當(dāng)代天然產(chǎn)物開發(fā)及進展

石月

摘 ? ? ?要：介紹了近幾年來天然產(chǎn)物開發(fā)思路及相關(guān)進展。通過查閱文獻，從化學(xué)、生物、代謝組學(xué)三個方面，進行分析、總結(jié)，并舉例例證。天然產(chǎn)物作為前體藥物分子的主要來源，其開發(fā)過程已從傳統(tǒng)的提取分離篩選，向針對性強、以現(xiàn)代技術(shù)手段為支持方向發(fā)展，大大提高了發(fā)掘新型天然產(chǎn)物的效率，同時促進了現(xiàn)代藥物開發(fā)。

關(guān) ?鍵 ?詞：天然產(chǎn)物;新產(chǎn)物;藥物開發(fā)

中圖分類號：TQ 041 ? ? ? 文獻標(biāo)識碼： A ? ? ? 文章編號： 1671-0460（2020）02-0365-04

Abstract： The development and related progress of natural products in recent years were viewed. Referring to the literatures of chemistry， biology， metabonomics， natural products were analyzed and summarized. Related development process of natural products as the main source of prodrugs， has been advanced from traditional way to high-level techniques， which greatly improves the efficiency of discovering new natural products as well as drug development.

Key words： Natural products; New products; Drug development

天然產(chǎn)物，是指自然界中天然存在的物質(zhì)，包括動物、植物、微生物、礦物等。其廣泛的化學(xué)和生物學(xué)多樣性，使之成為新型分子結(jié)構(gòu)骨架的寶貴源泉[1]，同時，也是各類臨床用藥的先導(dǎo)化合物，包含針對感染、衰老、癌癥等疾病的藥物[2-4]。調(diào)查表明，1981年至2014年期間，美國FDA超過59%新批準(zhǔn)的藥物，直接或間接來自于天然產(chǎn)物[5]。在研究天然產(chǎn)物過程中，發(fā)現(xiàn)了更為有效的藥物，就如同抗生素的發(fā)展歷史一樣：20世紀(jì)20年代，F(xiàn)leming偶然發(fā)現(xiàn)了青霉素的存在[6]，開啟了治療微生物感染疾病的新時代，自那之后，種類繁多的抗生素被先后發(fā)掘，為醫(yī)療和人類健康做出了巨大貢獻;然而，隨著抗生素的廣泛應(yīng)用，其帶來的危害也日益突出，導(dǎo)致抗生素耐藥菌的出現(xiàn)，不僅使得原抗生素效果大不如前，甚至令病原菌“進化”，更加難以控制，從此人類走上抵抗抗生素耐藥性的道路，需要不斷發(fā)現(xiàn)更加有效的天然藥物分子。某種程度上正是自然界及天然產(chǎn)物的進化和反饋，推動了自然科學(xué)的進步。當(dāng)然，直接對自然生物的探索，也是科學(xué)進步的一大助力，例如，通過研究細菌和古細菌體內(nèi)適應(yīng)性免疫作用及機制，發(fā)明了一項應(yīng)用廣、精度高的基因編輯技術(shù)CRISPR（Clustered regularly interspaced short palindromic repeats）[7]。

至今為止，對龐大天然產(chǎn)物資源的挖掘，主要應(yīng)用于藥物及人類健康。然而，在此過程中，由于傳統(tǒng)的天然產(chǎn)物研究方法費時費力，且較為盲目，已逐漸淡出多數(shù)天然產(chǎn)物研究者的視野;因此，相關(guān)前沿技術(shù)的興起是大勢所趨。同時，將天然產(chǎn)物研究與不同領(lǐng)域結(jié)合，已然“碰撞”出數(shù)不勝數(shù)有價值的科學(xué)成果。

