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代谢组学—代谢流分析

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代谢流分析

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代谢流量组学位于系统生物学最下游,是细胞代谢反应速率的集合,反映基因-蛋白-代谢物之间的相互作用对代谢网络的综合效应。代谢流一般是利用稳定同位素示踪技术分析下游代谢产物的同位素标记模式,从而推算出该化合物在代谢通路中的流向。 实验中可根据实验目的选择合适的标记底物,glucose、fructose、amino acid、fatty acid等均可作为标记底物,目前常用的标记方法例如:

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实验流程



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应用方向

▶ 生物医学领域:代谢重编程、能量来源、环境扰动时的代谢动态响应及调控机制研究等

▶ 生物工程领域:发酵工艺的优化、改造靶点鉴定和途径优化等



数据分析

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技术优势

▶ 深度覆盖:常见代谢流通路中代谢物覆盖全面

▶ 高灵敏度:优质色谱-质谱方法平台保证检测灵敏度

▶ 软著支持:数据分析有软著支持

▶ 快速交付:最快18工作日交付

▶ 适用性广:支持细胞、组织、血、菌、藻类等多类型样本

▶ 可定制方案:支持个性化定制标记底物;支持流量模型计算(需另行评估)

送样建议

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参考文献

1.

Elucidation of the co‑metabolism of glycerol and glucose in Escherichia coli by genetic engineering, transcription profiling, and 13C metabolic flux analysis. Biotechnology for Biofuels. 2016.

通过基因工程和13C代谢通量分析,阐明甘油和葡萄糖在大肠杆菌中的共代谢

2.

A roadmap for interpreting 13C metabolite labeling patterns from cells. Current Opinion in Biotechnology. 2015.

细胞内13C代谢物标记路线



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