条形 Banner-០៣

ផលិតផល

មេតាបូឡូមិក

មុខវិជ្ជាមេតាបូឡូមិក ដែលជាមុខវិជ្ជាមួយផ្នែកខាងក្រោមនៃហ្សែន ផ្តោតសំខាន់លើសារធាតុម៉ូលេគុលតូចៗដែលមានទម្ងន់ម៉ូលេគុលតិចជាង 1500 Da។ វាអនុញ្ញាតឱ្យសារធាតុមេតាបូលីតឆ្លុះបញ្ចាំងពីការឆ្លើយតបរបស់សារពាង្គកាយចំពោះការរំញោចខាងក្រៅ និងការផ្លាស់ប្តូរសរីរវិទ្យា/រោគសាស្ត្របានកាន់តែមានភាពរសើប។ ការផ្លាស់ប្តូរកម្រិតមេតាបូលីតដែលបង្កឡើងដោយការប្រែប្រួលហ្សែនក៏ស្ថិតនៅក្នុងវិសាលភាពស្រាវជ្រាវរបស់វាផងដែរ ដែលផ្តល់នូវទស្សនវិស័យស្រាវជ្រាវថ្មីមួយ។

BMKGENE ផ្តល់ជូននូវសេវាកម្មមេតាបូឡូមិចជាច្រើនប្រភេទ រួមទាំងមេតាបូឡូមិចមិនកំណត់គោលដៅ មេតាបូឡូមិចដែលមានគោលដៅយ៉ាងទូលំទូលាយ និងមេតាបូឡូមិចដែលមានគោលដៅ។ ដោយប្រើវិសាលគមមាត្រក្រូម៉ាតូក្រាហ្វីរាវ (LC-MS) ឬវិសាលគមមាត្រក្រូម៉ាតូក្រាហ្វីឧស្ម័ន (GC-MS) ការផ្លាស់ប្តូរថាមវន្តនៅក្នុងសារធាតុរំលាយម៉ូលេគុលតូចៗភាគច្រើននៅក្នុងសារពាង្គកាយមុន និងក្រោយការរំញោចខាងក្រៅអាចត្រូវបានរកឃើញ។ ស្នូលនៃសេវាកម្មទាំងនេះស្ថិតនៅក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណសារធាតុរំលាយដែលមានភាពខុសគ្នាគួរឱ្យកត់សម្គាល់រវាងក្រុមពិសោធន៍ និងក្រុមត្រួតពិនិត្យ និងស្វែងយល់បន្ថែមអំពីទំនាក់ទំនងរបស់ពួកគេជាមួយនឹងការផ្លាស់ប្តូរសរីរវិទ្យា/រោគសាស្ត្រ និងយន្តការមូលដ្ឋាន។

 


ព័ត៌មានលម្អិតអំពីសេវាកម្ម

ជីវព័ត៌មានវិទ្យា

លទ្ធផលសាកល្បង

ការបោះពុម្ពផ្សាយពិសេស

លក្ខណៈពិសេស

●មិនមែនមេតាបូឡូមិកគោលដៅ (ការរកឃើញមេតាបូឡូមិក)

ដោយផ្អែកលើបច្ចេកវិទ្យាក្រូម៉ាតូក្រាហ្វី-ម៉ាសស្ពិចត្រូម៉ែត្រីរាវ (LC-MS) មេតាបូឡូមិកមិនកំណត់គោលដៅអាចឱ្យមានការរកឃើញដោយមិនលំអៀងនៃសារធាតុរំលាយអាហារម៉ូលេគុលតូចៗឱ្យបានច្រើនតាមដែលអាចធ្វើទៅបាននៅក្នុងគំរូជីវសាស្រ្តដូចជាកោសិកា ជាលិកា សរីរាង្គ ឬសារធាតុរាវក្នុងរាងកាយ។ វាធ្វើការវិភាគប្រៀបធៀបរវាងក្រុមពិសោធន៍ និងក្រុមត្រួតពិនិត្យ ត្រួតពិនិត្យសារធាតុរំលាយអាហារឌីផេរ៉ង់ស្យែលតាមរយៈការវិភាគស្ថិតិ។

