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非靶向代谢组学-QC(untargeted metabolome with QC)

非靶向代谢组学-QC(untargeted metabolome with QC)
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非靶向代谢组学-QC

当拥有大量样本的时候,用普通的非靶向代谢组学方法,往往会因为系统误差、分析误差、人为因素等原因导致样本间的差异,而造成了数据的不可靠性,通过对非靶向代谢组学进行质量控制,可以避免这些问题。
在基于GC-MS、LC-MS或者NMR技术的代谢组学研究中,为了获得可靠、高质量的数据,分析误差应该控制在不影响多变量统计分析结果的范围内,研究可以从加入QC样本、随机进样、保留时间控制等三方面控制和监控样品前处理到样品检测过程中方法的稳定性。基于以上的数据可靠性评价,认为多变量统计分析后的样本间的差异来源于样本代谢物的差异而非分析误差。


分析流程

生物信息分析


生物信息学分析
 
基础服务包  
1. 原始数据Peak提取及保留时间纠正 2. 多样本Peak比对(peak alignment)
3. 缺失值模拟 4. 显著性差异Peak分析
基础分析包(统计分析)  
1.主成分分析(PCA) 2.偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)
3.热图分析 4.K-means聚类分析
5.决策树分类分析 6.ROC判别分析
增殖分析包(功能分析)  
1. Peak代谢组注释 2. Pathway注释
增殖分析包(关联分析)  
1. 代谢组与转录组关联分析 2.代谢组与蛋白组组关联分析

 

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非靶向代谢组学-QC当拥有大量样本的时候,用普通的非靶向代谢组学方法,往往会因为系统误差、分析误差、人为因素等原因导致样本间的差异,而造成了数据的不可靠性,通过对非靶向代谢组学进行质量控制,可以避免这些问题。在基于GC-MS、LC-MS或者NMR技术的代谢组学研究中,为了获得可靠、高质量的数据,分析误差应该控制在不影响多变量统计分析结果的范围内,研究可以从加入QC样本、随机进样、保留时间控制等三方面控制和监控样品前处理到样品检测过程中方法的稳定性。基于以上的数据可靠性评价,认为多变量统计分析后的样本间的差异来源于样本代谢物的差异而非分析误差。分析流程生物信息分析生物信息学分析  基础服务包   1. 原始数据Peak提取及保留时间纠正 2. 多样本Peak比对(peak alignment) 3. 缺失值模拟 4. 显著性差异Peak分析 基础分析包(统计分析)   1.主成分分析(PCA) 2.偏最小二乘法判别分析(PLS-DA) 3.热图分析 4.K-means聚类分析 5.决策树分类分析 6.ROC判别分析 增殖分析包(功能分析)   1. Peak代谢组注释 2. Pathway注释 增殖分析包(关联分析)   1. 代谢组与转录组关联分析 2.代谢组与蛋白组组关联分析  
非靶向代谢组学(untargeted metabolome)非靶向代谢组学也叫发现代谢组学:发现代谢组学一般包括:1代谢谱分析(也称为差异表达分析),在一组实验和对照样品中,寻找丰度改变有统计学意义的感兴趣代谢物2鉴定,进行代谢谱分析后,测定这些代谢物的化学结构3解释,研究流程的最后一步,解释所发现的代谢物与生物过程或生物状态之间的关联分析流程生物信息分析生物信息学分析  基础服务包   1. 原始数据Peak提取及保留时间纠正 2. 多样本Peak比对(peak alignment) 3. 缺失值模拟 4. 显著性差异Peak分析 基础分析包(统计分析)   1.主成分分析(PCA) 2.偏最小二乘法判别分析(PLS-DA) 3.热图分析 4.K-means聚类分析 5.决策树分类分析 6.ROC判别分析 增殖分析包(功能分析)   1. Peak代谢组注释 2. Pathway注释 增殖分析包(关联分析)   1. 代谢组与转录组关联分析 2.代谢组与蛋白组组关联分析
 靶向代谢组学技术概述    靶向代谢组学分析的重点是采用大量天然和生物变异样本,验证预先确认的代谢物。需要用分析标准品进行定量分析。    靶向代谢组需要用户提供一组给定的代谢物,比如某一条或者几条代谢通路的代谢物,我公司将根据这些化合物进行定性定量的研究,并研究其生物学意义。目前多数文章,可以通过非靶向代谢组学寻找差异差异物,然后通过靶向代谢组学进一步定性定量验证。 靶向代谢组学和非靶向代谢组的区别   非靶向代谢组 靶向代谢组 目的 发现差异代谢物,寻找biomarker 注重目标代谢产物,一般以通路为主 定性定量 可以定性,相对定量 定性定量同时进行,可以检测浓度 方法 直接进样即可分析,成本相对较低 需先购买标准品,进行方法学验证再检测,成本较高 帕诺米克优势  ★ 拥有标准化的实验室操作规范和先进的靶向技术平台,实验周期短,质量可靠。★ 拥有Waters Quattro Premier XE三重四极杆液质联用仪(MRM)、Agilent 7890A-5975C气质联用仪(SIM)等多种靶向仪器平台。★ 具有药学研究背景,严格的方法验证步骤,多重质控保证实验可靠。★ 拥有专业的生物信息团队和大型计算机,可以为合作伙伴提供个性化的生物信息分析服务。靶向代谢组学技术路线
 代谢组分析技术概述  代谢组学是通过比较对照组和实验组的代谢组(metabolomes,某一生物的所有代谢物组分),以寻找其它代谢谱差异的研究方法。这些差异可能与临床生物标志物发现中研究的某些疾病相关,也可能与药物研发毒理研究中候选药物摄入后的代谢改变有关。环境代谢组学在研究化学品接触对野生生物和环境的影响方面日益受到重视。在农业/化工领域,代谢组学可用于除草剂和杀虫剂的开发。LC/MS,GC/MS, NMR比较   优点 缺点 LC/MS 灵敏度较高,无需衍生化,适合极性较大物质 分离率不高,时间较长,具有偏向性 GC/MS 较好的分离效率和检测灵敏度、适合极性较小物质 衍生化限制了应用范围,具有偏向性 NMR 精度高、对样品限制少、不破坏样品 灵敏度较低、动态范围有限 帕诺米克优势  ★ 拥有标准化的实验室操作规范和先进的非靶向技术平台,实验周期短,质量可靠。★ 拥有Waters XEVO GS-2 Q-TOF(UPLC)液质联用仪、Agilent 7890A-5975C气质联用仪和AVANCE III 600 MHz NMR等多种非靶向仪器平台。★ 多个商业数据库、引入保留指数、超过百个的标准品库,使GC-MS定性能力更强。 ★ 多元化的软件配套,自定义数据分析能力,文献分析系统助您深度了解背景。★ 拥有专业的生物信息团队和大型计算机,可以为合作伙伴提供个性化的生物信息分析服务。非靶向代谢组学实验路线非靶向代谢组学数据分析路线 

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