《Food Chemistry》：Country and varietal influences on the nutritional quality and protein digestibility-corrected amino acid scores of groundnuts across six countries
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•花生的营养品质在不同环境和品种间存在显著差异。•总脂肪和蛋白质含量主要受国家效应驱动。•赖氨酸始终限制花生蛋白质的品质，并影响PDCAAS。•花生表现出多种PDCAAS值，而非单一数值，这主要反映了氨基酸组成的变异。引言据预测，到2080年代中期全球人口将超过100亿（联合
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花生的营养品质在不同环境和品种间存在显著差异。
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总脂肪和蛋白质含量主要受国家效应驱动。
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赖氨酸始终限制花生蛋白质的品质，并影响PDCAAS。
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花生表现出多种PDCAAS值，而非单一数值，这主要反映了氨基酸组成的变异。
引言
据预测，到2080年代中期全球人口将超过100亿（联合国经济和社会事务部，2024），全球粮食系统面临日益增长的压力，需要提供营养充足且环境可持续的饮食。当前的膳食建议强调减少红肉消费，增加植物性蛋白质来源的摄入量，以改善人类健康并降低环境足迹（Willett等，2019）。然而，气候变化预计将同时降低作物产量（Scheelbeek等，2018）和粮食作物的蛋白质含量（Dietterich等，2015），加剧了人们对全球粮食系统能否满足未来营养需求的担忧。因此，粮食系统必须应对一个双重挑战：满足对高质量膳食蛋白质日益增长的需求，这些蛋白质对组织维持和生长至关重要（Tomé，2013；Wu，2016），同时确保均衡的脂肪酸谱，以支持代谢健康和认知发展（Luchtman & Song，2013）。实现这些营养目标的同时，还必须与减少温室气体排放和克服当前农业实践可持续性局限性的紧迫努力相结合（Poore & Nemecek，2018；Ritchie，2019）。花生是许多低收入国家小农农业系统的关键组成部分，在这些国家，花生既是一种富含蛋白质和油脂的营养食品，也是家庭收入来源和粮食安全的重要保障（Melesse等，2023；Semba等，2021）。
除了农学和环境效益之外，豆类还富含脂质和蛋白质，是可持续粮食系统的宝贵资源（Semba等，2021）。例如，花生主要由食用油（31–60%）（Cobb & Johnson，1973）和蛋白质（20–30%）组成（Alhassan等，2017；Bonku & Yu，2020；Pancholy等，1980；Parmar等，2022）。花生油富含不饱和脂肪酸，其中油酸（C18:1，n-9）和亚油酸（C18:2，n-6）是决定油脂稳定性和营养品质的主要因素。由于存在碳-碳双键，花生油特别容易受到脂质氧化的影响（Ahmed & Young，1982）。花生油中的其他成分包括饱和脂肪酸（棕榈酸C16:0、硬脂酸C18:0、花生酸C20:0、芥酸C22:0和山嵛酸C24:0）（Shasidhar等，2017）。饱和脂肪酸具有升高胆固醇的作用，多不饱和脂肪酸具有降低胆固醇的作用，而单不饱和脂肪酸在这方面的作用是中性的（Groff等，1995）。据报道，花生的多不饱和脂肪酸与饱和脂肪酸之比为1.8，而大豆油为2.9，玉米油为4.3，红花油为8.7（Carpenter等，1976）。由于油脂的脂肪酸谱决定了其在食品和非食品用途中的营养品质和功能性，通过鉴定遗传资源和分子标记来降低多不饱和程度并增加单不饱和脂肪酸含量的努力，促成了高油酸花生品种的培育（Norden等，1987；Sarvamangala等，2011）。油酸的自氧化稳定性比亚油酸高10倍（Bolton & Sanders，2002；Gorbet & Knauft，1997；Mozingo等，2004；O'Keefe等，1993）。因此，油酸与亚油酸之比（O/L比 > 7:1）较高的品种具有更长的货架期和健康效益（Dwivedi等，1995；Janila等，2016；O'Byrne等，1997；Parmar等，2022；Rathnakumar & Sujatha，2022；Shasidhar等，2017；Vassiliou等，2009；Wilson等，2016）。这些变异使得首次鉴定出了一个含有至少80%油酸（18,1，n-9）和约2%亚油酸（18,2，n-6）的花生育种品系（Norden等，1987）。赋予高油酸与亚油酸含量的性状被证明受两个隐性基因控制（Moore & Knauft，1989）。将高油酸（HO）基因引入新的花生育种品系（Andersen等，1998）使得通过引入NuMex（新墨西哥州立大学）品系，首次获得了高油酸西班牙型花生（Puppala & Tallury，2014）。
豆类也是一种有趣的蛋白质来源，干种子总重量的13至55%为蛋白质（Singh等，2022）。此外，食品蛋白质的营养价值取决于其必需氨基酸（IAA）含量和消化率。为了评估蛋白质品质，蛋白质消化率校正氨基酸评分（PDCAAS）是粮农组织推荐的方法，该方法同时考虑了必需氨基酸谱相对于人类需求模式的比例以及蛋白质消化率。据报道，花生的PDCAAS在0.46到0.55之间（取决于参考模式）（Hertzler等，2020；Sarwar & Peace，1986），最高可达0.82（de Oliveira Sousa等，2011）。尽管花生的氨基酸组成因品种和种植地点而异，但花生含有全部20种氨基酸，且比例各异，是精氨酸最丰富的来源。花生的常见限制性氨基酸包括赖氨酸、苏氨酸、异亮氨酸、缬氨酸以及含硫氨基酸，如蛋氨酸和半胱氨酸（Andersen等，1998；Bonku & Yu，2020；Pancholy等，1978；Young等，1973）。氨基酸含量的这些变异表明不同花生品种间存在显著的遗传变异，这证明了对具有有利氨基酸谱的花生进行品种选择是合理的（Basha等，1980；Oupadissakoon等，1980）。
