非靶向代谢组学服务

一、服务介绍
非靶向代谢组学也称为发现型代谢组学，适用于没有预期研究目标时选用。其特点是尽可能的定性出更多代谢物，覆盖更多的代谢通路。我们采用高通量GC-TOFMS平台（Pegasus HT, Leco）和自主研发的代谢组学数据处理系统为客户提供全自动、高通量、一站式的非靶向代谢组学服务。使用该平台，代谢组学检测所涉及到的样本制备、数据信息提取、代谢通道分析和统计报告全部可全自动化运行。基于我们自建的包含1500+小分子代谢物的质谱库JiaLib^TM，该平台能够准确、快速地分析各种生物样本（血、尿、组织、唾液、羊水、细胞和细胞液等）及植物样本中上覆盖95%以上pathway的小分子代谢物，反映生命体对外界刺激、病理生理变化、以及本身基因突变而产生的体内代谢物水平的多元动态反应，为疾病诊断、病理研究、新药开发、药物毒理学等研究提供新的探索视角。

二、技术亮点

1. GC-TOF/MS平台拥有国际最大的内源性功能小分子代谢物标准品库，经十多年的积累，采购了1500余种小分子化合物标准品，构建了基于不同生物基质的代谢质谱库JiaLib™，该数据库包含两套不同保留指数体系（Alkanes和FAMEs），适用不同色谱条件下保留时间拟合；UPLC-Q-TOF/MS平台正负离子模式下拥有10万+二级质谱库；

2. 检测生物样本种类齐全：血（血浆、血清、全血、血片、红细胞膜等）、尿液、组织（肝、肠、脑、肺、皮肤、脂肪等）、肠内容物、粪便、唾液、精液、卵泡、乳汁、羊水、外泌体、细胞和培养液、胎盘、微生物、植物样本等；

3. 全自动前处理：GC-TOF/MS平台采用德国Gerstel领先工业自动化技术，实现在线衍生和样本分析协同进行，UPLC-Q-TOF/MS平台采用Beckman自动移液工作站，避免人为操作误差，每台仪器年样本处理量超过1.5万例；

4. 全自动数据处理：采用自主研发的iMAP软件，提供数据预处理、代谢物鉴定、统计分析、代谢通路分析、中英文数据报告等一站式解决方案；

5. 严格的QA/QC体系，保证每个项目的真实性和可靠性。

三、工作流程

四、应用领域：

• 临床诊断
• 病理机制
• 药效评价
• 药物毒理

五、 样本量推荐：

血：150 µL

尿：150 µL

组织：150 mg

新鲜粪便：150 mg

冻干粪便：25 mg

细胞：5-10E6

六、样本数要求：

细胞/微生物样本每组至少6个生物学重复;

模式动物/植物样本每组至少10个生物学重复;

临床样本一般每组至少50个生物学重复(严格控制患者入组条件)。

七、 样本运输：

干冰运输，按5公斤/天准备

八、客户应用案例：

客户案例 | lnc-Dpf3抑制CCR7介导的树突状细胞迁移 (Immunity，IF=21.52)

客户案例 | 运动产生的α-KG通过OXGR1刺激肌肉肥厚和脂肪分解（EMBO Journal，IF=11.23)

客户案例 | PDK3和HSF1形成正反馈回路驱动癌细胞耐药 (Theranostics，IF=8.06)

客户案例 | CircHMGCS1通过调节IGF信号通路和谷氨酰胺分解促进肝母细胞瘤细胞增殖(Theranostics，IF=8.06)

客户案例｜抑制泛素化修饰改变线粒体形态并重新编程癌细胞的能量代谢 (JCI Insight, IF=6.01)

客户案例 | 肺癌中果糖代谢通路的促癌新机制 (JCI Insight, IF=6.01)

九、被引用文献

1) Yunping Qiu, Guoxiang Cai, et al. A Distinct Metabolic Signature of Human Colorectal Cancer with Prognostic Potential. Clin Cancer Res, 2014, 20(8): 2136-46. (IF=8.738, Citations:16) http://clincancerres.aacrjournals.org/content/20/8/2136.long

2) Jinglei Yang, Tianlu Chen, et al. Potential Metabolite Markers of Schizophrenia. Mol Psychiatry, 2013, 18(1): 67-78. (IF=13.3, Citations: 59) https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3526727/

3) Guoxiang Xie, Tianlu Chen, et al. Urine Metabolite Profiling Offers Potential Early Diagnosis of Oral Cancer. Metabolomics, 2012, 8(2): 220-31. (IF=3.7, Citations: 26)

4) Ying Qi, Pin Li, et al. Urinary metabolite markers of Precocious Puberty. Mol Cell Proteomics, 2012, 11(1): 91-113. (IF=5.9, Citations: 23) https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3270102

5) Jie Wei, Guoxiang Xie, et al. Salivary Metabolite Signatures of Oral Cancer and Leukoplakia. Int. J. Cancer, 2011, 129(9): 2207–217. (IF=5.5, Citations: 72) https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ijc.2588

6) Tianlu Chen, Guoxian Xie, et al. Serum and urine metabolite profiling reveals potential biomarkers of human hepatocellular carcinoma. Mol Cell Proteomics, 2011, 10(7): 3060-75. (IF=5.9, Citations: 145) https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3134066

7) Wei Sha, Kerry-Annet Da Costa, et al. Metabolomic Profiling Can Predict Which Humans Will Develop Liver Dysfunction When Deprived of Dietary Choline. FASEB J, 2010, 24(8): 2962-75. (IF=5.3, Citations: 96) https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmid/20371621/


十、公司资质

 

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