- 非靶標(biāo)代謝組學(xué)
- 脂質(zhì)組學(xué)
- 高通量靶標(biāo)代謝組學(xué)
- 多組學(xué)
-
蛋白質(zhì)組學(xué)
- 血清蛋白冠-DIA
- iTRAQ/TMT標(biāo)記定量蛋白質(zhì)組研究
- 定性鑒定蛋白質(zhì)組學(xué)
- 多肽組學(xué)
- PRM靶向蛋白質(zhì)組學(xué)
- 磷酸化修飾DIA定量蛋白質(zhì)組學(xué)
- 乙酰化修飾DIA定量蛋白質(zhì)組學(xué)
- 泛素化修飾DIA定量蛋白質(zhì)組學(xué)
- 糖基化修飾DIA定量蛋白質(zhì)組學(xué)
- MetPro-Ⅱ代謝物與蛋白相互作用
- 4D-Label free非標(biāo)記定量蛋白質(zhì)組研究
- 蛋白冠-DIA
- DIA微量蛋白質(zhì)組
- Olink蛋白質(zhì)組學(xué)
- 乳酸化修飾DIA定量蛋白質(zhì)組學(xué)
- 琥珀酰化修飾DIA定量蛋白質(zhì)組學(xué)
- 軟件及儀器
- 單細(xì)胞&時空組學(xué)
產(chǎn)品介紹
代謝物無法擴(kuò)增的特性使得為了提高代謝物的檢出數(shù)量和鑒定準(zhǔn)確性，通常我們會使用較大的樣本體積/重量進(jìn)行代謝組學(xué)的檢測，但是這樣會帶來以下問題：
1. 某些特殊的樣本類型如腦脊液、腦組織，只能收集到少量的樣本；
2. 樣本類型很珍貴又要做多個實(shí)驗(yàn)，無法分裝出足夠的樣本；
3. 斑馬魚等模式動物體型較小導(dǎo)致可用于分析的樣本量更低；
4. 較大的樣本需求量限制了采集的頻率，導(dǎo)致連續(xù)性的研究受到限制。
微量NGM 2 Pro在解決以上問題的基礎(chǔ)上增加多個色譜體系，對極少量樣本進(jìn)行檢測即可得到超過2000+的代謝物信息。
技術(shù)優(yōu)勢
? 代謝物鑒定準(zhǔn)確率翻倍提升，高達(dá)98.5% (Level 1)
? 可靠代謝物總體鑒定數(shù)量2000+
? 嚴(yán)格的9D質(zhì)控
樣本要求
細(xì)胞 | ≥1000個 |
血液 | ≥1μl |
干血斑 | ≥一片 |
生物學(xué)重復(fù)：植物和微生物n≥6，動物樣本n≥10，臨床樣本n≥30，所有重復(fù)樣本獨(dú)立分析
檢測平臺
Orbitrap Exploris 120, Thermo
應(yīng)用方向
? 縱向研究：可以采集高頻率和高質(zhì)量的微量血液樣本，用于時間軸縱向生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)；
? 個性化健康監(jiān)測：通過專門的設(shè)備可以讓患者在家采集血液樣本，將樣本送往實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析；
? 單細(xì)胞代謝研究：通過對少量細(xì)胞的檢測深入了解細(xì)胞內(nèi)代謝機(jī)制，提供更加精細(xì)的信息。
案例應(yīng)用
英文標(biāo)題：Mass spectrometry based metabolomics of volume-restricted in-vivo brain samples: Actual status and the way forward.
研究背景：隨著人口老齡化加劇，阿爾茨海默病和帕金森病等中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病日益增多，腦代謝組學(xué)研究因此備受關(guān)注。目前這些疾病主要通過活體研究進(jìn)行，例如分析腦脊液或腦細(xì)胞外液。這類樣本通常在臨床前研究中通過動物模型進(jìn)行檢測。然而，由于樣本基質(zhì)的稀缺性，采樣、樣本制備和標(biāo)準(zhǔn)化等環(huán)節(jié)仍面臨諸多挑戰(zhàn)。近年來，科研人員致力于開發(fā)替代性、侵入性更小的采樣技術(shù)，以獲取小體積樣本（從皮升到中等毫升范圍）。盡管取得進(jìn)展，低體積樣本的分析仍是重大挑戰(zhàn)。因此，需要結(jié)合靈敏的分析檢測技術(shù)，采用適當(dāng)?shù)念A(yù)濃縮和樣本預(yù)處理策略來應(yīng)對小體積樣本。
研究結(jié)果：該研究聚焦小體積體內(nèi)腦樣本（如腦脊液、血液）的質(zhì)譜代謝組學(xué)分析，系統(tǒng)闡述了其核心挑戰(zhàn)（樣本稀缺、基質(zhì)干擾、低濃度代謝物檢測難），介紹了適配的采樣技術(shù)（微透析、mPPPS、SPME 等）、樣品前處理與富集方法（微萃取、微型 SPE、衍生化）及微型化分離檢測技術(shù)，強(qiáng)調(diào)了這些技術(shù)在阿爾茨海默病、帕金森病等中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病研究中的應(yīng)用價值，并指出多平臺聯(lián)用、自動化、標(biāo)準(zhǔn)化是未來主要發(fā)展方向。
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