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項(xiàng)目簡(jiǎn)介
      非靶向代謝組采用LC-MS/MS技術(shù),無(wú)偏的檢測(cè)細(xì)胞,組織,器官或生物體內(nèi)受刺激、擾動(dòng)前后小分子代謝物(大多為1000Da以?xún)?nèi)的內(nèi)源小分子化合物)的動(dòng)態(tài)變化,結(jié)合生信分析篩選差異代謝物,對(duì)代謝物進(jìn)行通路富集分析,可揭示其變化的生理機(jī)制,是后基因組學(xué)功能研究利器。

技術(shù)原理
      非靶向代謝組技術(shù)需對(duì)每個(gè)樣本分別進(jìn)行代謝物提取,純化,QC樣本制備,色譜分離,質(zhì)譜檢測(cè);
      該技術(shù)采用高效液相色譜作為分離系統(tǒng),以高分辨率質(zhì)譜為檢測(cè)系統(tǒng)的串聯(lián)質(zhì)譜進(jìn)行代謝物檢測(cè),更適用于揮發(fā)及熱穩(wěn)定性差代謝物鑒定,靈敏度高,分析范圍廣,重復(fù)性好。
      質(zhì)譜檢測(cè)基于被測(cè)物質(zhì)荷比(m/z)進(jìn)行。代謝物在離子源轉(zhuǎn)換成氣相離子進(jìn)行一級(jí)質(zhì)譜掃描,特定離子進(jìn)入碰撞室二級(jí)碎裂形成子離子,進(jìn)行二級(jí)質(zhì)譜掃描,基于數(shù)據(jù)依賴(lài)采集方式,獲取一級(jí)譜圖和二級(jí)譜圖。
      分別使用一級(jí)譜圖和二級(jí)譜圖與in-house標(biāo)準(zhǔn)品數(shù)據(jù)庫(kù)匹配進(jìn)行一級(jí)代謝物和二級(jí)代謝物鑒定和定量分析。

技術(shù)原理示意圖


技術(shù)路線



技術(shù)優(yōu)勢(shì)
      高通量:一次性盡可能檢測(cè)樣本中所有代謝物。
      高保真:樣本前處理少,保留樣本最原始信息。
      低成本:前期實(shí)驗(yàn)少,一次進(jìn)樣分析,成本較低。
      應(yīng)用廣:疾病早篩和預(yù)后biomarker,疾病代謝機(jī)理研究,食品研發(fā),微生物工程,藥物療效及安全評(píng)估,新藥靶標(biāo)開(kāi)發(fā),網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué),植物農(nóng)業(yè)等。

樣本要求
      1.樣本類(lèi)型及樣本量:
      細(xì)胞>10^6個(gè)
      血漿、尿液等體液>100ul
      糞便>100mg
      動(dòng)物組織>50mg
      植物組織>100mg
      生物學(xué)重復(fù)數(shù):

      一般項(xiàng)目:>6個(gè)生物重復(fù) ;臨床項(xiàng)目:>10個(gè)生物重復(fù)


      2.樣本保存及運(yùn)輸:樣品無(wú)污染,采集后速凍(-80℃或者液氮),標(biāo)識(shí)清楚,干冰運(yùn)輸

分析內(nèi)容
      我司非靶向代謝組學(xué)提供系統(tǒng)、完善的生物信息分析:

      數(shù)據(jù)質(zhì)控:CNS主流生信分析軟件,XCMS進(jìn)行原始數(shù)據(jù)處理和質(zhì)控。
      代謝物鑒定:豐富的功能數(shù)據(jù)庫(kù)注釋?zhuān)琀MDB,KEGG等數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)代謝物進(jìn)行鑒定和注釋。
      代謝物定量:全面的定量分析,包括主成分分析(PCA)、生物重復(fù)性分析、相關(guān)性分析等。
      差異代謝物篩選:嚴(yán)格的篩選閾值和算法,包括偏最小二乘判別分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判別分析(OPLS-DA)等。采用Fold Change,P value和VIP值三重閾值標(biāo)準(zhǔn)鑒定差異代謝物。
      差異代謝物功能富集分析:完善的差異功能分析,HMDB,KEGG等數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)差異代謝物進(jìn)行注釋和富集分析。
      交互式報(bào)告:動(dòng)態(tài)交互可視化火山圖、PCA圖、Pathway圖等。

