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LC非靶向代谢组学技术服务

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  • LC-MS 非靶向代谢组学是通过液质联用 (LC-MS) 方法检测生物体受外界剌激前 后体内大多数小分子代谢物的动态变化
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      北京青莲百奥生物科技有限公司

    • 服务名称

      LC非靶向代谢组学服务

    LC-MS 非靶向代谢组学是通过液质联用 (LC-MS) 方法检测生物体受外界剌激前 后体内大多数小分子代谢物的动态变化,重点寻找在实验组和对照组中有显著变化的代谢物,对差异代谢物进行通路分析,进而研究这些代谢物与生理病理变化的相关关系,揭示其变化的生理机制,可为疾病标志物开发,疾病发病机制和药物治疗机制等研究提供线索和方向。其研究对象大都是分子岱1500Da 以内的极性较强、易电离、难挥发的小分子物质。

     

    技术优势

    1、偏向于中等或强极性的化合物的检测 ;

    2、样本无需特殊处理 且一次进样分析即可;

    3、 高通足、高灵 敏度、高分辨率;

    4、严格质员控制体系。

     

    应用方向

    基础医学:生物标志物,疾病机理机制,疾病分型,个性化治疗等;

    生物医药:药物作用机理,药效评价,药物开发等;

    农林领域:植物逆境生物学研究,生长发育研究,药用植物活性成分鉴定,农作物农艺性状研究等;

    微生物领域:致病机理,耐药机制,病原体-宿主相互作用研究等;

    食品科学与营养学:食品成分及质员,食品体内过程,食品功能;

    畜牧业:肉类及乳品质研究,致病机理研究等;

    海洋水产:渔业资源,海水养殖,渔业环境与水产品安全等;

    生物能源、环境科学领域:发酵过程优化,生物燃料生产,环境危定风险评估研究等;

     

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    该产品被引用文献

    1. Ye Q, Qiu X, Wang J, et al. MSCs-derived apoptotic extracellular vesicles promote muscle regeneration by inducing Pannexin 1 channel-dependent creatine release by myoblasts[J]. International Journal of Oral Science, 2023, 15(1): 7.

    2. Xu Y, Hong H, Lin X, et al. Chronic cadmium exposure induces Parkinson-like syndrome by eliciting sphingolipid disturbance and neuroinflammation in the midbrain of C57BL/6J mice[J]. Environmental Pollution, 2023, 337: 122606.

    相关实验
    • 质谱技术及其应用

      )   拟靶向代谢组学的核心是通过靶向方法的“拟”靶向化来实现的,包括三个步骤:1)基于四极杆飞行时间质谱的靶向分析;2)母离子/产物离子对的选择;3)使用三重四极杆或 QTRAP 质谱系统采用 MRM 方式基于上述离子对样品进行分析。该技术由于结合了靶向靶向分析技术的双重优势,在代谢物分析的覆盖度上与非靶向方法接近,在灵敏度上与靶向分析一样,应用日益广泛。 在仪器平台的选择上,由于 GC-MS 和 LC-MS 在分离对象上的差别,使得其在代谢物的分离分析上具有各自的独特优势。两类仪器的联合

    • LC-MS 与 GC-MS 平台取舍?找寻最适合您的平台!

      。另外一个是离子源选择上,下图是 LC-MS 与 GC-MS 离子源的差异:从图中能看到 LC-MS 应用范围广(极性和非极性),分子量覆盖广;且不管 GC-MS 还是 LC-MS,最主要的电离方式还是高能强碰撞(EI 和 ESI)。 用靶向代谢组检测来说,无论是使用 GC-MS 还是 LC-MS/MS,了解其工作原理,对样品前处理,样品检测方式,数据分析等都会有很大的提升。质谱仪扫描模式的区别、两种检测方式检测的下机数据如何分析,差异代谢物筛选,都是代谢组检测和分析的重难点,看下表格具体了解

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      microbiome- associated metabolites in the detection of colorectal cancer and adenoma ”的研究成果,通过靶向代谢组、靶向代谢组以及 AFADESI-MSI 空间代谢组学研究方法,整合了宏基因组的数据,发现了可用于腺瘤及结直肠癌诊断的代谢标志物,建立的相关预测模型显示出较高诊断准确性,为结直肠癌早期诊断奠定坚实基础。其中 AFADESI-MSI 空间代谢组学由贺玖明教授团队提供技术支持。 研究技术路线   研究方法 1、研究队列

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