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
分析类型 |
分析内容 |
拟解决问题 |
质控 |
TIC、OC等多项 |
获得高质量数据 |
轮廓分析 |
Superclass分类 |
获得检测结果的分类信息 |
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、PLSDA、OPLSDA等) |
评估组间差异,找到导致组间区别的影响变量 |
|
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 |
衡量两个变量的相关程度 |
|
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 |
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 |
· 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)