先前的研究已记录了品种间在油含量、脂肪酸组成、蛋白质浓度和氨基酸谱方面存在显著变异（Andersen等，1998；Basha等，1980；Bonku & Yu，2020；Oupadissakoon等，1980）。特别是，高油酸种质的开发表明，通过育种可以显著改善油酸与亚油酸之比，从而提高氧化稳定性和营养价值（Moore & Knauft，1989；Norden等，1987）。高油酸瓦伦西亚品种NuMex-01的发布代表了花生改良的一个重要里程碑，并为后续的育种计划提供了有价值的亲本来源，这些育种计划的目标品种适应非洲传统农学实践（灌木型），而非蔓生型品种，旨在结合农学表现与改善的油脂品质（Puppala & Tallury，2014）。尽管一些研究报告了基因型×环境或×国家或×地点的互作，但大多数研究仅关注单一国家或地点内的单一营养性状（Andersen等，1998；Baring等，2013；Bovi，1982；Coffelt等，1975；Dean等，2009；Holley & Hammons，1968；Onemli，2012；Oupadissakoon等，1980；Sekhon等，1973；Sun等，2014；Taira，1985；Toomer，2018；Young等，1974；Zhang等，2023）。此外，关于基因型和国家对氨基酸和脂肪酸变异的相对贡献的信息仍然有限，特别是在非洲国家，花生是膳食蛋白质和脂质的主要来源。同时也缺乏对来自高油酸种质的育种品系与地方适应性品种在多个生产地理区域的比较评价。因此，尚不清楚是否能在不同国家中一致地鉴定出营养品质更优的品种。
迄今为止，兼具高油酸和特定氨基酸品质性状的花生品种在海地、几内亚、布基纳法索、尼日利亚、埃塞俄比亚和马达加斯加尚不可商业购买。我们希望测试源自高油酸品种NuMex-01的育种品系，并将它们与这6个环境中的地方品种进行比较。本研究的目的是从氨基酸和脂肪酸谱的角度调查营养品质，以推荐每个国家的最佳品种。据我们所知，这是第一项洲际研究，旨在根据其营养品质鉴定适应当地环境条件的花生品种。
章节摘要
花生样品
新墨西哥州立大学开发的高油酸品种（NuMex01（Puppala & Tallury，2014）、NuMex-02、NuMex-03、NuMex-M6、NuMex-M7和NuMex-PR42）与非高油酸品种Valencia-C一起在2021年至2024年期间进行了测试。试验按照各国注册新花生品种的国家要求进行，并在六个国家与地方品种进行了比较：布基纳法索（Leo 11.06°N 2.06°W，Gampala 12°25′N 1°12′W，以及Koupala 12° 10′ 43.1″N 0°
营养性状的变异
总脂肪和总蛋白质含量如图1所示。从2021年至2024年间在六个不同国家、23个试验点共22个品种中收集的样品中，我们获得了足够的样品进行174次总脂肪含量分析、148次总蛋白质含量分析、144次完整脂肪酸谱分析、174次排除山嵛酸C17:0、二十碳烯酸C20:1 n-9、芥酸C22:0和山嵛酸C24:0的脂肪酸谱分析，以及83次氨基酸谱分析。计数数量，
结论
推广低亚油酸含量的高油酸品种有助于改善脂质稳定性和延长货架期，同时通过限制过量的omega-6摄入来支持更有利的膳食脂肪酸平衡。开发快速的非破坏性方法来评估营养品质将进一步增强大规模品种筛选，因为全面的实验室分析仍然需要大量资源。总体而言，这项工作突出了整合
CRediT作者贡献声明
Monique Chan-Huot：撰写 – 审阅与编辑，撰写 – 原稿撰写，可视化，验证，监督，资源，项目管理，方法学，调查，资金获取，正式分析，数据管理，概念化。Juliane Calvez：验证，方法学，正式分析，数据管理。Nathalie Locquet：方法学，正式分析，数据管理。Doriane Delacroix Ouedraogo：撰写 – 审阅与编辑，可视化，正式分析。Luis Miguel Rua Pelaez：
资助
INRAE，TSARA。
Onyx Développement SAS。
Hilina Enriched Foods PLC。
GIZ，Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit GmbH，强化农村价值链II。
Mercy Corps，RIPA计划。
扎里亚农业研究所，感谢其提供试验地和种子实验室。
本研究部分由NMSU - 农业试验站管理的Hatch能力基金支持。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些关系可能影响本论文所报道的工作。
Monique Chan-Huot|Juliane Calvez|Nathalie Locquet|Doriane Delacroix Ouedraogo|Luis Miguel Rua Pelaez|Anais Sauvage|Maxime Bohin|Siba Dopavogui|Moussa Mara|Jean-Cosme Rouzaud|Zaoro Touaoro|Sy Appolinaire Traore|Amos Miningou|Adama Neya|Christophe Dabire|Omar Coulibaly|James Blanc|Jean Wilner|Remenson Tenor|Abdi Mohammed|Dalila Azzout-Marniche
