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多组学服务

代谢组—脂质组学

脂质组学-Lipidomics

合作交流

脂质组学是一种基于LC-MS/MS高通量分析技术,系统性解析生物体脂质组成与表达变化的研究模式可有效研究脂类家族、脂质分子在各种生物过程中的改变与功能,进而阐明相关的生命活动机制与机理。 脂质是一类疏水性或两性小分子,主要包括以下八大分类 (LIPID MAPS系统命名):脂肪酸类(如亚油酸、花生酸类)、甘油脂类(如TG、DG类)、甘油磷脂类(如PC、PE、PG、PA等)、鞘脂类(如Cer、SM等)、固醇脂类(如固醇脂类)、糖脂类(如MGDG、SQDG等)、孕烯醇酮脂类(如CoA等)、多聚乙烯类

实验流程



脂质组学,代谢组学

应用方向

生物领域各个研究方面,如:

▶ 农林领域:抗逆胁迫机制,生长发育机制,育种保护研究等;

▶ 畜牧业:肉类及乳品质研究,致病机理研究等;

▶ 基础医学、临床诊断:生物标志物,疾病机理机制,疾病分型,个性化治疗等;

▶ 生物医药:药物作用机理,药效评价,药物开发等;

▶ 微生物领域:致病机理,耐药机制,病原体-宿主相互作用研究等;

▶ 海洋水产:渔业资源,海水养殖,渔业环境与水产品安全等;

▶ 生物能源、环境科学领域:发酵过程优化,生物燃料生产,环境危定风险评估研究等;

▶ 食品营养:食品储藏及加工条件优化,食品组分及品质鉴定,功能性食品开发,食品安全监检测等。



数据分析


▪ 脂质鉴定列表

▪ QC结果展示

QC样本总离子流图(BPC)

总体样本主成分分析(PCA)

▪ 脂类化合物鉴定数量统计

▪ 脂质亚类分析

▪ 显著性差异脂质列表

▪ 多变量统计分析

主成分分析PCA

偏最小二乘判别分析PLS-DA

交偏最小二乘判别分析OPLS-DA

▪ 单变量统计分析

test分析和/或ANOVA分析

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▪ 差异代谢物聚类分析

▪ 差异代谢物相关性分析

▪ 生物标志物评价 – ROC曲线

技术优势

▶ 最全数据库:使用LipidSearch数据库,收录超过8大类、300种亚类、170万种脂质分子的MS2 & MS3数据库;

▶ 严格QC:每个项目均设置QC质控,评价先行;

▶ 专业服务:项目售后保障,数据发表支持到底。

参考文献

1.

Lipidome as a predictive tool in progression to type 2 diabetes inFinnish men. Metabolism 2018.

脂质组-糖尿病早期诊断标志物筛选

2.

LC-MS-based lipidomics to examine acute rat pulmonary responses after nano- and fine-sized ZnO particle inhalation exposure. Nanotoxicology. 2018.

脂质组-研究氧化锌颗粒引起的急性肺部反应

3.

The impact of chronic stress on the rat brain lipidome. Molecular Psychiatry. 2015.

脂质组-慢性压力对脑组织各区域的影响

4.

Transcriptomic and lipidomic profiles of glycerolipids during Arabidopsis flower development. New Phytologist. 2014.

脂质组-拟南芥花发育的研究

5.

Excessive fatty acid oxidation induces muscle atrophy in cancer cachexia. Nature Medicine. 2016.

脂质组+代谢组+转录组-脂肪酸过度氧化导致癌症恶病质性肌肉萎缩

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