、SLC35A4等9個基因可作為奶牛乳腺炎的關鍵候選基因，對荷斯坦奶牛的分子育種有重要意義。在上述基因組學的研究中，通過數據分析和GWAS，在不同品種的奶牛中發現了與乳腺炎相關的新候選基因區域，并結合生物信息分析手段，鑒定了多個與奶牛乳腺炎易感性相關的基因變異位點，為遺傳改良選育抗乳腺炎奶牛提供科學依據。

盡管基因組學研究已發現眾多與奶牛乳腺炎相關的候選基因，但將這些研究轉化為實用的抗乳腺炎育種基因芯片的目標仍未實現。育種基因芯片的設計及候選基因的功能驗證是一個復雜且成本投入高的過程；其次，奶牛乳腺炎是由多基因共同作用的結果，而現有研究對奶牛乳腺炎的發病機制尚未完全揭秘，限制了育種芯片的全面性。因此，抗乳腺炎育種基因芯片從科研到應用的轉化還需克服技術成熟度、經濟成本，以及擴大檢測范圍等挑戰。

2.2 表觀基因組學

有機體是由遺傳與表觀遺傳兩方面的信息組成的，在核苷酸的精確復制、轉錄和翻譯過程中，保證了基因的穩定與連續。表觀遺傳學是指基因的調控作用，也就是在不改變DNA堿基序列的前提下，基因的表達會發生可遺傳的變化^［22］。表觀基因組學是一門在基因組水平上研究表觀遺傳修飾的學科，涉及環境與基因的交互作用，主要包括DNA甲基化、組蛋白修飾和micro RNAs（miRNA）調控等方面^［23-24］。

奶牛乳腺炎的發生是病原與環境因素共同作用的結果，因此表觀基因組學技術是探究奶牛乳腺炎的發生機制的常用手段^［25］。Wang等^［26］將金黃色葡萄球菌懸浮液和無菌載體磷酸鹽緩沖液分別注射至奶牛的兩個乳區中，收集金黃色葡萄球菌陽性和對照乳腺組織并提取DNA；利用Methyl-RAD Seq技術分析全基因組DNA甲基化水平，對比陽性組織和對照組織間的DNA甲基化的變化，在陽性組和對照組間共篩選到9 181個差異甲基化GmCGG位點和1 790個差異甲基化CmCWGG位點；GO和KEGG富集分析結果顯示，差異甲基化GmCGG參與免疫應答通路，而差異甲基化CmCWGG主要富集于與代謝相關的基因中，這些甲基化位點可能是奶牛乳腺炎的潛在調控因子，為未來表觀遺傳調控研究提供線索。Wu等^［27］利用RNA-Seq技術測定了金黃色葡萄球菌的細胞壁成分肽聚糖（PGN）和磷壁酸（LTA）誘導的牛乳腺上皮細胞（MAC-T）的基因表達譜，結合生物信息學分析，結果得出：PGN/LTA可通過下調DNA甲基化水平，上調炎癥 因子的表達，從而誘發乳腺炎的發生；同時PGN/LTA還能通過抑制組蛋白乙酰轉移酶活性或增強組蛋白脫乙酰酶的活性，降低組蛋白H3的乙?；?，導致酪蛋白表達降低，進而減少泌乳。Ju等^［28］采用甲基化測序（reduced representation bisulfite sequencing， RRBS）和RNA-Seq測序技術，對健康奶牛和大腸桿菌感染所致乳腺炎奶牛的血液中性粒細胞進行了全基因組DNA甲基化圖譜測定，以鑒定關鍵差異甲基化，結果得出：與健康奶牛相比，大腸桿菌感染后奶?；蚪M的總體DNA甲基化水平降低，共鑒定了494個差異甲基化區域，其中包括61個上甲基化區域和433個下甲基化區域；該研究證明了啟動子區域的DNA甲基化影響了奶牛免疫相關基因的差異表達，而外顯子區域的DNA甲基化調控了基因的選擇性剪接。上述表觀基因組學的研究中，揭示了關鍵基因的DNA甲基化的變化，闡明了其在調控奶牛乳腺炎免疫、炎癥及代謝通路等方面的作用。