1 ?天然產(chǎn)物修飾

將具備研究前景的新型天然產(chǎn)物化合物，作為先導(dǎo)化合物，并通過化學(xué)及計算機科學(xué)等手段進行結(jié)構(gòu)改造或修飾，從而發(fā)現(xiàn)效果更好、更安全、生產(chǎn)成本更低的候選分子，然后經(jīng)過各期臨床試驗，判斷此分子是否適合作為新藥上市，是當(dāng)代國內(nèi)外藥物研發(fā)中高效途徑之一。

1.1 ?天然產(chǎn)物半合成

由于大多天然產(chǎn)物結(jié)構(gòu)復(fù)雜，其全合成研究工藝研究也相對困難。因此，基于天然產(chǎn)物為起始化合物，通過構(gòu)效關(guān)系對其進行修飾，衍生出一系列新藥的具體方法，通常以在天然產(chǎn)物基礎(chǔ)上進行半合成來實現(xiàn)。例如在青霉素G基礎(chǔ)上合成阿莫西林繼續(xù)作為一線治療藥物;洛伐他烴上市后，很快，通過多引入一個甲基形成了更高效的藥物—辛伐他汀 （Zocor）;類似的，在商業(yè)化微管蛋白抑制劑紫杉醇 （紫杉醇） 之后，基于10-脫乙酰巴卡亭III的半合成，研發(fā)出了多西紫杉醇 （Taxotere）[8]。這樣的經(jīng)典案例還有很多，近幾年相關(guān)研究仍有新發(fā)現(xiàn)：Jia-Dai Zhai 等報道，從天然產(chǎn)物小白菊內(nèi)酯，經(jīng)過三步高度立體選擇性的化學(xué)反應(yīng)，半合成出應(yīng)用于臨床的一種抗癌藥物arglabin，其化學(xué)半合成的成功，也為相關(guān)生物合成提供了思路[9];來自中國華南理工大學(xué)的研究團隊，在天然產(chǎn)物α-mangostin基礎(chǔ)上，設(shè)計并合成了一系列兩親陽離子氧雜蒽酮類分子，它們以新型作用方式，對抗真菌，且其中兩個化合物，可以通過直接破壞真菌細胞膜，迅速殺死真菌，避免耐藥性產(chǎn)生，是治療耐藥性真菌感染有價值的候選藥物分子之一[10]。以上表明，天然產(chǎn)物半合成手段，是激發(fā)、加強或延伸天然產(chǎn)物活性的有效途徑。

1.2 ?天然產(chǎn)物與計算機輔助藥物設(shè)計

以活性天然產(chǎn)物為靈感，設(shè)計與其相仿的化合物為類藥分子的藥物開發(fā)過程中，通過計算機程序輔助，可以提高分子合理性設(shè)計的概率和時間。與高通量篩選對比，這種方法更為高效，有針對性。計算機軟件的核心是將天然產(chǎn)物形象化，通過逐步簡化產(chǎn)生與效果直接關(guān)聯(lián)的骨架，從而得到直觀的結(jié)構(gòu)。通過計算機輔助，在天然產(chǎn)物基礎(chǔ)上，Merk等科學(xué)家設(shè)計出了三種新型以類視黃醇X受體 （RXR，調(diào)節(jié)代謝動態(tài)平衡和炎癥的關(guān)鍵部分） 為靶點的分子，其中發(fā)現(xiàn)纈草酸對RXR-β受體具有特異選擇性，使之成為有效的藥理工具[11]。另外，基于各向異性核磁共振數(shù)據(jù)的計算機輔助結(jié)構(gòu)解析 （CASE-3D） 策略，則應(yīng)用于解決復(fù)雜天然產(chǎn)物的構(gòu)型或選擇優(yōu)選構(gòu)象，該方法已為已知化合物如青蒿素的結(jié)構(gòu)進行了校正，這項技術(shù)也將幫助手性藥物分子相關(guān)設(shè)計[12]，類似的計算機輔助結(jié)構(gòu)確定也應(yīng)用于海洋天然產(chǎn)物[13]。同時，計算機輔助技術(shù)還可用于預(yù)測混合物天然產(chǎn)物中的有效成分，從而提高天然產(chǎn)物研究效率[14]。

