《Comparative Biochemistry and Physiology Part D: Genomics and Proteomics》：Revealing potential biomarkers and metabolic mechanisms of ovarian aging in hens during late laying period based on machine learning and metabolomics
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Xuan Huang|Xiaolei Hao|Lin Han|Qi Chen|Zhaozheng Yin贵州省贵阳市贵州农业职业学院畜牧渔业系，中国551400摘要在产蛋后期，卵巢功能下降是全球家禽产业经济效益面临的主要瓶颈。然而，卵巢老化的潜在代谢机制以及可靠的早期预警生物标志
Xuan Huang|Xiaolei Hao|Lin Han|Qi Chen|Zhaozheng Yin
贵州省贵阳市贵州农业职业学院畜牧渔业系，中国551400
摘要
在产蛋后期，卵巢功能下降是全球家禽产业经济效益面临的主要瓶颈。然而，卵巢老化的潜在代谢机制以及可靠的早期预警生物标志物至今仍不甚明了。在本研究中，我们首次对处于产蛋高峰期（30周）和产蛋后期（50周）的泰和丝羽鸡卵巢组织进行了非靶向LC-MS/MS代谢组学分析，并采用整合了LASSO、随机森林和支持向量机算法的集成机器学习策略，筛选出卵巢老化的高可信度核心生物标志物。此外，我们还进行了基因表达分析以验证相关的分子机制。研究结果表明，两组卵巢组织的代谢谱存在显著差异。共鉴定出6个核心生物标志物，其中4种为长链酰基肉碱。机制分析显示，肉碱转运系统中的关键基因表达下调导致线粒体脂肪酸β-氧化功能受损，进而引发过度氧化应激，损害卵巢内分泌功能。总之，本研究确定长链酰基肉碱可作为泰和丝羽鸡卵巢老化的潜在代谢生物标志物。这些发现为了解家禽卵巢老化的代谢基础提供了新视角，也为精准调控本土家禽品种的繁殖性能奠定了理论基础。
引言
全球家禽蛋产业在保障全球高质量动物蛋白供应方面发挥着关键作用（Zhang等，2024a；Zhang等，2024b）。但在商业养殖中，无论是高度商业化的现代家禽品系还是具有价值的本土品种，当母鸡进入产蛋后期（通常为50周龄左右）后，其产蛋率都会逐渐下降，蛋质也会变差，给家禽养殖业带来巨大经济损失（Wen等，2022）。生殖功能衰退的根本原因是卵巢老化，其特征为卵泡发育停滞、闭锁卵泡增多以及卵巢储备能力下降（Yang等，2024）。泰和丝羽鸡是中国著名的本土家禽品种，因其独特的肉质和药用价值而备受重视（Xiong等，2024）。然而，关于泰和丝羽鸡生殖衰老的分子机制研究仍然十分有限。阐明该品种卵巢老化的过程不仅有助于延长其产蛋周期，对于保护和开发具有特色的家禽种质资源也具有重要意义。
以往关于家禽卵巢老化的研究主要聚焦于下丘脑-垂体-性腺轴功能、氧化应激加剧以及特定基因的表达调控（Wang等，2024；Wei等，2024）。尽管这些研究提供了有价值的见解，但老化本质上是一个涉及深刻代谢重编程的系统过程（Valtetsiotis等，2023；Bao等，2024）。作为细胞生理活动的最终产物，代谢物能够最直接、最准确地反映卵巢组织在特定生理阶段的表型状态（Chen等，2024a；Chen等，2024b）。近年来，非靶向代谢组学已被广泛用于人类和哺乳动物的疾病诊断及衰老机制研究（Feng和Zhao，2025；Zhang等，2024a）。此外，这种方法也越来越被用于探索家禽的代谢紊乱和机体稳态问题（Guo等，2026）。然而，母鸡产蛋后期卵巢的代谢谱特征仍不为人所熟知，尤其缺乏能够准确指示卵巢功能下降的早期预警代谢生物标志物。