表觀遺傳學在乳腺炎調控網絡的系統性解析及表觀遺傳調控產品開發方面尚處初級階段^［29］。目前市場上缺乏針對乳腺炎的表觀遺傳調控工具，這主要受限于對乳腺炎表觀遺傳調控機制的不完全揭示，以及表觀遺傳編輯技術的高成本和復雜性。隨著對乳腺炎表觀遺傳標志物的深入研究和成本的降低，已闡明的遺傳標記可為奶牛乳腺炎抗性的表觀遺傳修飾及其機制的全面解析提供參考^［26］，表觀遺傳調控技術有望在乳腺炎防治中發揮更大作用。

2.3 轉錄組學技術

轉錄組學技術是指一種從整體水平上對細胞內基因轉錄的情況和轉錄調控規律進行研究的重要手段，既能反映機體的組織或細胞在某個生長發育時期的基因表達量，又能比較其在不同環境、不同生理狀態下的表達差異^［30］。依據原理可將轉錄組學技術劃分為雜交轉錄組學技術（cDNA芯片）與測序轉錄組學技術（RNA sequencing， RNA-seq）兩類^［31］。RNA-seq包括了非編碼RNA（non-coding-RNA， ncRNA）及編碼RNA（mRNA， rRNA， tRNA）測序^［25］。隨著測序技術迅猛發展，轉錄組學測序技術在奶牛乳腺炎研究上得到越來越多的應用。

將健康與患病奶牛乳腺中的轉錄本進行比對，在轉錄層面上闡明病原體與寄主之間的互作及其對機體免疫反應的影響，可以深入探究奶牛乳腺炎的發病機制，并挖掘與乳腺炎發生發展密切相關的分子靶標^［32］。Chen等^［33］收集了健康和被金黃色葡萄球菌感染的乳腺上皮細胞系MAC-T來源的外泌體，提取兩種外泌體RNA，通過RNA-seq高通量轉錄組測序技術，結合差異表達分析，篩選出了186個差異表達基因、431個差異表達mRNA和19個差異表達LncRNA；進一步的GO功能富集和KEGG富集分析顯示，這些差異表達基因和對應的lncRNA靶基因細胞在代謝、跨膜運輸、免疫應答等方面發揮關鍵作用，并參與了TNF、Notch、MAPK、NF-κB、Hippo、p53等與炎癥反應密切相關的信號通路，有助于金黃色葡萄球菌感染所致奶牛乳腺炎的研究。Yang等^［34］培養了MAC-T細胞，采用miRNA-29c抑制劑和陰性對照（NC）抑制劑轉染細胞，進行RNA提取，利用RNA-seq測序技術和基因差異表達分析，結果顯示：與NC抑制劑組相比，miR-29c抑制劑組中出現了42個上調基因和27個下調基因（Plt;0.05）；進一步通過GO和KEGG等分析表明，FOXO1、TNF-α和BoLA-DQA5等多個基因參與MAPK級聯反應、細胞活性氧代謝過程，是參與乳腺上皮氧化應激和炎癥反應的潛在調節因子，對奶牛乳腺炎的治療手段的研究有重要意義。Sharifi等^［35］選取了被牛常染色體18（BTA18）上特定QTL影響、表現出乳腺炎易感性高低差異的基因表達數據，通過微陣列數據分析和功能富集分析，鑒定出了568個基因差異表達，結果顯示：上調基因參與多個機體代謝過程，下調基因參與炎癥相關信號通路；構建基因調控網絡，分析表明，TP53、SP1配體、INS、IL1B、IFNG、TGFB1、EGF和蛋白激酶MAPK1等轉錄因子被認為是抗乳腺炎的核心調節因子，有助于乳腺炎耐藥性分子機制的深入研究。上述轉錄組研究中，主要運用RNA-seq測序技術，揭示了多個基因和調控因子參與代謝、免疫應答以及炎癥相關的信號通路，為奶牛乳腺炎發病機制的研究提供依據。