● មេតាបូឡូមិកមិនកំណត់គោលដៅសម្រាប់ជាតិខ្លាញ់

ការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យារាវក្រូម៉ាតូក្រាហ្វី-ម៉ាសស្ពិចត្រូម៉ែត្រី (LC-MS)nបច្ចេកវិទ្យា Metabolomics for Lipids ដែលផ្តោតលើគោលដៅ សម្រេចបាននូវការរកឃើញដោយមិនលំអៀងនៃម៉ូលេគុល lipid ឱ្យបានច្រើនតាមដែលអាចធ្វើទៅបាននៅក្នុងគំរូជីវសាស្រ្ត រួមទាំងកោសិកា ជាលិកា សរីរាង្គ ឬសារធាតុរាវក្នុងរាងកាយ។

● ធំទូលាយ-មេតាបូឡូមិកគោលដៅ

សេវាកម្មនេះរួមបញ្ចូលគ្នាយ៉ាងល្អឥតខ្ចោះនូវគុណសម្បត្តិដែលមានគុណភាពបង្ហាញខ្ពស់ និងគ្របដណ្តប់យ៉ាងទូលំទូលាយនៃបច្ចេកវិទ្យាមិនកំណត់គោលដៅ ជាមួយនឹងភាពរសើបខ្ពស់ និងសមត្ថភាពវាស់វែងបរិមាណត្រឹមត្រូវនៃបច្ចេកវិទ្យា MRM (ការត្រួតពិនិត្យប្រតិកម្មច្រើន) គោលដៅ។ លំហូរការងារមានដូចខាងក្រោម៖ ទីមួយ ម៉ាស្សស្ពិចត្រូម៉ែត្រីដែលមានគុណភាពបង្ហាញខ្ពស់ត្រូវបានប្រើដើម្បីអនុវត្តការស្កេន MS² គ្របដណ្តប់ខ្ពស់ខ្លាំងលើគំរូ ដើម្បីទទួលបានវិសាលគម MS² នៃសារធាតុរំលាយ "ទាំងអស់"។ បន្ទាប់មក ការកំណត់អត្តសញ្ញាណសារធាតុរំលាយត្រឹមត្រូវត្រូវបានធ្វើឡើងដោយការផ្សំជាមួយបណ្ណាល័យ MS² ដែលមានគុណភាពបង្ហាញខ្ពស់ (គ្របដណ្តប់សារធាតុរំលាយជាង 25,000 ជាមួយនឹងវិសាលគម MS² ដែលមានគុណភាពបង្ហាញខ្ពស់ស្តង់ដារច្រើនសម្រាប់សារធាតុរំលាយនីមួយៗ)។ បន្ទាប់មក ព័ត៌មានគូអ៊ីយ៉ុង MRM ត្រូវបានស្រង់ចេញពីវិសាលគមម៉ាស ដើម្បីបង្កើតបណ្ណាល័យជាក់លាក់សម្រាប់គំរូ។ ជាចុងក្រោយ ម៉ាស្សស្ពិចត្រូម៉ែត្រីបីជ្រុងជាមួយបច្ចេកវិទ្យា MRM ត្រូវបានអនុវត្តសម្រាប់ការវាស់វែងបរិមាណត្រឹមត្រូវ។