2 ?生物工程在新型天然產(chǎn)物開發(fā)中的應(yīng)用

2.1 ?天然產(chǎn)物生物合成研究

生物合成，是生物體通過酶促反應(yīng)生成天然產(chǎn)物。通常需要多種酶的連續(xù)反應(yīng)，獲得具備生物活性的化合物。在研究天然產(chǎn)物生物合成路徑的同時，進行有關(guān)基因或酶的修飾，是當(dāng)代天然產(chǎn)物開發(fā)中行之有效的方法之一。Shomar 等研究人員，通過基因工程修飾，增加碳青霉烯類抗生素前體代謝物的濃度，將抗生素產(chǎn)率提高了60倍，并建立了相關(guān)工程菌株，為碳青霉烯衍生物的生物合成提供了專屬平臺，且具備易處理、速度快的特點[15]。

同時，為了獲得新型天然產(chǎn)物，可在已知生物合成途徑的基礎(chǔ)上，通過將合成前體或中間體分子類似物加入生物活體必要生長因素中，被其利用，以代替原分子參與到生物合成中，產(chǎn)生相應(yīng)天然產(chǎn)物。通過向海洋真菌Scedosporium apiospermum F41?1培養(yǎng)液中加入不同氨基酸，產(chǎn)生了14個新生物堿類化合物，其中5個具有吡嗪基喹唑啉二酮的稀有骨架，且根據(jù)此研究更完整的闡述了相關(guān)合成路線[16]; iturin A，作為抗生素類天然產(chǎn)物，其生物合成依賴于D-酪氨酸，因此Moran等在代謝iturin A的枯草芽孢桿菌培養(yǎng)液中加入氟代D-酪氨酸，結(jié)果生成氟代iturin類的新天然產(chǎn)物，并具備更有效的生物活性[17]。

2.2 ?天然產(chǎn)物合成基因簇的激活

通過現(xiàn)代基因組學(xué)技術(shù)，可將編碼天然產(chǎn)物的基因序列進行測序，得到包括基因和產(chǎn)物功能的預(yù)測生物學(xué)信息，同時幫助代謝組內(nèi)產(chǎn)物的鑒定和結(jié)構(gòu)闡明。然而，通過基因組測序，我們發(fā)現(xiàn)在天然產(chǎn)物研究中，遺漏了大量產(chǎn)物多樣性。也就是說，基因組學(xué)證明，與實際分離獲得的天然產(chǎn)物相比，大多數(shù)天然產(chǎn)物仍處于未開發(fā)狀態(tài)[18]。導(dǎo)致這一現(xiàn)狀的主要原因在于，天然產(chǎn)物開發(fā)中，這些編碼天然產(chǎn)物的基因沒有真正表達或者表達率太低，處于“隱藏”狀態(tài)。因此，通過各種手段，刺激其表達，是發(fā)掘天然產(chǎn)物潛力的一大助力。

2.2.1 ?生物合成基因簇異源表達

將天然產(chǎn)物合成基因簇與載體質(zhì)粒結(jié)合，構(gòu)建高質(zhì)量基因表達重組黏粒，并將其轉(zhuǎn)化入合適的宿主細胞，促進其表達，是激活未表達天然產(chǎn)物合成基因簇的有效方法之一，同時也對天然產(chǎn)物合成機理的研究提供參考。例如，有關(guān)研究中，首先通過對比各種鏈霉菌屬細胞，選擇出最佳異源基因表達宿主，并優(yōu)化基因-載體重組體構(gòu)建方法，獲得更高轉(zhuǎn)化效率;之后在此體系中，對150萬宏基因組基因進行異源表達，最終發(fā)現(xiàn)新型三環(huán)多烯類天然產(chǎn)物metatricycloene[19];Alt 和Wilkinson 通過實驗，對來源于海洋鏈霉菌屬sp. T676中罕見的抗生素 （炭疽素，atc） 合成基因簇進行發(fā)掘，然后將包含反式?；D(zhuǎn)移酶和聚酮合成酶的53 bps atc基因座，異源表達于天藍色鏈霉菌中 （Streptomyces coelicolor），產(chǎn)生炭疽素，并以此為后續(xù)生物工程的基礎(chǔ)，提供了新的、藥理活性更優(yōu)良的類似物[20]。同時，異源表達還可以優(yōu)化生物體性狀，產(chǎn)生新穎物種。如天津大學(xué)藥物科學(xué)與技術(shù)學(xué)院張雁教授團隊和中國科學(xué)院大學(xué)陳義華教授團隊合作，將含有兩個靛藍合成的細菌基因及花瓣特異性的啟動子/終止子的質(zhì)粒轉(zhuǎn)化入農(nóng)桿菌，再將農(nóng)桿菌注入玫瑰花瓣中，通過表達，使玫瑰細胞合成深藍色的靛藍的酶，從而獲得了自然界中沒有藍玫瑰[21]。