轉錄基因組學揭示了多個相關因子和通路，將其轉化為即時診斷試劑還需克服技術成熟度和成本控制的挑戰。Lee等^［36］結合微陣列和多重PCR技術，開發了一種能夠在6 h內檢測7種常見引起奶牛乳腺炎的病原體的生物芯片，包括金黃色葡萄球菌、牛支原體、牛棒狀桿菌和鏈球菌屬。該方法展現了高度的特異性和敏感性，能夠同時檢測多個樣品，適用于奶牛場中乳腺炎病原體的快速篩查和檢測。此外，其基于特定基因序列的靶向擴增與DNA雜交反應，確保了檢測結果的準確度超過了傳統PCR產物分析方法。然而，盡管在診斷效率和精準性上較好，奶牛乳腺炎生物芯片的廣泛應用仍面臨一些挑戰；該方法對技術人員有一定的專業要求，更適合專業的分子生物學實驗室，即使實際操作培訓相對簡便。并且，高昂的成本，普通養殖場難以承擔，加上當前奶牛乳腺炎生物芯片僅能檢測有限種類的病原體，使得其廣泛應用較難。奶牛乳腺炎生物芯片靈敏、特異、高通量的特性，以及理論上可擴展的病原體探針庫，為實現奶牛乳腺炎多種病原體的同時檢測提供了可能。

2.4 蛋白質組學技術

蛋白質組學技術是指以單個細胞、組織或生物體內的所有蛋白質為研究對象，從序列、結構、相互作用、表達、定位和修飾等多個方面，對蛋白質之間的相互作用與聯系及其動態變化進行研究^［37-39］。隨著機體生長時期和環境的變化，蛋白質組會發生動態變化^［40］。通過蛋白質組學技術，可以確定目標樣品中存在的蛋白質，并量化各種病理狀態下蛋白質表達的變化^［41］。當前，在蛋白質組學研究中，主要技術包括樣品制備技術、蛋白質分離技術、蛋白質鑒定技術以及生物信息學分析技術^［42］。

蛋白質是牛乳中的重要營養物質，通過蛋白質組學技術，分析奶牛發生乳腺炎時乳蛋白的組成、功能及其與正常牛乳的差異進行比對，可為乳腺炎奶牛診斷提供新思路。Turk等^［43］選取了32頭西門塔爾牛，分成健康、CM和SCM三個組，分別采集牛奶和血清樣本，采用串聯質量標簽（TMT）蛋白質組學，結合液相色譜-串聯質譜技術（LC-MS/MS），比對三組乳蛋白和血清樣本的變化；生物信息學分析結果顯示，參與宿主防御、轉運的蛋白質在牛奶中的豐度增加，而在血清中則是豐度下降；在牛奶蛋白質組，CM和SCM組的某些蛋白質豐度高于健康組，在血清蛋白質組則相反；該研究表明了蛋白質豐度水平的變化可作為評估宿主反應的生物標志物，對預防奶牛乳腺炎感染的研究有重要作用。Abdelmegid等^［44］選取了不同泌乳時期的12頭奶牛，分為健康組和金黃色葡萄球菌陽性組，分別收集牛奶樣品制成乳清；采用二維差分凝膠電泳結合LC-MS/MS技術，并結合生物信息學對乳清進行蛋白質組學分析；結果顯示，金黃色葡萄球菌陽性組乳清檢測出了28種高豐度蛋白，其中9種具有宿主防御功能，包括血清轉鐵蛋白、補體C3、纖維蛋白原y-B鏈和組織蛋白酶B、β-2-微球蛋白等，這些蛋白可作為奶牛SCM的潛在候選生物標志物。Bathla等^［45］采用了TMT定量蛋白質組學方法來檢測SCM奶牛的牛奶蛋白質組的變化，以揭示奶牛SCM發病相關的潛在靶點；通過TMT-nLC-MS/MS分析，構建蛋白質相互作用網絡，鑒定出了220種和157種蛋白質在健康和SCM組樣品之間差異表達，有82個蛋白上調，27個蛋白下調，其中CHI3L1、LBP、GSN、GCLC、C4和PIGR等蛋白的過表達會激發宿主的防御系統，從而引發細胞因子和炎癥分子的產生，這些蛋白可作為SCM的診斷生物標志物。上述蛋白質組的研究中，通過獲取差異表達蛋白，進行蛋白功能分析，篩選出了多個可作為奶牛乳腺炎診斷標志物的蛋白。