● មេតាបូលីកគោលដៅ

ការវិភាគមេតាបូឡូមិកគោលដៅផ្តោតលើសមាសធាតុគោលដៅជាច្រើន ឬសារធាតុមេតាបូលីតទាំងអស់/ដោយផ្នែកដែលពាក់ព័ន្ធនឹងផ្លូវជាក់លាក់មួយ។ ដោយប្រើសារធាតុស្តង់ដារ វាបង្កើតវិធីសាស្ត្ររកឃើញដែលមានភាពជាក់លាក់ខ្លាំង ភាពរសើបខ្ពស់ និងសមត្ថភាពធ្វើម្តងទៀតបានល្អសម្រាប់ការវាស់វែង និងការវិភាគសមាសធាតុគោលដៅ។ វាទទួលយកស្តង់ដារខាងក្រៅរួមផ្សំជាមួយស្តង់ដារខាងក្នុងសម្រាប់ការវាស់វែងដាច់ខាត ជាមួយនឹងលីនេអ៊ែរនៃខ្សែកោងស្តង់ដារឈានដល់ជាង 0.99 និងភាពរសើបរហូតដល់កម្រិត ng/mL។

គុណសម្បត្តិ

●វេទិការកឃើញកម្រិតខ្ពស់

-បំពាក់ដោយម៉ាស៊ីនវាស់ម៉ាសដែលមានគុណភាពបង្ហាញខ្ពស់លំដាប់កំពូល និងម៉ាស៊ីនវាស់ម៉ាសបីជ្រុងបួនប៉ូល ដែលអាចឱ្យមានការរកឃើញ និងវិភាគសារធាតុរំលាយអាហាររាប់ពាន់ប្រភេទក្នុងពេលដំណាលគ្នា។

●មូលដ្ឋានទិន្នន័យដ៏ទូលំទូលាយ

- មូលដ្ឋានទិន្នន័យសាធារណៈ៖ គ្របដណ្តប់លើ METLIN, KEGG, HMDB, NP Atlas និង Lipidmaps ដែលរួមបញ្ចូលសារធាតុរំលាយអាហារជាង 500,000។

- ផ្ទៃក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យជាក់លាក់របស់រុក្ខជាតិ៖ មានសារធាតុរំលាយអាហារជាង 25,000 រួមទាំងសារធាតុរំលាយអាហារបឋម និងបន្ទាប់បន្សំ។

- ផ្ទៃក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យជាក់លាក់លើសត្វ/វេជ្ជសាស្ត្រ៖ រួមបញ្ចូលសារធាតុរំលាយអាហារជាង 12,000។

●ប្រព័ន្ធត្រួតពិនិត្យគុណភាពយ៉ាងតឹងរ៉ឹង

-ការគ្រប់គ្រងគុណភាពយ៉ាងតឹងរ៉ឹង ដែលគ្របដណ្តប់លើស្ថេរភាពឧបករណ៍ សំណល់សារធាតុ ការត្រួតពិនិត្យគុណភាព (QC) នៃសំណាក PCA និងការវិភាគសហសម្ព័ន្ធ ដើម្បីធានាបាននូវគុណភាពទិន្នន័យដែលអាចទុកចិត្តបាន។

●សមត្ថភាពរកឃើញមេតាបូលីតខ្ពស់

- មិនមែនមេតាបូឡូមិកគោលដៅ៖ រកឃើញមេតាបូលីតជាមធ្យមជាង 4,200 ក្នុងមួយការរត់ ដែលល្អសម្រាប់ការរុករកមេតាបូលីតដែលមិនស្គាល់នៅក្នុងគំរូ និងកំណត់អត្តសញ្ញាណមេតាបូលីតនៅក្នុងគំរូស្មុគស្មាញ។

- ធំទូលាយ-មេតាបូឡូមិកគោលដៅ (រុក្ខជាតិ): រកឃើញមេតាបូលីតជាមធ្យមជាង 2,410 ក្នុងមួយការរត់ រួមទាំងមេតាបូលីតបឋម និងបន្ទាប់បន្សំ។

- ធំទូលាយ-ការវាស់ស្ទង់មេតាបូលីសគោលដៅ (សត្វ)៖ រកឃើញមេតាបូលីសជាមធ្យមជាង 1,250 ក្នុងមួយការរត់។