2.2.2 ?生物合成基因簇同源激發(fā)

天然產(chǎn)物的表達，需要多種酶的共同作用。因此，異源表達方法雖然特異性強、效率高，但并非所有情況下都適用。對于表達過程復(fù)雜且表達率低的天然產(chǎn)物，在原宿主細胞內(nèi)激活是更好的選擇。據(jù)報道，以來自真菌的兩種氧雜蒽酮類化合物和來自植物的厚樸酚為底物，可以刺激含有葡糖基轉(zhuǎn)移酶突UGT73B6FS的大腸桿菌產(chǎn)生新型芳香醇類天然產(chǎn)物[22];由于真菌Botrytis cinerea的基因組測序顯示其豐富的新型生物合成基因簇，Pinedo等通過系統(tǒng)地改變菌種培養(yǎng)條件，用硫酸銅作為化學(xué)誘導(dǎo)，激發(fā)合成基因簇的表達，發(fā)現(xiàn)了一個倍半萜類新穎化合物[23];研究人員通過對同源細胞的蛋白修飾，使33種放線菌中磷酸腺苷基轉(zhuǎn)移酶過表達，發(fā)現(xiàn)其中70%的菌種有新產(chǎn)物產(chǎn)生，并成功地從兩株菌株中鑒定出5種類卵磷脂和殺蟲霉素的新化合物[24];CRISPR-Cas 9作為基因編輯技術(shù)新星，也應(yīng)用于天然產(chǎn)物發(fā)掘領(lǐng)域，來自UIUC的科研團隊，通過CRISPR-Cas 9技術(shù)將較強的 kasO*啟動子代替原啟動子，插入五種鏈霉菌的編碼基因中，同源啟動了低表達代謝產(chǎn)物的表達，并鑒別出其中一個五環(huán)Ⅱ型聚酮類新化合物[25]。

2.3 ?共培養(yǎng)

微生物作為天然產(chǎn)物的一大分支，在其研究過程中，由于微生物在實驗室條件下無法生長，或產(chǎn)生與自然條件下一樣的代謝物，導(dǎo)致相應(yīng)天然產(chǎn)物無法發(fā)掘。因此，研究人員開始在實驗室下模擬其對應(yīng)的自然環(huán)境，以促進這些微生物的生長、代謝。這個過程中，除了培養(yǎng)基成分、pH、溫度等因素外，由于自然界中微生物是以群體方式存在的，說明微生物共同培養(yǎng)也是模擬條件之一。通過不同菌種在同一培養(yǎng)液中共同培養(yǎng)，一定程度上可以刺激不同于單體培養(yǎng)的產(chǎn)物產(chǎn)生，提高天然產(chǎn)物多樣性以及新型天然產(chǎn)物分離概率，同時能更系統(tǒng)、完整的理解天然產(chǎn)物形成過程與自然規(guī)律。通過天麻植物內(nèi)生真菌Phoma sp. YUD17001和共生真菌蜜環(huán)菌共培養(yǎng)，產(chǎn)生5個新的次級代謝產(chǎn)物，包括兩種酚類化合物和三種脂族酯衍生物[26];來自同一環(huán)境中的九種放線菌，共培養(yǎng)狀態(tài)下具備各個單體沒有的抗菌活性，因此，通過對菌種隨機配對共培養(yǎng)，將群體簡化成兩個菌種，其中一個為誘導(dǎo)菌，刺激另一個菌種產(chǎn)生了含有環(huán)氧異腈基的高度改性脂肪酸新分子，并可有效抑制耐藥菌-金黃色葡萄球菌[27]。

