Metabolomika
Cechy
●Nie-ukierunkowana metabolomika (Discovery Metabolomics)
Oparta na technologii chromatografii cieczowej połączonej ze spektrometrią mas (LC-MS), metabolomika nietargetowana umożliwia obiektywne wykrywanie jak największej liczby metabolitów małocząsteczkowych w próbkach biologicznych, takich jak komórki, tkanki, narządy czy płyny ustrojowe. Przeprowadza analizę porównawczą między grupami eksperymentalnymi i kontrolnymi oraz różnicuje metabolity za pomocą analizy statystycznej.
● Metabolomika niecelowana dla lipidów
Wykorzystując technologię chromatografii cieczowej połączonej ze spektrometrią mas (LC-MS),nukierunkowana metabolomika lipidów umożliwia obiektywne wykrywanie jak największej liczby cząsteczek lipidów w próbkach biologicznych, w tym komórkach, tkankach, narządach i płynach ustrojowych.
● Szeroki-Celowana metabolomika
Usługa ta doskonale łączy zalety technologii nietargetowanej w zakresie wysokiej rozdzielczości i szerokiego pokrycia z wysoką czułością i dokładnymi możliwościami kwantyfikacji technologii MRM (Multiple Reaction Monitoring). Przebieg pracy jest następujący: Najpierw, za pomocą spektrometrii mas o wysokiej rozdzielczości, przeprowadza się skanowanie MS² o ultrawysokim pokryciu próbek w celu uzyskania widm MS² „wszystkich” metabolitów. Następnie przeprowadza się dokładną identyfikację metabolitów poprzez połączenie ich z biblioteką MS² o wysokiej rozdzielczości (obejmującą ponad 25 000 metabolitów, z wieloma standardowymi widmami MS² o wysokiej rozdzielczości dla każdego metabolitu). Następnie, z widm masowych wyodrębnia się informacje o parach jonowych MRM w celu utworzenia specyficznej biblioteki dla próbek. Na koniec, w celu dokładnej kwantyfikacji, stosuje się potrójną spektrometrię mas z technologią MRM.
● Celowana metabolomika
Metabolomika ukierunkowana koncentruje się na kilku związkach docelowych lub wszystkich/częściowych metabolitach zaangażowanych w określony szlak metaboliczny. Wykorzystując substancje wzorcowe, ustanawia metodę detekcji o wysokiej swoistości, wysokiej czułości i dobrej powtarzalności do ilościowego oznaczania i analizy związków docelowych. Do kwantyfikacji bezwzględnej stosuje się standard zewnętrzny połączony ze standardem wewnętrznym, a liniowość krzywej wzorcowej przekracza 0,99, a czułość sięga poziomu ng/ml.
Zalety
●Zaawansowana platforma detekcji
-Wyposażone w najwyższej klasy spektrometry masowe o wysokiej rozdzielczości i spektrometry masowe potrójnego kwadrupola, umożliwiające jednoczesną detekcję i analizę tysięcy metabolitów.
●Kompleksowe bazy danych
- Publiczne bazy danych: obejmują METLIN, KEGG, HMDB, NP Atlas i Lipidmaps, obejmujące ponad 500 000 metabolitów.
- WewnętrznieBaza danych dotycząca poszczególnych roślin: zawiera ponad 25 000 metabolitów, w tym metabolity pierwotne i wtórne.
- WewnętrznieBaza danych dotycząca zwierząt/medycyny: obejmuje ponad 12 000 metabolitów.
●Ścisły system kontroli jakości
-Surowa kontrola jakości obejmuje stabilność urządzeń, pozostałości substancji, analizę PCA próbki QC i analizę korelacji w celu zagwarantowania niezawodnej jakości danych.
●Wysoka zdolność wykrywania metabolitów
- Nie-ukierunkowana metabolomika: wykrywa średnio ponad 4200 metabolitów na cykl, co jest idealnym rozwiązaniem do badania nieznanych metabolitów w próbkach i identyfikowania metabolitów w złożonych próbkach.
- Szeroki-Celowana metabolomika (roślina): Wykrywa średnio ponad 2410 metabolitów na cykl, w tym metabolity pierwotne i wtórne.
- Szeroki-Celowana metabolomika (zwierzęca): wykrywa średnio ponad 1250 metabolitów na cykl.
- Metabolomika ukierunkowana: PaneleDowiele kategorii metabolitów.
●Kompleksowa analiza
-Oferuje ponad 10 elementów analizy i ponad 20 wykresów wizualizacyjnych.
●Przemyślana obsługa posprzedażowa
-Zapewnia konsultacje posprzedażowe i wsparcie w interpretacji raportu końcowego.
Specyfikacje usług
| Rozwiązanie | Platforma | Zalecane replikaty biologiczne |
|---|---|---|
| Metabolomika niecelowana | UHPLC-TOF-MS (Waters Xevo G2-XS QTof) | Próbka roślinna i mikrobiologiczna: ≥ 6 Próbka zwierzęca: ≥ 10 Próba kliniczna: ≥ 30 Wszystkie próbki replik biologicznych analizowano niezależnie. |
| Metabolomika szeroko ukierunkowana | Woda Xevo G2-XS QTOF + AB Sciex QTRAP 6500+ | Próbka roślinna: ≥ 3 |
| Celowana metabolomika | UHPLC-QQQ-MS (AB Sciex QTRAP 6500+) GC-MS (Agilent 7890-5977, Agilent 7820-5977) | Próbka roślinna: ≥ 3 Próbka zwierzęca: ≥ 6 |
Przykładowe wymagania
Zastanawiasz się, czy Twoje próbki spełniają nasze kryteria? Kliknij tutaj, aby je pobrać.najnowsze wymagania dotyczące próbek.
