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代谢组学—靶向代谢组学

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H650医学高通量靶向代谢组

合作交流

高通量靶向代谢组可同时实现多种样本类型多种类物质检测,获得精确的定性定量结果,无需再次验证,特别适合发现代谢组学、临床转化和产业化研究。H650医学高通量靶向代谢组,采用全标准品进行方法开发,对约650种医学研究中功能性代谢物进行绝对定性定量分析,深度覆盖多种类别的代谢物和医学研究相关通路,全面助力医学领域相关研究。H650医学高通量靶向代谢组检测的代谢物类别如下:

 物质类别

数量

         代表性物质

氨基酸及其衍生物

 

 

120+

甘氨酸、丙氨酸、天冬氨酸、亮氨酸、赖氨酸、精氨酸,酪氨酸

脂质及其衍生物

110+

花生烯酸、豆蔻酸、棕榈酸、硬脂酸、芥酸、棕榈酰左旋肉碱

嘌呤核苷酸类

80+

烟酰胺、喹啉酸、2-脱氧尿苷、腺苷3′,5′-二磷酸

碳水化合物及其代谢物类

70+

D-葡萄糖、D-麦芽糖、鼠李糖、海藻糖、6-磷酸葡萄糖、7-磷酸景天庚酮糖

苯环型化合物

50+

原儿茶酸、香草酸、3-氨基水杨酸、没食子酸、对羟基扁桃酸

有机酸及其衍生物

40+

琥珀酸、延胡索酸、衣康酸、柠檬酸、丙酮酸、苹果酸

胆汁酸类

30+

胆酸、脱氧胆酸、牛磺酸、石胆酸、熊去氧胆酸

吲哚及其衍生物类

20+

吲哚、色胺、吲哚乙酸、5-羟基-色氨酸、褪黑素

胺类

15+

三甲胺、腐胺、亚精胺、组胺、二乙醇胺、二甲胺

其他

90+



实验流程



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应用方向


适用于医学领域多个应用方向,如:


临床疾病研究、生物标志物研究、营养与健康研究、药物作用机理研究、肠道菌群和宿主互作研究



数据分析

分析类型

分析内容

拟解决问题

质控

TICQC等多项

获得高质量数据

轮廓分析

Superclass分类

获得代谢物的分类信息

差异分析

单变量统计分析(火山图等)

反应每个代谢物的组间差异

多维统计分析(PCAPLSDAOPLSDA)等。

评估组间差异,找到导致组间差异的影响变量

功能分析

层次聚类分析

获得代谢物的表达模式信息

相关性分析

衡量代谢物之间的相关程度

KEGG分析

获得相关代谢通路和生物学功能

高级生信分析

WGCNA分析

获得与表型强关联的核心代谢物

回归分析

建立重要代谢物和其他指标的关联

趋势聚类分析

探讨代谢物的含量趋势模式

机器学习

筛选诊断性能良好的生物标志物


技术优势

覆盖面广:高通量特异性检测近650种物质

精准定量:采用定量的黄金标准MRM方法,精确定性,绝对定量

质控严格:“内标+外标”双重验证

数据全面:提供丰富的报告内容,分析作图全面


送样建议

样本类型

常规送样量

最少送样量

建议生物学重复

细胞类

细胞

107/sample

107/sample

临床样本:每组≥ 30

动物来源:每组≥ 10

细胞样本:每组≥ 6

粪便

粪便、肠道内容物

200mg/sample

100mg/sample

体液类

血浆、血清

200μl/sample

100μl/sample

组织类

肝脏、肾脏、癌/癌旁组织等

200mg/sample

100mg/sample

其他

请另外咨询


参考文献

1.

Age-induced accumulation of methylmalonic acid promotes tumour progression. Nature.

临床疾病研究

2.

Gut microbiome and serum metabolome alterations in obesity and after weight-loss intervention. Nature Medicine.

肠道菌群和宿主互作研究

3.

Identification of serum metabolites associating with chronic kidney disease progression and anti-fibrotic effect of 5-methoxytryptophan. Nature Communications.

生物标志物研究

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