非靶向代谢组 • 非靶向脂质代谢组学
· 产品定义
非靶向脂质组学是一种基于LC-MS/MS开发，针对生物样本中脂质进行超高通量分析的产品。该产品使用针对性的脂质提取方法和脂质亲和的色谱系统，搭配高分辨率质谱，最大程度实现对脂质分子的高通量分析，并可以通过添加脂质亚类内标实现绝对定量。
将检测和LipidSerach数据库进行一级、二级信息的匹配，实现脂质分子的定性和定量。该产品能够系统性解析生物体脂质组成和表达变化，可有效帮助研究脂类家族、脂质分子在各种生物过程中的改变与功能。
· 技术路线
非靶向脂质组学相对定量：
非靶向脂质组学绝对定量：
· 技术优势
1. 海量数据库：LipidSearch数据库，收录超过8大类、300种亚类、170万种脂质分子的谱图；
2. 高定性能力：项目平均鉴定数量3300+，部分项目鉴定数量可达5000+；
3. 方法优势：QE系列高分辨质谱搭配高效色谱方法，实现高通量检测；
4. 学术认可：已助力近百篇SCI发表，最高IF=46.3；
5. 严格质控：15+内标，多项质控，全程可回溯，提供放心的数据。
· 数据分析
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分析类型 |
分析内容 |
拟解决问题 |
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质控 |
TIC、OC等多项 |
获得高质量数据 |
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轮廓分析 |
Superclass分类 |
获得检测结果的分类信息 |
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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 |
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多维统计分析（PCA、PLSDA、OPLSDA等） |
评估组间差异，找到导致组间区别的影响变量 |
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功能分析 |
层次聚类分析 |
获得代谢物的表达模式信息 |
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相关性分析 |
衡量两个变量的相关程度 |
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高级生信分析 |
回归分析 |
建立重要代谢物和其他指标的关联 |
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趋势聚类分析 |
探讨代谢物的含量趋势模式 |
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机器学习 |
筛选诊断性能良好的生物标志物 |
· 部分数据分析结果展示
· 推荐应用领域
脂质领域各个研究方面，如：
1. 农口领域：动植物生长发育，植物抗逆研究
2. 医口领域：动植物生理病理，生物标志物的发现
· 送样建议
· 近期客户文献展示
1. Pharmacological inhibition of arachidonate 12- lipoxygenase ameliorates myocardial ischemia reperfusion injury in multiple species. Cell Metabolism（IF=27.287）
2. Degradation of lipid droplets by chimeric autophagy-tethering compounds. Cell Research（IF=25.617）
3. Thrombin induces ACSL4-dependent ferroptosis during cerebral ischemia/reperfusion. Signal Transduction and Targeted Therapy (IF=18.187）
4. A small molecule targeting ALOX12-ACC1 ameliorates nonalcoholic steatohepatitis in mice and macaques. Science Translational Medicine (IF=17.954）
5. ASC deglutathionylation is a checkpoint for NLRP3 inflammasome activation. Journal of Experimental Medicine (IF=14.3)