神经递质高通量靶标代谢组学
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  • 神经递质的正常释放对于维持机体正常的生理功能发挥着重要作用,在动物身上也可见。屠宰和运输过程中突然的应激会引起脑中神经递质的释放,神经受到刺激,释放激素到血液,结果是肌肉代谢受到刺激,造成不良肉质。目前已经证明应激动物下丘脑复合胺浓度较低。
  • 2025年12月27日
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      神经递质高通量靶标代谢组学

    • 提供商

      上海百趣医学生物科技有限公司

    神经递质(Neurotransmitter)是一类在神经元的化学突触传递过程中,由突触前膜释放,并向突触后膜起信息传递作用的特殊化学物质。神经递质从突触中的突触小泡释放到突触间隙中,在突触间隙被靶细胞上的神经递质受体接收。神经递质按结构主要分为生物原胺类、肽类、氨基酸类和其它类。肽类神经递质包括:生成抑素、P物质、胆囊收缩素等。氨基酸类神经递质包括:谷氨酸、甘氨酸、组胺等。其它神经递质包括:花生酸碱、核苷酸类、受体等。

    神经递质及其代谢产物广泛分布于中枢和外周神经系统,在维持各项生命活动中起着非常重要的作用。已经证实神经递质的失调或紊乱和多种神经疾病密切相关,如帕金森疾病(Parkinson's disease, PD)、焦虑、精神分裂、抑郁和阿尔兹海默病(Alzheimer's disease, AD)等。因此,高通量检测及分析神经递质类物质,对揭示神经系统类疾病的发病机制和诊断治疗有重要的研究意义。

    神经递质的正常释放对于维持机体正常的生理功能发挥着重要作用,在动物身上也可见。屠宰和运输过程中突然的应激会引起脑中神经递质的释放,神经受到刺激,释放激素到血液,结果是肌肉代谢受到刺激,造成不良肉质。目前已经证明应激动物下丘脑复合胺浓度较低。

    神经递质

    神经递质类物质检测列表

    注:共可检测42种中心碳代谢物质

    矢量智能对象1.png技术优势

    高通量:采用高速采集速率质谱平台,同位素内标验证,可同时绝对定量多种神经递质类物质

    专业服务:完善的售后服务,支持到数据发表

     

    神经递质(图3)技术路线

    技术路线

     

    神经递质(图5)技术参数
    样本要求

    植物组织200 mg/Sample
    动物组织标本200 mg/Sample
    血清、血浆200 μL/sample
    细胞1X 10cells/sample
    粪便200 mg/sample

    储存和运输

    液氮或-80°C保存;足量干冰运输,避免反复冻融

    icon-27.png应用方向

    • 组织细胞等样本中神经递质类物质鉴定
    • 神经系统类疾病的发病机制和早期诊断
    • 饲料添加剂
    • 污染物神经毒性的生物标志物

     

    icon-28案例分析

    基于多种血浆神经递质变化的抑郁症诊断:一项靶向代谢组学研究

    研究对象:抑郁症患者
    期刊:Translational Psychiatry
    影响因子:6.22
    时间:2018年

     

    研究背景

    重度抑郁症(MDD)是一种使人衰弱的精神疾病。中枢和外周神经递质的紊乱是MDD的一个特征,MDD患者的许多神经递质类物质都受到干扰。目前,MDD的诊断主要依赖精神科医生对症状群的主观识别,误诊率较高,其中由于临床症状相似,双相情感障碍(BD)病例就常被误诊为MDD。不到一半的MDD患者(在许多国家,不到10%)接受了有效的治疗。因此,MDD的客观诊断方法将具有相当大的临床价值。然而,目前还没有针对这种疾病的客观实验室诊断测试。

    研究结果

    使用气相色谱-质谱联用(GC-MS)和液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)对19种神经递质和相关代谢物进行定量分析,发现GABA通路和儿茶酚胺通路比5-羟色胺通路对MDD的诊断效果更好。且发现了四种血浆代谢物(DOPN、GABA、Tyra和Kyn)可以有效区分MDD患者和健康对照者,而且可以有效区分MDD受试者与双相情感障碍(BD)受试者。这些结果表明使用GC-MS结合LC-MS/MS靶向代谢组学方法,确定的潜在的血浆诊断代谢物组能够高精度地将抑郁症患者与健康对照组和BD受试者区分开来。这些发现有助于揭示MDD的分子发病机制,为疾病的诊断和预后检测奠定基础。

    研究思路

    研究思路

    结果展示

    评估首次发作时服用抗抑郁药物的初治MDD患者与健康对照个体的血浆样本,获得两组中差异显著的代谢物(图1)。利用相关性分析(图2A)对不同代谢物进行功能分组并进行ROC分析(图2B-D),发现GABA通路和儿茶酚胺通路比5-羟色胺通路对MDD的诊断效果更好。使用二元逻辑回归分析并进行ROC分析发现由DOPN、GABA、Tyra和Kyn代谢物组成的生物标记物组可以提供MDD患者和健康对照组之间最显著的偏差(图3A)。使用已鉴定的代谢物构建PLS-DA,得到与ROC分析一致的结果(图3B)。对四种血浆代谢物(DOPN、GABA、Tyra和Kyn)的浓度进行了独立量化且进行ROC分析(图3C、D),结果表明这些血浆代谢物可以有效区分MDD受试者和健康对照者且可以有效区分MDD受试者与BD受试者。

    图

    图2

    文献分享

    Pan Jun-Xi, Xia Jin-Jun, Deng Feng-Li et al. Diagnosis of major depressive disorder based on changes in  multiple plasma neurotransmitters: a targeted metabolomics study [J]. Transl Psychiatry, 2018, 8: 130.

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    Pan Jun-Xi, Xia Jin-Jun, Deng Feng-Li et al. Diagnosis of major depressive disorder based on changes in  multiple plasma neurotransmitters: a targeted metabolomics study [J]. Transl Psychiatry, 2018, 8: 130.

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