蛋白質和酶類均可作為奶牛乳腺炎診斷的標志物，以蛋白質和酶類為基礎的診斷技術已取得一定進展，它們大多仍局限在實驗室及科學研究范圍內，未能廣泛應用于市場實踐^［46］。Alhussien和Dang^［47］開發了一種針對中性粒細胞的髓過氧化物酶（MPO）的半定量側向層析法，該方法使用膠體金納米顆粒作為標記物，與特異性極高的單克隆抗MPO抗體結合，形成了一個精準的檢測體系。通過與酶聯免疫吸附測定（ELISA）和斑點印跡等方法的對比驗證，這一側向層析法展現出了更高的靈敏度和準確性優勢；然而，該方法依賴于細胞提取物及專業設備的操作，限制了其在奶牛場的應用。未來開發的方向應集中在簡化樣本處理流程，以減少對專業設備的依賴，簡化檢測操作并降低檢測成本，開發出適用于現場采樣的即時檢測手段，將蛋白質組學在奶牛乳腺炎領域的研究成果轉化為早期診斷策略。

2.5 代謝組學技術

代謝組學技術主要應用于生物系統內的相對分子質量1 000以內的小分子物質的定量分析，研究機體在不同狀態下的代謝產物的變化情況，并根據代謝產物圖譜從整體上了解機體的生理和病理狀況，與化學信息學結合，分析機體代謝物的變化規律，獲取與之相對應的生物標志物，從而全面反映機體在特定時間和環境條件下的整體機能狀態^［48］。色譜、質譜、核磁共振等技術的聯用是當前代謝組學研究的主要方法，具有靈敏度高、特異性好、可進行定性定量檢測等優點^［49］。代謝產物往往是一系列復雜的生物化學過程的終產物，它將基因組、轉錄組、蛋白質組和表型有機聯系在一起，是揭示代謝變異的遺傳學機制的重要手段^［50］。

利用代謝組學技術對奶牛乳腺炎進行研究，能夠對乳腺組織中的異質性代謝物進行分析，并篩選出與之相關聯的生物標記物，進而揭示奶牛乳腺的生理病理變化，為乳腺炎的早期預警、診斷及治療提供有價值的參考。Sundekilde等^［51］基于核磁共振的代謝組學技術分析了876頭奶牛的牛奶樣品，通過相對定量篩選出了體細胞計數不同的牛奶代謝物，進行相對定量，結果表明：可以確定8種代謝化合物的水平在體細胞計數高或低的牛奶中存在顯著差異，在體細胞水平高的牛奶中，乳酸、異亮氨酸、乙酸鹽和β-羥基丁酸酯含量增加，而馬尿酸鹽和富馬酸鹽含量降低。Zhu等^［52］基于非靶向核磁共振波譜的代謝組學技術分析了健康組和CM組奶牛的牛奶和血液樣本中的小分子代謝物，結果顯示：與健康組比較，患有CM的奶牛的牛奶樣本中二甲胺、酪氨酸、乳酸、亮氨酸、脯氨酸等8種物質的含量均明顯增加；通過牛奶和血清的通路分析，說明CM干擾了乳腺中的三羧酸循環，從而影響牛乳中的代謝物平衡，明確了CM引起的牛奶代謝的機制。Lan等^［53］基于質譜代謝組學和Q-PCR技術，運用LPS刺激MAC-T細胞建立乳腺炎炎癥模型，通過RT-PCR和LC/MS檢測，研究甲硫氨酰-甲硫氨酸（Met-Met）在該模型中的炎癥反應和代謝物變化，結果顯示：Met-Met可顯著抑制LPS誘導MAC-T細胞中TNF-α、IL-8、AP-1和MCP-1等促炎因子的表達，促進色氨酸、苯丙氨酸和組氨酸的合成代謝，并表明了Met-Met通過其自身的水解影響氨基酸、嘌呤和脂肪酸代謝來改善MAC-T炎癥，可應用于奶牛乳腺炎的治療。在上述代謝組研究中，通過比較乳腺炎奶牛的多種代謝物的變化情況，明確了與乳腺炎相關的關鍵代謝物和異常代謝通路，為乳腺炎機制的闡明提供參考。

