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上海代謝組學的數據特點

來源: 發布時間:2022-09-01

代謝組學經典研究:本篇小鹿將為各位看官推薦4篇使用代謝組學的經典研究,***篇文章運用LC-MS/GC-MS雙平臺代謝組學探究番茄果實成熟過程中的代謝變化。第二篇文章運用16S rRNA測序+代謝組學技術研究不同分子量的PE顆粒干擾玉米生長和根際微環境的機制。第三篇文章運用GC-MS頂空代謝組學探究新等位基因系和野生型的成熟種子中發現了幾種不同的揮發性化合物。第四篇文章運用GC-MS非靶向代謝組學技術對對全氟辛酸(PFOA)暴露土壤栽培的黃瓜組織代謝途徑變化進行了研究。代謝組學——尋找代謝物與生理病理變化的相對關系研究方式。上海代謝組學的數據特點

LC-MS非靶向代謝組學研究方法,2021年11月,寧波大學海洋科學學院王春琳團隊在Frontiers in Marine Science期刊發表了題為“Metabolic Changes in Scylla paramamosain During Adaptation to an Acute Decrease in Salinity”的研究成果,通過LC-MS非靶向代謝組學研究方法,發現了氨基酸和能量代謝是參與青蟹適應鹽度變化的主要因素,而脂質代謝物起輔助作用。中文標題:青蟹在適應鹽度急劇下降過程中的代謝變化研究對象:青蟹發表期刊:FrontiersinMarineScience影響因子:4.912發表時間:2021年11月2日合作單位:寧波大學應用海洋生物技術教育部重點實驗室運用生物技術:LC-MS非靶向代謝組(由鹿明生物提供技術支持)浙江代謝組學 富集分析代謝組學行業解決方案和技術服務流程。

代謝組學數據提供了COVID-19患者各階段循環代謝物特征的綜合觀點,并確定了葡萄糖代謝和尿素循環的代謝重編程是COVID-19的潛在病理機制。在****病程的不同階段,靶向宿主代謝可能是一種可行的方法。非靶向代謝組學分析中,發現隊列中的樣品共鑒定出2466個代謝物峰,負離子模式631個、正離子模式下的1835個;通過篩選,鑒定出240種代謝物。輕癥組的代謝物與正常組部分重合,而重癥組和恢復組很容易區分(圖1B)。240個代謝物中有193個與COVID-19***相關(圖1C)。火山圖顯示了不同組代謝物與正常組相比上調下調的情況(圖1D);與正常組對比,***上調的代謝物:輕癥組有48個,嚴重組有59個,恢復組有64個;***下調的代謝物:輕癥組有33個,重癥組有29個,恢復組有34個。使用靶向代謝組學分析;首先根據發現隊列中59名受試者的血清代謝物(4個樣本因體積小而被排除);定量到了199種代謝物。根據不同組的濃度,將199個代謝物分為16個簇;然后根據恢復組的代謝物是否恢復到正常水平將這些簇分為三組。

LC-MS+GC-MS雙平臺代謝組學研究案例,中文標題:***通絡***通過***和抗氧化作用預防及延緩糖尿病視網膜病變發展的機制研究研究對象:大鼠發表期刊:Biomedicine&Pharmacotherapy影響因子:6.529發表時間:2022年2月合作單位:中國中醫科學院廣安門醫院運用生物技術:LC-MS+GC-MS雙平臺代謝組學(由鹿明生物提供技術支持)。文章通過對中藥***—***通絡方改善糖尿病病理方面的深入研究,表明在預防及***方面和微觀層面均起到了***效果。同時,也探究出***通絡方的內在作用機制。也為糖尿病視網膜病變的早期***,提供***、有效的***方法。其中LC-MS+GC-MS雙平臺代謝組學有助于對中藥成分進行***的分析,為藥物機制提供參考。代謝組學-歐易生物/鹿明生物 客戶好評 專注代謝組學研究。

GC-MS非靶向代謝組學研究:不同分子量聚乙烯顆粒改變了玉米根際土壤微生物群落組成和代謝譜AlterationsoftherhizospheresoilmicrobialcommunitycompositionandmetaboliteprofilesofZeamaysbypolyethylene-particlesofdifferentmolecularweights研究對象:聚乙烯顆粒、玉米、根際土壤發表期刊:JournalofHazardousMaterials影響因子:10.588組學技術:GC-MS非靶向代謝組學和16SrRNA測序(由歐易/鹿明生物提供技術支持);這項研究的重點是確定不同分子量的PE顆粒干擾玉米生長和根際微環境的機制。本文運用非靶向代謝組學,微生物16SrRNA測序等方法研究的結果證實,不同分子量的PE顆粒對土壤-植物系統有不利影響。不同分子量的PE顆粒在形狀和表面微觀結構上存在明顯差異。土壤蔗糖酶和過氧化物酶對不同分子量的PE顆粒有***響應。代謝組學 尋找代謝物與生理病理的研究方式。北京代謝組學數據的分析

常用的代謝組學相關數據庫有人類代謝組數據庫KEGG數據庫、Reactome數據庫。上海代謝組學的數據特點

LC-MS靶向代謝組+16S微生物多樣性檢測研究。題目:糞便微生物可以區分酒精性肝炎引起的酒精攝入量,但不能區分疾病的嚴重程度期刊:HepatologyIF=17.425研究思路:*樣本類型:人糞便*檢測平臺:LC-MS靶向代謝組、16S微生物多樣性檢測為了表征酒精性肝炎有關的糞便微生物生態學,考察微生物組變化和疾病嚴重程度的關系,推斷微生物生態學變化的功能相關性,本文作者將中度或重度酒精性肝炎患者(MAH和SAH)的糞便微生物組與健康(HC)和重度飲酒對照組(HDC)進行比較,通過16SrRNA基因測序鑒定微生物群分類,使用LC/MS平臺測量糞便短鏈脂肪酸(SCFA)含量。重度飲酒患者與健康對照組相比、重度飲酒組與酒精性肝炎相比,均可以發現明顯的微生物組特征分布。但微生物分類不能區分中度和重度酒精性肝炎。在酒精性肝炎患者中,糞便中短鏈脂肪酸與產生SCFA的微生物菌群均減少,可以推斷出,酒精性肝炎患者的糞便微生物組有明顯的變化,與酒精性肝炎的嚴重程度無關。上海代謝組學的數據特點

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