Metabolómica
Características
●No-Metabolómica dirigida (Metabolómica de descubrimiento)
Basada en la tecnología de cromatografía líquida-espectrometría de masas (LC-MS), la metabolómica no dirigida permite la detección imparcial del mayor número posible de metabolitos de molécula pequeña en muestras biológicas como células, tejidos, órganos o fluidos corporales. Realiza análisis comparativos entre grupos experimentales y de control, e identifica metabolitos diferenciales mediante análisis estadístico.
● Metabolómica no dirigida para lípidos
Aprovechando la tecnología de cromatografía líquida-espectrometría de masas (LC-MS),nLa metabolómica dirigida a lípidos permite la detección imparcial del mayor número posible de moléculas lipídicas en muestras biológicas, incluyendo células, tejidos, órganos o fluidos corporales.
● Ancho-Metabolómica dirigida
Este servicio combina a la perfección las ventajas de alta resolución y amplia cobertura de la tecnología no dirigida con la alta sensibilidad y la precisión de cuantificación de la tecnología MRM (Monitorización de Reacciones Múltiples) dirigida. El flujo de trabajo es el siguiente: Primero, se utiliza espectrometría de masas de alta resolución para realizar un escaneo MS² de ultra alta cobertura en las muestras y obtener espectros MS² de todos los metabolitos. A continuación, se lleva a cabo una identificación precisa de los metabolitos mediante la combinación con una biblioteca MS² de alta resolución (que abarca más de 25 000 metabolitos, con múltiples espectros MS² estándar de alta resolución para cada metabolito). Posteriormente, se extrae la información de pares de iones MRM de los espectros de masas para establecer una biblioteca específica para las muestras. Finalmente, se aplica espectrometría de masas de triple cuadrupolo con tecnología MRM para una cuantificación precisa.
● Metabolómica dirigida
La metabolómica dirigida se centra en varios compuestos objetivo o en todos o algunos de los metabolitos involucrados en una vía metabólica específica. Mediante el uso de sustancias estándar, establece un método de detección con alta especificidad, sensibilidad y buena repetibilidad para la cuantificación y el análisis de los compuestos objetivo. Emplea un estándar externo combinado con un estándar interno para la cuantificación absoluta, con una linealidad de la curva estándar superior a 0,99 y una sensibilidad de hasta ng/mL.
Ventajas
●Plataforma de detección avanzada
-Equipado con espectrómetros de masas de alta resolución de última generación y espectrómetros de masas de triple cuadrupolo, lo que permite la detección y el análisis simultáneos de miles de metabolitos.
●Bases de datos completas
- Bases de datos públicas: Incluyen METLIN, KEGG, HMDB, NP Atlas y Lipidmaps, abarcando más de 500.000 metabolitos.
- InternoBase de datos específica de plantas: Contiene más de 25.000 metabolitos, incluidos metabolitos primarios y secundarios.
- InternoBase de datos específica para animales y uso médico: Incluye más de 12.000 metabolitos.
●Sistema estricto de control de calidad
-Control de calidad riguroso que abarca la estabilidad del instrumento, los residuos de sustancias, el análisis de componentes principales (PCA) de las muestras de control de calidad y el análisis de correlación para garantizar la fiabilidad de los datos.
●Alta capacidad de detección de metabolitos
- No-Metabolómica dirigida: detecta un promedio de más de 4200 metabolitos por análisis, ideal para explorar metabolitos desconocidos en muestras e identificar metabolitos en muestras complejas.
- Ancho-Metabolómica dirigida (vegetal): detecta un promedio de más de 2410 metabolitos por análisis, incluidos metabolitos primarios y secundarios.
- Ancho-Metabolómica dirigida (animal): detecta un promedio de más de 1250 metabolitos por análisis.
- Metabolómica dirigida: Panelesparamúltiples categorías de metabolitos.
●Análisis exhaustivo
-Ofrece más de 10 elementos de análisis y más de 20 gráficos de visualización.
●Servicio posventa atento
-Ofrece asesoramiento postventa y asistencia para la interpretación del informe final.
