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脂质组绝对定量
基于高分辨LC-MS/MS的高通量脂质组分析技术,和LipidSerach数据库进行一级、二级信息的匹配,进而得到脂质分子的定性和绝对定量(同位素内标法)结果。
服务类别:分子与细胞总访问:145
最后更新:2023-4-23半年访问:6
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  • 服务介绍
  • 公司简介
脂质是细胞膜结构的重要组成部分,在细胞发育、能量储备、信号传导、物质运输等生命活动过程中均起着重要的作用。因此,脂质代谢的动态变化可直接或间接地反映生物系统的生理和病理变化。本方法是一种基于高分辨LC-MS/MS的高通量脂质组分析技术,和LipidSerach数据库进行一级、二级信息的匹配,进而得到脂质分子的定性和绝对定量(同位素内标法)结果。能够系统性解析生物体脂质组成和表达变化,可有效帮助研究脂类家族、脂质分子在各种生物过程中的改变与功能。 脂质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
 
 
应用方向
脂质领域各个研究方面,如:
▶ 农口领域:动植物生长发育,植物抗逆研究
▶ 医口领域:动植物生理病理,生物标志物的发现
 
数据分析
分析类型 分析内容 拟解决问题
质控 TIC、QC等多项 获得高质量数据
轮廓分析 脂质分子分类 获得脂质结果的分类信息
差异分析 单变量统计分析(火山图等) 反映每个变量的组间差异
多维统计分析(PCA、PLSDA、OPLSDA)等。 评估组间差异,找到到导致组间区别的影响变量
功能分析 层次聚类分析 获得脂质的表达模式信息
相关性分析 衡量两个变量的相关程度
高级生信分析 回归分析 建立重要代谢物和其他指标的关联
趋势聚类分析 描述脂质的含量趋势模式
集成机器学习分析 筛选诊断性能良好的生物标志物

技术优势
▶ 最全数据库:LipidSearch数据库,收录超过8大类、300种亚类、170万种脂质分子的谱图
▶ 定性数量多:10+类同位素内标,实测最高定性数目突破2000+
▶ 平台优势:orbitrap质量分析器,超高分辨质谱,获得高质量数据
▶ 优质方法:优化的色谱方法,高峰容量,保证结果最优
▶ 严格质控:多项质控,提供放心的数据
 
参考文献
1.Hepatocellular Carcinoma‐Associated Protein TD26 Interacts and Enhances Sterol Regulatory Element‐Binding Protein 1 Activity to Promote Tumor Cell Proliferation and Growth. Hepatology. 2018.
脂质组-人细胞- TD26增强固醇调节元件结合蛋白1的活性来促进肿瘤细胞增殖和生长【客户文献】
2.Ginseng-derived nanoparticles alter macrophage polarization to inhibit melanoma growth. Journal for Immunotherapy of Cancer. 2019.
脂质组-人参囊泡-人参提取的囊泡抑制黑色瘤生长的作用机制【客户文献】
3.Cold-induced lipid dynamics and transcriptional programs in white adipose tissue. BMC Biology. 2019.
脂质组-小鼠组织-短期冷刺激诱导引起WAT棕色化有利于动物的健康和寿命【客户文献】
4.Effect of Ethylene on Cell Wall and Lipid Metabolism during Alleviation of Postharvest Chilling Injury in Peach. Cells. 2019.
脂质组-桃组织-乙烯在冷害胁迫中对细胞壁和脂质代谢的影响【客户文献】
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