- មេតាបូឡូមិកគោលដៅ៖ បន្ទះសម្រាប់ប្រភេទមេតាបូលីតច្រើន។

●ការវិភាគដ៏ទូលំទូលាយ

-ផ្តល់ជូននូវធាតុវិភាគជាង 10 និងតារាងមើលឃើញជាង 20។

●សេវាកម្មក្រោយពេលលក់ដ៏ឈ្លាសវៃ

-ផ្តល់ការពិគ្រោះយោបល់បន្ទាប់ពីការលក់ និងការគាំទ្រការបកស្រាយរបាយការណ៍ចុងក្រោយ។

លក្ខណៈបច្ចេកទេសសេវាកម្ម

ដំណោះស្រាយ វេទិកា ការចម្លងជីវសាស្រ្តដែលបានណែនាំ
មេតាបូឡូមិកមិនកំណត់គោលដៅ UHPLC-TOF-MS (Waters Xevo G2-XS QTof) សំណាករុក្ខជាតិ និងអតិសុខុមប្រាណ៖ ≥ 6

គំរូសត្វ៖ ≥ ១០

សំណាកគ្លីនិក៖ ≥ 30

គំរូចម្លងជីវសាស្រ្តទាំងអស់ត្រូវបានវិភាគដោយឯករាជ្យ។

មេតាបូឡូមិកដែលមានគោលដៅទូលំទូលាយ ទឹក Xevo G2-XS QTOF + AB Sciex QTRAP 6500+ គំរូរុក្ខជាតិ៖ ≥ 3
មេតាបូឡូមិកគោលដៅ UHPLC-QQQ-MS (AB Sciex QTRAP 6500+)

 

GC-MS (Agilent 7890-5977, Agilent 7820-5977)

គំរូរុក្ខជាតិ៖ ≥ 3

 

គំរូសត្វ៖ ≥ 6

តម្រូវការគំរូ

តើអ្នកកំពុងឆ្ងល់ថាតើសំណាករបស់អ្នកបំពេញតាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យរបស់យើងដែរឬទេ? ចុចទីនេះដើម្បីទទួលបានតម្រូវការគំរូចុងក្រោយបំផុត.

លំហូរការងារសេវាកម្ម

ការដឹកជញ្ជូនគំរូ

ការប្រមូលគំរូ

ការពិសោធន៍សាកល្បង

ការស្រង់ចេញមេតាបូលីត

ការរៀបចំបណ្ណាល័យ

ការទទួលបានទិន្នន័យ

ការវិភាគទិន្នន័យ

ការវិភាគទិន្នន័យ

ការដឹកជញ្ជូនទិន្នន័យ-០៥

ការដឹកជញ្ជូនទិន្នន័យ


  • មុន៖
  • បន្ទាប់៖

  • ១. សំឡេងរំខានផ្ទៃខាងក្រោយ និងដំណើរការទិន្នន័យឆៅដែលមានគុណភាពទាប

    ២. ការវាយតម្លៃគុណភាពទិន្នន័យ

    ២.១ ការវិភាគសមាសធាតុសំខាន់ៗ

    ២.២ ការវាយតម្លៃលទ្ធភាពនៃការបន្តពូជ

    ៣. ចំណារពន្យល់អំពីមេតាបូលីត

    ៣.១ ចំណារពន្យល់មូលដ្ឋានទិន្នន័យ KEGG

    ៣.២ ចំណារពន្យល់មូលដ្ឋានទិន្នន័យ HMDB

    ៣.៣ ចំណារពន្យល់មូលដ្ឋានទិន្នន័យ Lipidmaps

    ៤. ការវិភាគទិន្នន័យការដាក់ជាក្រុមគំរូ (ការចម្លងជីវសាស្រ្ត)≥3)

    ៤.១ ការវិភាគសមាសធាតុចម្បងរបស់ក្រុម

    ៤.២ ការវិភាគឌីស្គ្រីមីណង់ផ្នែកការ៉េតូចបំផុតដោយផ្នែកអ័រថូហ្គោណល (OPLS-DA)

    ៤.៣ ការវិភាគមេតាបូលីតឌីផេរ៉ង់ស្យែលក្រុម

    ៥. ការជ្រើសរើសមេតាបូលីតឌីផេរ៉ង់ស្យែល (ការចម្លងជីវសាស្រ្ត)≥3)

