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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
一、代谢组学介绍代谢组学是继基因组学、蛋白质组学之后新近发展起来的一门学科。如果把系统生物学中的基因组学、蛋白质组学比作探究生物现象原因的科学,那么,代谢组学可以理解成探究生物现象结果的科学,即直接研究生物体受基因和蛋白调控的所有代谢物的变化规律和功能的科学。以临床医学为例,通过代谢组学的方法,区别正常人和某类病人血液、尿液或其他生物样本的差异,以寻找有意义的生物标志物,用于疾病早期诊断、药物靶点发现、疾病机理研究及疾病诊断等。 代谢组学主要技术手段是核磁共振(NMR)及液相色谱质谱联用(HPLC-MS)等检测技术。代谢组学服务内容包括:样本的制备、谱图的采集、代谢物成分鉴定、数据分析与解释等。 二、技术特征1 核磁共振(NMR)最大的优势是对样品无破坏性,测定无偏向性,即适用于血液、尿液体液等液体样品,也适用于组织和器官等固体样品,并且测定速度快,可实现样品代谢组的动态监测,缺点主要是分辨率较低。 2 液相质谱联用(LC-MS) 优势主要表现在样品制备和前处理简单,实验重复性好,分辨率高,分离和分析范围广,缺点则主要表现在数据库完善程度不够,定性相对困难。 三、数据分析特征1 主成分分析 (PCA)主成分分析是代谢组数据常用的分析方法之一。通过主成分分析,可以了解不同代谢产物在区分不同样品中的权重,对于差异代谢产物的筛选特别是重要分子标志物的筛选具有极为重要的意义和价值。 2 偏最小二乘法-判别分析 (OPLS-DA)  偏最小二乘法-判别分析是模式识别的重要方法。该方法能够从复杂的数据中最大限度地提取简化后的信息以供分析。 3 代谢物功能分析在差异代谢产物筛选的基础之上,分析代谢产物的生物学意义是代谢组学研究的最终目的。我们可以通过PCA、聚类等统计学分析结合Pathway回溯,代谢产物和蛋白/基因互作等生物信息学分析对代谢产物在生物体内的功能和作用有更深入的了解。 代谢组学服务项目样本测试样本数量:微生物和细胞每组最少6个样品,模式动物每组最少10个,临床样本每组最少30个(所有样本数越多越好)。样本收集:1 血液    血清和血浆样品600μl/例(最少不能低于200μl/例),避免反复冻融,血清和血浆不能溶血。血浆样本使用肝素钠进行外周血采集,血清样本不加肝素钠,直接装入EP管即可,样
 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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