      其他個(gè)性化分析。


分析結(jié)果示例

PCA圖及PCA散點(diǎn)負(fù)載圖



差異代謝物火山圖及熱圖



差異代謝物KEGG代謝通路注釋



其余結(jié)果圖示例



典型案例
      案例1 歐洲阿茲海默人群隊(duì)列研究揭示血漿中的原發(fā)性脂肪酰胺與腦淀粉樣蛋白負(fù)荷、海馬體積和記憶有關(guān)
      研究對(duì)認(rèn)知健康個(gè)體(n = 242),輕度認(rèn)知障礙個(gè)體(n = 236),阿茲海默患者(n = 115)的593份血漿樣品中的883種代謝物進(jìn)行了檢測(cè)和分析,發(fā)現(xiàn)了8種代謝物與腦脊液(CSF)中淀粉樣蛋白β相關(guān),1種代謝物與CSF中t-tau蛋白相關(guān),分別為伯脂肪酸酰胺(PFAM),脂因子和氨基酸。其中PFAM,谷氨酸鹽和天冬氨酸與海馬體積和記憶亦有關(guān)。為阿爾茨海默病生物標(biāo)志物為發(fā)現(xiàn)外圍性疾病小分子生物標(biāo)志物提供理論依據(jù)。

9個(gè)選定代謝物的AUC曲線


檢測(cè)出來(lái)與已知AD標(biāo)志物相關(guān)的代謝物


      案例2 血漿代謝組學(xué)揭示對(duì)慢性血栓栓塞性肺動(dòng)脈高壓(CTEPH)的治療反應(yīng)
      對(duì)患有慢性血栓栓塞性肺動(dòng)脈高壓患者(CTEPH)與健康對(duì)照(HC)和疾病對(duì)照(DC)分組進(jìn)行代謝組學(xué)檢測(cè),定義并驗(yàn)證了CTEPH血漿代謝譜和代謝產(chǎn)物改變特征。利用接受者操作特征分析(ROC分析)確認(rèn)了12種代謝物可作為區(qū)分CTEPH患者和HC的biomarker(曲線下面積(AUC)0.64–0.94,所有p <2×10 -5)和HC(AUC 0.58–0.77,所有p <0.05),并觀察到許多代謝變化與特發(fā)性肺動(dòng)脈高壓(IPAH)所觀察到的顯著相似。而檢測(cè)的代謝譜中只有5種代謝物(5-甲基硫代腺苷,N1-甲基腺苷,N1-甲基肌苷,7-甲基鳥(niǎo)嘌呤,N-甲酰基甲硫氨酸)可將CTEPH與IPAH區(qū)分。僅1種特定的代謝譜,可將CTEPH與HC、DC區(qū)分。結(jié)論暗示血漿代謝物梯度變化和與肺動(dòng)脈高壓相關(guān)的代謝物的心肺組織代謝物以及對(duì)PEA手術(shù)有反應(yīng)的代謝物可能是評(píng)估未來(lái)靶向治療干預(yù)措施的合適無(wú)創(chuàng)標(biāo)記物。


區(qū)分慢性血栓栓塞性肺動(dòng)脈高壓(CTEPH)患者與健康對(duì)照(HC)和疾病對(duì)照(DC)的差異代謝物熱圖


關(guān)鍵代謝物的ROC圖及曲線下面積

參考文獻(xiàn):
[1]Roberts LD, Souza AL, Gerszten RE, Clish CB. Targeted metabolomics. Curr Protoc Mol Biol. 2012;Chapter 30:Unit30.2-30.2.24. doi:10.1002/0471142727.mb3002s98.
[2]Swietlik EM, Ghataorhe P, Zalewska KI, et al. Plasma metabolomics exhibit response to therapy in chronic thromboembolic pulmonary hypertension. Eur Respir J. 2021;57(4):2003201. Published 2021 Apr 1. doi:10.1183/13993003.03201-2020.


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