    ៥.១ ការវិភាគការផ្លាស់ប្តូរផ្នត់ឌីផេរ៉ង់ស្យែល

    ៥.២ គ្រោងភ្នំភ្លើងមេតាបូលីតឌីផេរ៉ង់ស្យែល

    ៥.៣ ផែនទីកំដៅចង្កោមមេតាបូលីតឌីផេរ៉ង់ស្យែល

    ៥.៤ គ្រោង​សហសម្ព័ន្ធ​មេតាបូលីត​ឌីផេរ៉ង់ស្យែល

    ៥.៥ គ្រោងពិន្ទុ Z នៃសារធាតុរំលាយអាហារឌីផេរ៉ង់ស្យែល

    ៥.៦ ការវិភាគគ្រោងរ៉ាដាមេតាបូលីតឌីផេរ៉ង់ស្យែល

    ៥.៧ គ្រោងវីយូឡុងមេតាបូលីតឌីផេរ៉ង់ស្យែល

    ៥.៨ គ្រោងប្រអប់មេតាបូលីតឌីផេរ៉ង់ស្យែល

    ៥.៩ ការវិភាគមុខងារ និងបង្កើនសារធាតុរំលាយអាហារឌីផេរ៉ង់ស្យែល KEGG

    ៥.១០ ការវិភាគខ្សែកោង ROC

    ៥.១១ ការដាក់ជាក្រុមមធ្យម k នៃសារធាតុរំលាយអាហារឌីផេរ៉ង់ស្យែល

    ៥.១២ ដ្យាក្រាម Venn នៃសារធាតុរំលាយអាហារឌីផេរ៉ង់ស្យែល

    ១. ការវាយតម្លៃគុណភាពទិន្នន័យ

    ១២

    ↑Cការវិភាគទំនាក់ទំនង(គំរូសាកល្បង/គំរូត្រួតពិនិត្យគុណភាព)

     

     ៣៤

    ↑ការវិភាគសមាសភាគចម្បង                                                                                 ↑ការវិភាគចង្កោមមេតាបូលីត

     

     

    ២. ចំណារពន្យល់អំពីមេតាបូលីត

     កាលបរិច្ឆេទ​ផែនទី​មេតា_លីពីត_ឆ្នាំ កាលបរិច្ឆេទ​មេតា_hmdb

    ↑ចំណារពន្យល់មូលដ្ឋានទិន្នន័យ KEGG↑ចំណារពន្យល់មូលដ្ឋានទិន្នន័យ HMDB

     

     កាលបរិច្ឆេទ​មេតា

    ↑ចំណារពន្យល់មូលដ្ឋានទិន្នន័យ Lipidmaps

     

     

    ៣. ការវិភាគទិន្នន័យការដាក់ជាក្រុមគំរូ (ការចម្លងជីវសាស្រ្ត)≥3)

    ៨ ៩

    ↑ការវិភាគសមាសធាតុចម្បងរបស់ក្រុម(២D/៣D)

     

     ១០

    ↑ការវិភាគឌីស្គ្រីមីណង់ផ្នែកការ៉េតូចបំផុតដោយផ្នែកអ័រថូហ្គោណល (OPLS-DA)

     

     

    ៤. ការជ្រើសរើសមេតាបូលីតឌីផេរ៉ង់ស្យែល (ការចម្លងជីវសាស្រ្ត)≥3)

     ការផ្លាស់ប្តូរ C_ទល់នឹង_A_កំពូល_20_FC ភ្នំភ្លើង C_vs_A

    ↑ការវិភាគការផ្លាស់ប្តូរផ្នត់ឌីផេរ៉ង់ស្យែល↑គ្រោងភ្នំភ្លើងនៃសារធាតុរំលាយអាហារឌីផេរ៉ង់ស្យែល

     