代謝組學在揭示奶牛乳腺炎相關的代謝變化上潛力巨大，但將其轉化為市場應用時，面臨組學數據復雜性、樣本預處理的繁瑣步驟以及高昂的分析成本等問題。當前，市場缺乏基于代謝組學發現的奶牛乳腺炎即時診斷工具。因此，簡化分析流程、降低成本以及建立標準化的代謝物數據庫，是推動代謝組學在奶牛乳腺炎實際應用的發展重點。

2.6 微生物組學技術

微生物組是指細菌、古菌、低（高）等真核生物、病毒等微生物的基因和基因組，及其周圍環境在內的全部，在動物的營養物質吸收、疾病抵抗和環境適應中發揮著重要作用。微生物組學技術主要是借助高通量測序技術和質譜識別技術等現代化手段，對微生物組內部種群的相互關系、結構特性、功能屬性，以及其與周圍環境或潛在宿主間復雜的相互依存關系進行探究分析的一種手段，主要包括四個分支：微生物宏基因組學、微生物宏轉錄組學、微生物宏蛋白質組學和微生物宏代謝組學^［54］。微生物組是各種生態系統不可或缺的組成部分，是某一特定生態環境或生態系統中全部微生物種群及其攜帶的遺傳數據庫，是衡量微生物群落結構、功能特性和動態變化規律的關鍵指標^［55］。

牛奶微生物組的組成是犢牛健康的重要決定因素，利用宏基因組學、宏轉錄組學、宏蛋白質組學或宏代謝組學對患病和健康的牛奶樣品的微生物組進行比較，可以評估微生物組多樣性與奶牛乳腺炎之間的關聯，有助于乳腺炎預防和診斷新手段的發現。Hoque等^［56］對CM和健康奶牛的牛奶樣品的微生物組進行了宏基因組鳥槍法測序（whole metagenome sequencing， WMS），結合PathoScope（PS）和MG_PAST（MR）兩個生物信息學分析平臺分析了宏基因組的測序數據，結果顯示：患有CM的奶牛具有獨特的微生物群落，CM和健康奶牛樣品與細菌增殖、免疫反應、氧化應激、調節和細胞信號傳導、耐藥基因等相關的代謝途徑存在豐度差異。Burakova等^［57］利用lon Torrent PGM平臺對16S rRNA的V3區進行測序，以確定CM、SCM和健康奶牛的牛奶樣品的微生物組成，并比較了患乳腺炎奶牛使用抗生素治療前后牛奶中微生物組的變化；結果顯示：與健康奶牛相比，CM組和SCM組中的薄層菌屬（Hymenobacter）和毛螺旋菌屬（Lachnospiraceae_ NK4A136_group）的豐度增加；與健康組和未使用抗生素治療的奶牛相比，抗生素療法降低了牛奶中鏈球菌屬（Streptococcus）的水平，還增加有益細菌不黏柄菌屬（Asticcacaulis）的豐度。Sahoo等^［58］利用Illumina平臺對SCM和健康奶牛的牛奶樣品進行了宏基因組測序，結果發現：SCM牛奶中的微生物群落主要為致病性細菌，與健康牛奶相比，SCM牛奶中的細菌數量和多樣性更高，抗生素耐藥基因更多，進一步揭示了SCM牛奶的微生物群落和健康牛奶的微生物群落的差異。在上述微生物組研究中，揭示了患乳腺炎奶牛與健康奶牛的牛奶的微生物差異，增加了對乳腺炎病原菌多樣性的了解，對探尋維持乳腺健康策略及避免乳腺炎抗生素耐藥性的產生有重要意義。

微生物組學揭示了乳腺炎與特定微生物群落結構之間的關聯，但目前將這些發現轉化為實際診斷或治療手段的應用仍然有限。例如，特定細菌種類或其代謝產物的鑒定可能指示乳腺炎狀態，但直接將這些微生物組信息轉化為現場可用的診斷測試還面臨技術難題。在復雜微生物群落中實現準確快速地識別致病菌，以及在多樣化的環境和個體差異中保持診斷的穩定性是當前面臨的主要技術難題^［59］。此外，高通量測序技術的成本問題是組學技術廣泛應用的一大嚴重阻礙。