Przepływ pracy serwisowej
Pobieranie próbek
Ekstrakcja metabolitów
Akwizycja danych
Analiza danych
Dostarczanie danych
1. Szum tła i niska jakość przetwarzania danych surowych
2. Ocena jakości danych
2.1 Analiza głównych składowych
2.2 Ocena powtarzalności
3. Adnotacja metabolitu
3.1 Adnotacja bazy danych KEGG
3.2 Adnotacja bazy danych HMDB
3.3 Adnotacja bazy danych Lipidmaps
4. Analiza danych grupowania próbek (powtórzenia biologiczne)≥3)
4.1 Analiza głównych składowych grupy
4.2 Ortogonalna analiza dyskryminacyjna metodą najmniejszych kwadratów cząstkowych (OPLS-DA)
4.3 Analiza różnicowa metabolitów grupowych
5. Różnicowy wybór metabolitów (repliki biologiczne)≥3)
5.1 Analiza różnicowej zmiany krotności
5.2 Wykres różnicowy wulkanu metabolitowego
5.3 Mapa cieplna klastrowania metabolitów różnicowych
5.4 Wykres korelacji różnicowej metabolitów
5.5 Wykres różnicowego wskaźnika Z metabolitów
5.6 Analiza radarowa różnicowych wykresów metabolitów
5.7 Wykres skrzypcowy różniczkowy metabolitów
5.8 Wykres pudełkowy różnicowych metabolitów
5.9 Adnotacja funkcjonalna i analiza wzbogacania metabolitu różnicowego KEGG
5.10 Analiza krzywej ROC
5.11 Różnicowe klasterowanie metabolitów metodą k-średnich
5.12 Diagram Venna metabolitu różnicowego
1. Ocena jakości danych
↑Canaliza relacji(Próbka testowa/próbka kontroli jakości)
↑Analiza głównych składowych ↑Analiza klastrowania metabolitów
2. Adnotacja metabolitu
↑Adnotacja bazy danych KEGG↑Adnotacja bazy danych HMDB
↑Adnotacja bazy danych Lipidmaps
3. Analiza danych grupowania próbek (powtórzenia biologiczne)≥3)
↑Analiza głównych składowych grupy(2D/3D)
↑Ortogonalna analiza dyskryminacyjna metodą najmniejszych kwadratów cząstkowych (OPLS-DA)
4. Różnicowy wybór metabolitów (repliki biologiczne)≥3)
↑Analiza różnicowej zmiany krotności↑Wykres wulkanu metabolitów różnicowych
↑Mapa cieplna klastrowania metabolitów różnicowych↑Wykres korelacji różnicowej metabolitów
↑Wykres Z-score dla metabolitów różnicowych↑Analiza radarowa różnicowego wykresu metabolitów
↑Wykres skrzypcowy metabolitu różnicowego↑Wykres pudełkowy różnicowych metabolitów
↑Analiza wzbogacenia i adnotacji funkcjonalnej metabolitu różnicowego KEGG
↑Analiza krzywej ROC↑Klastrowanie różnicowe metabolitów metodą k-średnich
↑ Diagram różnicowy metabolitu Venna
Wang X, Wang D, Liu X, Zhang H, Chen G, Xu M, Shen X, You C. Czynnik transkrypcyjny homeodomeny SAWTOOTH1 (MdSAW1) podobny do BEL1 w jabłoni domowej (Malus domestica) zwiększa tolerancję jabłoni transgenicznych i Arabidopsis na stres związany z nadmiarem cynku. Int J Biol Macromol. 2025 maj;307(Pt 3):141948. doi: 10.1016/j.ijbiomac.2025.141948. Epub 2025 marzec 10. PMID: 40074134.
Ain QU, Hussain HA, Rahman L, Zhang Q, Rehman A, Hussain S, Uddin S, Imran A. Interaktywny wpływ zielonych nanocząsteczek mediowanych przez Moringa oleifera i grzybów mikoryzowych arbuskularnych na wzrost, architekturę systemu korzeniowego i pobieranie składników odżywczych przez kukurydzę (Zea mays L.). Plant Physiol Biochem. 2025 wrzesień;226:110063. doi: 10.1016/j.plaphy.2025.110063. Epub 24 maja 2025. PMID: 40441096.
Wang X, Luo J, Wang Q, Zhang Q, Zhao T, Liu Y, Li T, Liu X, Jiang J. Jasmonian aktywuje moduł podobny do SlJAZ2/3-SlMYC3, regulujący wychwyt K+ w odpowiedzi pomidora na stres związany z niskim poziomem K+. J Integr Plant Biol. 2025 sierpień;67(8):2058-2077. doi: 10.1111/jipb.13941. Epub 2025 maj 28. PMID: 40432500.