3 ?次級代謝組學(xué)和天然產(chǎn)物開發(fā)

代謝組學(xué)同基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)同作為系統(tǒng)生物學(xué)的重要組成部分，雖發(fā)展較晚，但趨勢迅猛。其中，初級代謝組學(xué)通常用于人類或細胞系中的疾病研究。近年來，研究人員開始將統(tǒng)計學(xué)方法與次級代謝組學(xué)分析結(jié)合，并將這種方法用于對植物、微生物、海洋生物體樣品的分類，以及幫助鑒定活性化合物[28-30]。此技術(shù)與數(shù)據(jù)時代相對接，通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計更系統(tǒng)完善的研究未開發(fā)的天然產(chǎn)物，并揭示了其潛力。一些多變量統(tǒng)計技術(shù)，例如主成分分析、層序聚類分析、主最小二乘分析和分子網(wǎng)絡(luò)策略，也已應(yīng)用于以上領(lǐng)域[31，32]。同時，用于分析和處理代謝組學(xué)數(shù)據(jù)的軟件平臺，也逐漸開發(fā)完善[33，34]。當(dāng)然，由于統(tǒng)計和代謝組學(xué)研究的整合仍處于初期階段，對當(dāng)前技術(shù)的優(yōu)化，仍有巨大空間。

4 結(jié)束語

天然產(chǎn)物作為藥物前體分子的來源，其開發(fā)過程的優(yōu)化，可促進藥物研發(fā)，利于人類健康。以上主要基于化學(xué)、生物、代謝組學(xué)三個方面，介紹了當(dāng)代天然產(chǎn)物開發(fā)的思路及各項技術(shù)。當(dāng)然，除此之外，發(fā)掘極地環(huán)境中天然新物種以及各項技術(shù)聯(lián)合應(yīng)用等，也是當(dāng)代天然產(chǎn)物開發(fā)的有效途徑。通過概括現(xiàn)代以不同技術(shù)，發(fā)掘天然產(chǎn)物的相關(guān)進展，旨在為天然產(chǎn)物開發(fā)理清思路，從而為今后研發(fā)更先進的方法與技術(shù)奠定良基。

參考文獻：

[1]Koehn FE， Carter GT. The evolving role of natural products in drug discovery[J]. Nature Reviews Drug Discovery， 2005， 4： 206-220.

[2]Newman DJ， Cragg GM. Natural products as sources of new drugs over the 30 years from 1981 to 2010[J]. Journal of Natural Products， 2012， 75（3）： 311-335.

[3]Takanori I， Chikako Y， Kaori H. Influence of lactic acid bacteria on longevity of Caenorhabditis elegans and host defense against Salmonella entetica serovar enteritidis[J]. Applied and Environmental Microbiology， 2007， 73（20）： 6404-6409.

[4]Fialho AM， Bernardes N， Chakrabarty AM. Recent patents on live bacteria and their products as potential anticancer agents[J]. Recent Patents on Anti-Cancer Drug Discovery， 2012， 7（1）： 31-35.

[5]Newman DJ， Cragg GM. Natural products as sources of new drugs from 1981 to 2014[J]. Journal of Natural Products， 2016， 79（3）： 629-661.

[6]Fleming A. On the antibacterial action of cultures of a penicillium， with special reference to their use in the isolation of B. influenzae. 1929[J]. Bulletin of the World Health Organization， 2001， 79（8）： 780-790.

