非靶向代谢组 • 植物代谢组
· 产品介绍
植物代谢组就是利用基于LC-MS/MS的非靶代谢组学技术，以植物为研究对象，无偏向性、尽可能多地检测植物样本内的小分子代谢物，研究不同类型或不同处理条件下的植物小分子代谢物（包括初级代谢物如糖类、氨基酸、核苷酸等，次级代谢物如生物碱、黄酮类、酚类等）的总体变化。之后通过统计分析筛选差异代谢物，进而寻找代谢物与植物生理病理变化的相对关系。
· 技术路线
· 产品优势
1. 高质量数据库：中科植物次生标准品数据库+公共/商业数据库
2. 高覆盖度：定性数目800+，初级、次级代谢物同时检测
3. 高定性准确度：建议修改成：MS1、MS2谱图匹配+RT校正，提高定性准确度
· 数据库概览
| 类别 | 数量 | 代表性物质概览 | |
| 初级代谢物 | 脂质和类脂分子 | 5000+ | 亚酯、油磷酸脂、酰棕丝榈氨油酸、肉磷豆脂蔻酰酰胆氧碱硬、脂三酸酰、甘鞘油磷、脂磷、脂月酰桂乙酸醇等胺、磷脂酰甘油 |
| 氨基酸及类似物 | 1500+ | 甘酸、氨色酸氨、酰精甘氨氨酸酸、等天冬酰胺、赖氨酸、谷氨酸、苯丙氨酸、邻乙酰高丝氨 | |
| 有机酸 | 1000+ | 乳马来酸酸、丙富酮马酸酸、等富、马芥酸子、酸莽等草酸、奎宁酸、胆酸、去氧胆酸、肉豆蔻酸、 | |
| 核苷、核苷酸和类似物 | 500+ | 腺黄苷素腺、胞嘌嘧呤啶二、核嘌苷呤酸、胞等苷、顺式玉米素核苷、5- 甲氧基尿苷、腺苷 -3'-磷酸、 | |
| 糖及醇类 | 200+ | 植葡物萄鞘糖氨、芥醇子、醇甘、露纤醇维等二糖、乳果糖、鼠李糖、果糖、木糖、6- 磷酸山梨醇、 | |
| 维生素及衍生物 | 50+ | 维混旋生肉素碱C等、维生素 B2、维生素 B6、维生素 D3、维生素 K1 、维生素 E、 | |
| 次级代谢物 | 苯环型化合物 | 1500+ | 邻羟基苯乙酸、对甲氧基苯甲酸、邻氯苯磺酰胺、五没食子酰葡萄糖等 |
| 黄酮类 | 1300+ | 花洋甘青菊素素、、表矢没车食菊子素儿等茶素、槲皮素、芹菜素、橙皮素、苜蓿素、山奈素、 | |
| 生物碱及其衍生物 | 1000+ | 吗索碱啡、苦芥参子碱、白藜毛芦莨碱碱、等黄连碱、马钱子碱、黄莲素、四氢小檗碱、延胡 | |
| 吲哚及其衍生物 | 500+ | 3- 吲哚乙酸、1- 乙酰吲哚、吲哚啉、5- 羟基色胺、3- 乙酰吲哚、吲哚等 | |
| 酚类 | 200+ | 银4- 杏硝酚基等苯酚、4- 溴苯酚、丁香酚、愈创木酚、四氢大麻酚、二氢松柏醇、 | |
| 蒽、蒽醌类及其衍生物 | 200+ | 蒽素等、米托蒽醌、柔红霉素、没食子蒽醌、芦荟大黄素蒽酮、决明素、亮黄 | |
| 木脂素、新木脂素及相关化合物 | 200+ | 依托泊苷、大木姜子素、千金藤素、牛蒡苷、松脂素、木兰脂素、连翘苷等 | |
| 萜类 | 200+ | 葫芦素、人参皂苷、柴胡皂苷、青蒿素、小白菊内酯、紫杉醇、松香酸等 | |
| 丹宁 | 70+ | 五味子素、鞣花单宁、茶皂素 A、木麻黄鞣宁、五味子脂素、地榆素等 | |
| 类胡萝卜素 | 40+ | 叶β-黄隐素黄、质ε等- 胡萝卜素、番茄红素、番茄黄素、α- 胡萝卜素、β - 胡萝卜素、 | |
| 其他 | 药物及杀虫剂等 | / | 苯硝唑、地巴唑、阿普唑仑、法莫替丁、地拉罗司等 |
· 数据分析
| 服务标准 | 分析类型 | 分析内容 | 拟解决问题 |
| 标准数据分析 | 质控 | TIC等多项QC分析 | 获得高质量数据 |
| 轮廓分析 | 代谢物化学分类归属统计 | 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） | 反映每个变量的组间差异 | |
| 多维统计分析（PCA、PLS-DA、OPLS-DA等） | 评估组间差异，找到导致组间差异的影响变量 | ||
| 差异倍数分析（蝴蝶图） | 直观展示差异代谢差异倍数变化 | ||
| 韦恩分析 | 展示不同对比组中共有和特有的差异代谢物 | ||
| 丰度分析（柱状图、箱线图、小提琴图） | 展示每个物质最小值、最大值、平均水平等信息 | ||
| 层次聚类分析 | 获得代谢物的表达模式信息 | ||
| 相关性分析（相关性热图、和弦图、网络图） | 衡量两个变量的相关程度 | ||
| 功能分析 | KEGG注释分析 | 进一步了解相关代谢通路和生物学功能 | |
| KEGG通路富集分析（气泡图、得分图、网络图等） | 筛选重要通路 | ||
| MetPA富集分析 | 筛选重要通路 | ||
| MSEA富集分析 | 筛选重要通路 | ||
| 诊断分析 | ROC分析 | 表明代谢物区分两组间的能力 | |
| 高级数据分析 | 生信分析 | WGCNA | 获得与表型强关联的核心代谢物 |
| 与目标参数相关的代谢物筛选 | OPLS回归分析 | ||
| 临床指标关联分析 | 建立重要代谢物和临床指标的关联 | ||
| 分子分型分析 | 基于代谢物表达趋势分对样本分类 | ||
| 机器学习分析 | 筛选诊断性能良好的生物标志物 | ||
| 两组学分析 | 转录组/蛋白组/修饰组＋代谢组联合分析 | ||
| 三组学分析 | 转录组＋蛋白组＋代谢组联合分析 |
· 部分数据分析结果展示
· 推荐组合产品
1. 植物代谢组+植物脂质组：极性+非极性小分子全面覆盖，深度揭示代谢变化
2. 植物代谢组+蛋白/转录组：上游（蛋白/转录）+下游（代谢）表明因果
· 推荐应用领域
1. 植物抗逆
2. 植物育种
3. 植物有效成分研究等
· 送样建议
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样本类型 |
常规送样量 |
最低送样量 |
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植物组织 |
≥200 mg |
≥100 mg |
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植物种子 |
≥200 mg |
≥100 mg |
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发酵液 |
≥1 mL |
≥0.5 mL |
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其他特殊样本 |
请另外咨询 |
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· 应用案例
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2. Antioxidant Capacity Changes and Untargeted Metabolite Profile of Broccoli during Lactic Acid Bacteria Fermentation. Fermentation. 2023
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