     ១៣គំនូសតាង​ B_vs_A

    ↑ផែនទីកំដៅចង្កោមមេតាបូលីតឌីផេរ៉ង់ស្យែល↑គ្រោង​សហសម្ព័ន្ធ​មេតាបូលីត​ឌីផេរ៉ង់ស្យែល

     

    ពិន្ទុ C_vs_A.zscoreតារាងរ៉ាដា B_vs_A_Top_10_FC

    ↑គ្រោងពិន្ទុ Z នៃសារធាតុរំលាយអាហារឌីផេរ៉ង់ស្យែល↑ការវិភាគគ្រោងរ៉ាដាមេតាបូលីតឌីផេរ៉ង់ស្យែល

     

     ១៧ ១៨

    ↑គ្រោងវីយូឡុងមេតាបូលីតឌីផេរ៉ង់ស្យែល↑គ្រោងប្រអប់មេតាបូលីតឌីផេរ៉ង់ស្យែល

     

     ១៩

    ↑ការវិភាគចំណារពន្យល់មុខងារ និងបង្កើនសារធាតុរំលាយអាហារឌីផេរ៉ង់ស្យែល KEGG

     

     ២០ ២១

    ↑ការវិភាគខ្សែកោង ROC↑ការ​ដាក់​ជា​ចង្កោម​មេតាបូលីត​ឌីផេរ៉ង់ស្យែល k-means

     

     ២២

    ↑ឌីផេរ៉ង់ស្យែលមេតាបូលីត Venn

    Wang X, Wang D, Liu X, Zhang H, Chen G, Xu M, Shen X, You C. កត្តាចម្លងហូមីអូដូមេនដូច BEL1 SAWTOOTH1 (MdSAW1) នៅក្នុង Malus domestica បង្កើនការអត់ធ្មត់របស់ផ្លែប៉ោមប្តូរហ្សែន និង Arabidopsis ចំពោះភាពតានតឹងលើសស័ង្កសី។ Int J Biol Macromol. ឧសភា 2025;307(Pt 3):141948. doi: 10.1016/j.ijbiomac.2025.141948. Epub ថ្ងៃទី 10 ខែមីនា ឆ្នាំ 2025។ PMID: 40074134.

    Ain QU, Hussain HA, Rahman L, Zhang Q, Rehman A, Hussain S, Uddin S, Imran A. ឥទ្ធិពលអន្តរកម្មនៃភាគល្អិតណាណូពណ៌បៃតងដែលសម្របសម្រួលដោយ Moringa oleifera និងផ្សិត mycorrhizal arbuscular លើការលូតលាស់ ស្ថាបត្យកម្មប្រព័ន្ធឫស និងការស្រូបយកសារធាតុចិញ្ចឹមនៅក្នុងពោត (Zea mays L.)។ Plant Physiol Biochem។ ខែកញ្ញា ឆ្នាំ២០២៥;២២៦:១១០០៦៣។ doi: 10.1016/j.plaphy.2025.110063។ Epub ថ្ងៃទី២៤ ខែឧសភា ឆ្នាំ២០២៥។ PMID: ៤០៤៤១០៩៦។

    Wang X, Luo J, Wang Q, Zhang Q, Zhao T, Liu Y, Li T, Liu X, Jiang J. ផ្កាម្លិះធ្វើឱ្យសកម្មម៉ូឌុលដូច SlJAZ2/3-SlMYC3 ដែលគ្រប់គ្រងការស្រូបយក K+ នៅក្នុងប៉េងប៉ោះឆ្លើយតបទៅនឹងភាពតានតឹង K+ ទាប។ J Integr Plant Biol. 2025 សីហា;67(8):2058-2077. doi: 10.1111/jipb.13941. Epub ថ្ងៃទី 28 ខែឧសភា ឆ្នាំ 2025។ PMID: 40432500.

    ទទួលបានសម្រង់តម្លៃ

    សរសេរសាររបស់អ្នកនៅទីនេះ ហើយផ្ញើវាមកយើង

    ផ្ញើសាររបស់អ្នកមកយើង៖