[7]Jansen R，Embden JD， Gaastra W， Schouls LM. Identification of genes that are associated with DNA repeats in prokaryotes[J]. Molecular Microbiology， 2002， 43（6）： 1565-1575.

[8]DeCorte BL. Underexplored Opportunities for Natural Products in Drug Discovery[J]. Journal of Medicinal Chemistry， 2016， 59（20）： 9295-9304

[9]Zhai JD， Li D， Long J， Zhang HL， Lin JP， Qiu CJ， Zhang Q， Chen Y. Biomimetic Semisynthesis of Arglabin from Parthenolide[J]. The Journal of Organic Chemistry， 2012， 77（16）： 7103-7107.

[10]Lin S， Sin WLW， Koh JJ， Lim F， Wang L， Cao D， Beuerman RW， Ren L， Liu S. Semisynthesis and Biological Evaluation of Xanthone Amphiphilics as Selective， Highly Potent Antifungal Agents to Combat Fungal Resistance[J]. Journal of Medicinal Chemistry， 2017， 60（24）： 10135-10150.

[11]Merk D， Grisoni F， FriedrichL， Gelzinyte E， Schneider G. Computer-Assisted Discovery of Retinoid X Receptor Modulating Natural Products and Isofunctional Mimetics[J]. Journal of Medicinal Chemistry， 2018， 61（12）： 5442-5447.

[12]Navarro-Vazquez A， Gil RR， Blinov K. Computer-Assisted 3D Structure Elucidation （CASE-3D） of Natural Products Combining Isotropic and Anisotropic NMR Parameters[J]. Journal of Natural Products， 2018， 81（1）： 203-210.

[13]梁小蕊，孫曉偉，劉存海，郭云超，李萌. 一種海洋天然產(chǎn)物分子的紅外光譜及核磁共振碳譜的理論研究[J].當(dāng)代化工，2018，48（12）：2542-2544.

[14]HarnYC， Su BH， Ku YL， Lin OA， Chou CF， Tseng YJ. NP - StructurePredictor： Prediction of Unknown Natural Products in Plant Mixtures[J]. Journal of Chemical Information and Modeling， 2017， 57（12）： 3138-3148.

[15]Shomar H， Gontier S， van den Broek NJF， Mora HT， Noga1 MJ， Hagedoorn PL， Bokinsky G. Metabolic engineering of a carbapenem antibiotic synthesis pathway in Escherichia coli[J]. Nature Chemical Biology， 2018， 14： 794-800.

[16]Huang LH， Xu MY， Li HJ， Li JQ， Chen YX， Ma WZ， Li YP， Xu J， Yang DP， Lan WJ. Amino Acid-Directed Strategy for Inducing the Marine-Derived Fungus Scedosporium apiospermum F4-1 to Maximize Alkaloid Diversity[J]. Organic Letters， 2017， 19（18）： 4888-4891.

[17]Moran S， Rai DK， Clarka BR， Murphy CD. Precursor-directed biosynthesis of fluorinated iturin A in Bacillus spp[J]. Organic & Biomolecular Chemistry， 2009， 7（4）： 644-646.

[18]BrianOB， StevenGV， RichardHB. Microbial genome mining for accelerated natural products discovery： is a renaissance in the making[J]. Journal of Industrial Microbiology & Biotechnology， 2014， 41（2）： 175-184.

[19]Iqbal HA， Low-Beinart L， Obiajulu JU， Brady SF. Natural Product Discovery through Improved Functional Metagenomics in Streptomyces[J]. Journal of the American Chemical Society， 2016， 138（30）： 9341-9344.

[20]Alt S， Wilkinson B. Biosynthesis of the Novel Macrolide Antibiotic Anthracimycin[J]. ACS Chemical Biology， 2015， 10 （11）： 2468-2479.

[21]UrsANN，HuYL，LiPW，YuchiZG，Chen YH， Zhang Y. Cloning and Expression of a Nonribosomal Peptide Synthetase to Generate Blue Rose[J]. ACS Synthetic Biology， 2018，96 （40）：9-9.