代谢组学数据具有高维度、高噪声和复杂非线性等特点（Gromski等，2015）。传统的单变量统计分析或简单的多变量模型在筛选核心生物标志物时，往往容易出现高假阳性率或过拟合的问题（Westerhuis等，2008）。近年来，机器学习算法在挖掘高维生物数据方面表现出了优异的性能（Ge等，2025）。为了获得具有高稳健性和泛化能力的生物标志物组合，采用集成策略已成为一种前沿趋势（Abeel等，2010；Omidi等，2020）。例如，将具有强大特征降维功能的LASSO回归、擅长处理非线性关系的随机森林，以及具备优异泛化能力的支持向量机递归特征消除方法相结合，可通过多模型“投票机制”有效过滤掉冗余信息，从而识别出驱动表型变化的核心代谢特征（Wen等，2024；Ge等，2025）。虽然这类研究通常需要大量数据，但最近的综述表明，即使样本量较小，机器学习方法在代谢组学研究中也具有实用性。值得注意的是，已有研究证明，即便每类只有三个样本，使用SVM等算法也能实现可靠的二分类（Liebal等，2020）。
因此，我们结合非靶向代谢组学与多模型机器学习方法，研究了泰和丝羽鸡在产蛋高峰期（30周）和老化期（50周）的卵巢代谢重编程情况。本研究旨在筛选出卵巢衰老的核心代谢生物标志物，并阐明其背后的分子机制。最终，这些发现将为生殖功能衰退提供可靠的早期预警指标，也为延长本土家禽品种的产蛋周期提供理论依据。
章节节选
实验动物与样本采集
本动物实验方案严格遵循中国《动物福利指南》执行，并获得了浙江大学动物福利委员会的批准（批准号：ZJU20190149）。最初，1200只同批健康的泰和丝羽鸡在100日龄时被转移到同一个产蛋鸡舍中，它们被安置在单独的笼子里，饲养条件及营养标准均保持一致。从实验开始
产蛋性能
如图1所示，个体产蛋状态的热图显示，两组母鸡的产蛋频率和节奏存在显著差异。30周龄的母鸡（P1-P6）在整个观察期内都保持着连续的产蛋行为，非产蛋日数量极少（白色方块），产蛋节奏稳定。而50周龄的母鸡（A1-A6）的产蛋节奏则出现明显改变，产蛋变得不规律
讨论
家禽在产蛋后期卵巢功能下降是限制蛋品生产行业经济效益的关键因素。虽然激素紊乱和卵泡闭锁等表型已被广泛认可，但导致这些变化的潜在代谢重编程过程仍不明确（Chen等，2024a）。在本研究中，通过结合非靶向代谢组学与整合了LASSO、随机森林和支持向量机的多机器学习策略，我们
结论
本研究发现，长链酰基肉碱的异常积累可能是与母鸡卵巢功能下降相关的潜在代谢生物标志物。这种代谢异常与肉碱转运系统中的关键基因SLC25A20和CPT2表达下调导致的转运功能受损密切相关。线粒体脂质代谢途径受阻导致能量生成不足，氧化应激水平上升，同时相关关键基因表达也出现下调
CRediT作者贡献说明
Xuan Huang：写作——审阅与编辑，写作——初稿撰写，监督，软件应用，资源获取，方法设计，实验实施，正式分析，概念构思。Xiaolei Hao：实验实施，概念构思。Lin Han：写作——审阅与编辑，方法设计。Qi Chen：方法设计，实验实施，正式分析。Zhaozheng Yin：写作——审阅与编辑，项目管理，方法设计，实验实施，资金筹集。
关于写作过程中生成式AI和AI辅助技术的声明
本文仅使用人工智能技术对部分文本进行了翻译。
资助情况
本研究得到了浙江大学与泰和县政府之间的重大科技合作项目资助（项目编号：2021-KYY-517102-0023）。
致谢
我们还要衷心感谢西昌凤祥家禽业有限公司对本研究提供的支持。