2.7 聯合組學技術

多組學是將兩種或多種組學有機地聯合起來，對復雜生命體系的機制、生物體內的各種成分與表現進行系統性研究的分析技術^［60］。對多組學數據進行關聯分析，可以發現組間的關聯，研究各層次的遺傳物質的共同途徑與差異表達以及在整個體系水平上的全局動力學變化，得到更為豐富和全面的生物體系的信息，進而達到不同組學分析間不同層次的相互印證、互補以及揭示的目的^［16］。

近年來，多組學技術逐漸應用于奶牛乳腺炎的研究上，主要從系統生物學角度解析奶牛乳腺炎的分子機制（圖2）。Naserkheil等^［62］基于基因組學數據和轉錄組學數據整合分析了奶牛乳腺炎的候選基因、生物標志物和分子機制；采用全基因組表達譜芯片、RNA-Seq等技術，結合GWAS結果，整合不同的信息來源，篩選出了33個與奶牛乳腺炎發生發展相關的候選基因，其中CXCR1、HCK、IL1RN、MMP9、S100A9、GRO1和SOCS37等基因為奶牛乳腺炎發生的關鍵基因；同時，構建了蛋白-蛋白互作及基因調控網絡，揭示了控制奶牛乳腺炎免疫反應的主要代謝信號通路。Tong等^［61］結合非靶向代謝組學與16S rRNA基因測序，分析了亞臨床無乳鏈球菌乳腺炎（subclinical streptococcus agalactiae mastitis， GBS）的相關分類和代謝物譜變化；采用MiSeq高通量測序儀對GBS組奶牛和健康組奶牛的牛奶樣品進行16S rRNA基因測序，同時利用氣相色譜-飛行時間-質譜法對牛奶代謝物譜進行測定，結果顯示：GBS組和健康組奶牛的牛奶中的微生物群落存在顯著差異，與健康組相比，GBS組牛奶中微生物多樣性更高，丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代謝及精氨酸生物合成顯著降低，并表明了甘油可為診斷GBS的潛在生物標志物。王正興等^［63］基于基因組學和蛋白質組學技術，對干擾素ε基因（IFNE基因）在奶牛乳腺炎的發生發展中發揮作用進行研究；通過脂多糖刺激構建bMECs炎癥表達模型，采用基因測序和生物信息學分析方法，結果顯示：在bMECs炎性模型中，乳腺上皮細胞IFNE基因的表達顯著升高，IFNE基因可以抑制乳腺上皮細胞的炎性反應，從而減輕乳腺上皮細胞的炎性損傷，為奶牛乳腺炎的分子防治及分子育種提供理論依據。綜上所述，相較于單一組學技術，多組學整合分析可以得到更加豐富的數據，從多個角度揭示奶牛乳腺炎發病機制，為奶牛乳腺炎的預防、診斷和治療提供更可靠的數據支撐和科學結論。

3 小 結

乳腺炎不僅嚴重影響奶牛的健康，其還直接關系到生鮮乳的安全。本文通過梳理基因組學、表觀組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學和微生物組學等多組學技術的特征，闡述了不同組學技術在奶牛乳腺炎上的研究優勢，拓寬了對乳腺炎復雜病理機制的認知，還促進了對該病早期預警與干預策略的探索，為奶牛乳腺炎的科學管理奠定了堅實的理論基礎（表1）。但是，面對海量的數據和復雜的生命現象，單組學分析方法在解析奶牛乳腺炎等多因素疾病時具有局限性，難以滿足全面解讀發病機制的需求。未來，隨著生物信息學和數據整合技術的不斷進步，多組學技術的聯合應用將更加精準地鑒定疾病標志物，描繪關鍵調控通路，為開發新型診斷手段和制定針對性防治措施提供前所未有的可能，進而推動奶牛養殖業向更高效、健康的模式轉型，確保乳品供應鏈的穩定與安全。

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（編輯 白永平）