[22]He Q， Yin H， Jiang J， Bai Y， Chen N， Liu S， Zhuang Y， Liu T. Fermentative Production of Phenolic Glucosides by Escherichia coli with an Engineered Glucosyltransferase from Rhodiola sachalinensis[J]. Journal of Agricultural andFood Chemistry， 2017， 65（23）： 4691-4697.

[23]Pinedo C， Moraga J， Barua J， Gonzalez-Rodríguez VE， Aleu J， Duran-Patron R， ? Macías-Sanchez AJ， Hanson JR， Viaud M， Hernandez-Galan R， Garrido C， Collado IG. Chemically Induced Cryptic Sesquiterpenoids and Expression of Sesquiterpene Cyclases in Botrytis cinerea Revealed New Sporogenic （+）-4-Epieremophil- 9-en-11-ols[J]. ACS Chemical Biology， 2016， 11（5）： 1391-1400.

[24]Zhang B， Tian W， Wang S， Yan X， Jia X， Pierens JK， Chen W， Ma H， Deng Z， Qu X. Activation of Natural Products Biosynthetic Pathways via a Protein Modification Level Regulation[J]. ACS Chemical Biology， 2017， 12 （7）： 1732-1736.

[25]Zhang MM， Wong FT， Wang Y， Luo S， Lim YH， Heng E， Yeo1 WY， Cobb RE， Enghiad B， Ang1 EL， Zhao H. CRISPR–Cas9 strategy for activation of silent Streptomyces biosynthetic gene clusters[J]. Nature Chemical Biology， 2017， 10： 607-609.

[26]Li HT， Zhou H， Duan RT， Li HY， Tang LH， Yang XQ， Yang YB， Ding ZT. Inducing Secondary Metabolite Production by Co-culture of the Endophytic Fungus Phoma sp. and the Symbiotic Fungus Armillaria sp[J]. Journal of Natural Products， ASAP， 2019.

[27]Pishchany G， Mevers E， Ndousse-Fetter S， Horvath DJ， Paludo CR， Silva-Junior EA， Koren S， Skaar EP， Clardy J， Kolter R. Amycomicin is a potent and specific antibiotic discovered with a targeted interaction screen[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 2018， 115（40）： 10124-10129.

[28]Qiu F， Fine DD， Wherritt DJ， Lei Z， Sumner LW. Plant MAT： A Metabolomics Tool for Predicting the Specialized Metabolic Potential of a System and for Large-Scale Metabolite Identifications[J]. Analytical Chemistry， 2016， 88 （23）： 11373-11383.

[29]Goulitquer S， Potin P， Tonon T. Mass Spectrometry-Based Metabolomics to Elucidate Functions in Marine Organisms and Ecosystems[J]. Marine Drugs， 2012， 10 （4）： 849-880.

[30]Clark BR， Bliss BJ， Suzuki JY， Borris RP. Chemotaxonomy of Hawaiian Anthurium Cultivars Based on Multivariate Analysis of Phenolic Metabolites[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry， 2014， 62 （46）： 11323-11334.

[31]Worley B， Powers R. Multivariate Analysis in Metabolomics[J]. Current Metabolomics， 2013， 1 （1）： 92-107.

[32]Moss NA， Bertin MJ， Kleigrewe K， Leao TF， Gerwick，L， Gerwick WH. Integrating mass spectrometry and genomics for cyanobacterial metabolite discovery[J]. Journal of Industrial Microbiology & Biotechnology， 2016， 43 （2）： 313-324.

[33]Xia J， Sinelnikov IV， Han B， Wishart DS. MetaboAnalyst 3.0-making metabolomics more meaningful[J]. Nucleic Acids Research， 2015， 43 （1）： 251-257.

[34]Mahieu NG， Genenbacher JL， Patti GJ. A roadmap for the XCMS family of software solutions in metabolomics[J]. Current Opinion in Chemical Biology， 2016， 30： 87-93.