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        非靶向代謝組 ? GC非靶向代謝組

        · 產品定義

        利用氣相色譜-質譜聯用(GC-MS)技術,采用衍生化方法對樣本中的代謝物進行非靶向代謝組學檢測,再結合本地自建代謝物數據庫和公共數據庫進行信息匹配實現代謝物鑒定,通過衍生化技術可增強對強極性物質的檢出,如氨基酸類化合物、有機酸、有機醇、有機胺類等化合物。

         

        · 技術路線

        GC非靶向代謝組技術路線

        · 技術優勢

        1. 高性能儀器:采用LECO Pegasus BT儀器檢測;

        2. 高定性準確度:自建1000+常見物質標品數據庫+公共數據庫,結合保留時間指數、碎片離子信息進行定性;

        3. 專業處理軟件:采用高性能的ChromaTOF數據處理軟件解析數據;

        4. 技術成熟穩定、分辨率高、選擇性好。

        LECO Pegasus BT

        LECO Pegasus BT

         

        · 數據分析

           服務標準

        分析類型

        分析內容

        擬解決問題

        標準分析

        質控

        TIC等多項QC分析

        獲得高質量數據

        輪廓分析

        Superclass分類

        獲得代謝物的分類信息

        差異分析

        單變量統計分析(火山圖等)

        反映每個變量的組間差異

        多維統計分析(PCA、PLS-DA、OPLS-DA等)

        評估組間差異,找到導致組間差異的影響變量

        功能分析

        層次聚類分析

        獲得代謝物的表達模式信息

        相關性分析

        衡量兩個變量的相關程度

        KEGG分析

        進一步了解相關代謝通路和生物學功能

        高級分析

        生信分析

        WGCNA

        獲得與表型強關聯的核心代謝物

        回歸分析

        建立重要代謝物和其他指標的關聯

        趨勢聚類分析

        探討代謝物的含量趨勢模式

         

        部分數據分析結果展示

        部分數據分析結果展示

         

        · 推薦組合產品

        1. GC非靶向代謝組+非靶代組plus:全面研究各類型小分子代謝物在樣本中的變化情況和內在關系

        2.  GC非靶向代謝組+蛋白/轉錄組:上游(蛋白/轉錄)+下游(代謝)表明因果

         

        · 推薦應用領域

        1.   生命科學

        2.   疾病預防控制

        3.   環境毒理研究

        4.   食品安全/食品風味

        5.   石油化工

        6.   藥物研究

         

        · 送樣建議(特殊樣本可直接咨詢021-5466-5263/400-066-6761)

        樣本類型

        常規送樣量

        最低送樣量

        血(血清、血漿)

        ≥200 μL

        ≥100 μL

        尿液

        ≥200 μL

        ≥100 μL

        組織

        ≥200 mg

        ≥50 mg

        糞便

        ≥200 mg

        ≥50 mg

        細胞

        10^7

        0.5*10^7

        細胞上清

        ≥200 μL

        ≥100 μL

        細菌或真菌

        菌體沉淀濕重≥200 mg

        菌體沉淀濕重≥100 mg

        發酵液

        ≥200 μL

        ≥100 μL

        其他液體樣本:

        卵泡液、腦脊液、淋巴液、膽汁、乳汁、唾液、精油、花蜜等

        ≥200 μL

        ≥100 μL

        其他特殊樣本

        請另外咨詢

         

        · 參考文獻

        Untargeted GC-MS Metabolomics. Methods Mol Biol. 2018

         

         

         

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