Especificaciones de servicio
| Solución | Plataforma | Réplicas biológicas recomendadas |
|---|---|---|
| Metabolómica no dirigida | UHPLC-TOF-MS (Waters Xevo G2-XS QTof) | Muestra vegetal y microbiana: ≥ 6 Muestra animal: ≥ 10 Muestra clínica: ≥ 30 Todas las muestras biológicas replicadas se analizaron de forma independiente. |
| Metabolómica de amplio espectro | Agua Xevo G2-XS QTOF + AB Sciex QTRAP 6500+ | Muestra de planta: ≥ 3 |
| Metabolómica dirigida | UHPLC-QQQ-MS (AB Sciex QTRAP 6500+) GC-MS (Agilent 7890-5977, Agilent 7820-5977) | Muestra de planta: ≥ 3 Muestra animal: ≥ 6 |
Requisitos de muestra
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Flujo de trabajo del servicio
Recolección de muestras
Extracción de metabolitos
Adquisición de datos
Análisis de datos
Entrega de datos
1. Ruido de fondo y procesamiento de datos de baja calidad de los datos brutos
2. Evaluación de la calidad de los datos
2.1 Análisis de componentes principales
2.2 Evaluación de la reproducibilidad
3. Anotación de metabolitos
3.1 Anotación de la base de datos KEGG
3.2 Anotación de la base de datos HMDB
3.3 Anotación de la base de datos Lipidmaps
4. Análisis de datos de agrupación de muestras (réplicas biológicas)≥3)
4.1 Análisis de componentes principales de grupo
4.2 Análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales ortogonales (OPLS-DA)
4.3 Análisis diferencial de metabolitos entre grupos
5. Selección diferencial de metabolitos (réplicas biológicas)≥3)
5.1 Análisis de cambio de pliegue diferencial
5.2 Gráfico de volcán de metabolitos diferenciales
5.3 Mapa de calor de agrupamiento diferencial de metabolitos
5.4 Gráfico de correlación de metabolitos diferenciales
5.5 Gráfico de puntuación Z de metabolitos diferenciales
5.6 Análisis de gráficos de radar de metabolitos diferenciales
5.7 Diagrama de violín de metabolitos diferenciales
5.8 Diagrama de cajas de metabolitos diferenciales
5.9 Análisis de enriquecimiento y anotación funcional diferencial de metabolitos KEGG
5.10 Análisis de la curva ROC
5.11 Agrupamiento k-means de metabolitos diferenciales
5.12 Diagrama de Venn de metabolitos diferenciales
1. Evaluación de la calidad de los datos
↑Co análisis de relación(Muestra de prueba/Muestra de control de calidad)
↑Análisis de componentes principales ↑Análisis de agrupamiento de metabolitos
2. Anotación de metabolitos
↑Anotación de la base de datos KEGG↑Anotación de la base de datos HMDB
↑Anotación de la base de datos Lipidmaps
3. Análisis de datos de agrupación de muestras (réplicas biológicas)≥3)
↑Análisis de componentes principales de grupo(2D/3D)
↑Análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales ortogonales (OPLS-DA)
4. Selección diferencial de metabolitos (réplicas biológicas)≥3)
↑Análisis de cambio de pliegue diferencial↑Gráfico de volcán de metabolitos diferenciales
↑Mapa de calor de agrupamiento diferencial de metabolitos↑Gráfico de correlación diferencial de metabolitos
↑Gráfico de puntuación Z de metabolitos diferenciales↑Análisis diferencial de gráficos de radar de metabolitos
↑Diagrama de violín de metabolitos diferenciales↑Diagrama de caja de metabolitos diferenciales
↑Análisis diferencial de enriquecimiento y anotación funcional de metabolitos KEGG
↑Análisis de la curva ROC↑Agrupamiento k-means de metabolitos diferenciales
↑ Diagrama de Venn del metabolito diferencial
Wang X, Wang D, Liu X, Zhang H, Chen G, Xu M, Shen X, You C. El factor de transcripción homeodominio SAWTOOTH1 (MdSAW1) similar a BEL1 en Malus domestica mejora la tolerancia de la manzana transgénica y Arabidopsis al estrés por exceso de zinc. Int J Biol Macromol. 2025 mayo;307(Pt 3):141948. doi: 10.1016/j.ijbiomac.2025.141948. Epub 2025 Mar 10. PMID: 40074134.
Ain QU, Hussain HA, Rahman L, Zhang Q, Rehman A, Hussain S, Uddin S, Imran A. Efecto interactivo de nanopartículas verdes mediadas por Moringa oleifera y hongos micorrícicos arbusculares sobre el crecimiento, la arquitectura del sistema radicular y la absorción de nutrientes en maíz (Zea mays L.). Plant Physiol Biochem. 2025 Sep;226:110063. doi: 10.1016/j.plaphy.2025.110063. Epub 2025 May 24. PMID: 40441096.
Wang X, Luo J, Wang Q, Zhang Q, Zhao T, Liu Y, Li T, Liu X, Jiang J. El jasmonato activa un módulo similar a SlJAZ2/3-SlMYC3 que regula la absorción de K+ en la respuesta del tomate al estrés por bajo contenido de K+. J Integr Plant Biol. 2025 agosto;67(8):2058-2077. doi: 10.1111/jipb.13941. Publicado en línea el 28 de mayo de 2025. PMID: 40432500.
