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島津又一合作成果——GCMS特色代謝物數(shù)據(jù)庫(kù)正式發(fā)布

閱讀:709        發(fā)布時(shí)間:2024-3-20

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代謝組學(xué)(Metabonomics / Metabolomics)是繼基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)之后新近發(fā)展起來的一門學(xué)科,是系統(tǒng)生物學(xué)的重要組成部分,已廣泛應(yīng)用于食品及醫(yī)藥等領(lǐng)域。島津一直致力于為代謝組學(xué)研究工作開發(fā)配套解決方案,數(shù)年前就推出了針對(duì)性的專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù),同時(shí)島津也積極與國(guó)內(nèi)客戶開展合作進(jìn)一步擴(kuò)充代謝組學(xué)應(yīng)對(duì)解決方案。

 

2020年10月島津中國(guó)創(chuàng)新中心與中科院大連化學(xué)物理研究所許國(guó)旺研究員團(tuán)隊(duì)共同建立“組學(xué)研究創(chuàng)新合作實(shí)驗(yàn)室”,基于團(tuán)隊(duì)研究成果,和島津共同開發(fā)了島津“GCMS特色代謝物數(shù)據(jù)庫(kù)”,強(qiáng)有力地?cái)U(kuò)充了島津現(xiàn)有Smart代謝物數(shù)據(jù)庫(kù)的化合物種類。

 

img1 

圖片包含 室內(nèi), 廚房, 冰箱, 照片

描述已自動(dòng)生成 

 

島津GCMS特色代謝物數(shù)據(jù)庫(kù)

 

權(quán)威:基于中科院大連化學(xué)物理研究所許國(guó)旺研究員團(tuán)隊(duì)研究成果

簡(jiǎn)單高效:可輕松建立代謝物篩查分析方法

低成本:無需標(biāo)準(zhǔn)品,即可實(shí)現(xiàn)大量代謝物的分析檢測(cè)

 

數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容

 

l                      包含百余種代謝物衍生物的保留指數(shù)、質(zhì)譜圖、化合物信息、MRM參數(shù)以及檢測(cè)方法,代謝物種類包括有機(jī)酸、脂肪酸、氨基酸、糖類等。

l                      每種化合物提供6個(gè)MRM離子對(duì)及對(duì)應(yīng)的碰撞電壓、離子比率。

l                      根據(jù)已注冊(cè)代謝物衍生物的保留指數(shù),應(yīng)用AART(保留時(shí)間自動(dòng)調(diào)整)功能即可自動(dòng)創(chuàng)建已優(yōu)化的MRM分析方法,進(jìn)行高靈敏度、高選擇性的代謝物分析。

 

形狀

中度可信度描述已自動(dòng)生成 

 

01 基于MRM模式的高靈敏度與高選擇性篩查

 代謝組學(xué)的研究對(duì)象往往是成分復(fù)雜、基質(zhì)干擾顯著的生物樣本,其代謝物譜圖中經(jīng)常包含大量的重疊峰,使用Scan(掃描)模式難以得到滿意的分析結(jié)果。MRM模式具有高靈敏度和高選擇性,可有效解決峰重疊的問題,排除復(fù)雜基質(zhì)中的噪音和干擾。

 數(shù)據(jù)庫(kù)中每種化合物提供6個(gè)MRM離子對(duì),供不同生物樣本基質(zhì)檢測(cè)時(shí)進(jìn)行優(yōu)選。

 

圖示

描述已自動(dòng)生成 

 

02 無需標(biāo)準(zhǔn)品即可自動(dòng)創(chuàng)建已優(yōu)化的MRM分析方法

 在進(jìn)行多組分同時(shí)分析時(shí),方法參數(shù)優(yōu)化相對(duì)繁瑣。代謝物數(shù)據(jù)庫(kù)提供已優(yōu)化的MRM參數(shù),通過單次分析正構(gòu)烷烴混合標(biāo)準(zhǔn)樣品并應(yīng)用AART功能便可獲得目標(biāo)化合物的保留時(shí)間。

 使用者無需檢測(cè)代謝物標(biāo)準(zhǔn)品,無需進(jìn)行繁瑣的分析條件優(yōu)化,即可自動(dòng)完成同時(shí)檢測(cè)百余種代謝物的分析方法建立。

 

圖形用戶界面, 應(yīng)用程序

描述已自動(dòng)生成 

 

0強(qiáng)有力地?cái)U(kuò)充了島津現(xiàn)有代謝物數(shù)據(jù)庫(kù)化合物數(shù)量

 將該代謝物數(shù)據(jù)庫(kù)與島津已推出的Smart Metabolites Database Ver.2(包含600余種化合物信息,同時(shí)提供氨基酸、脂肪酸和糖的專用分析方法)結(jié)合,可建立更高覆蓋度的泛靶向檢測(cè)方法,有效獲取生物樣本中的大量代謝物信息。

 

 

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