浙江代谢组学 标书

代谢组学经典研究：本篇小鹿将为各位看官推荐4篇使用代谢组学的经典研究，***篇文章运用LC-MS/GC-MS双平台代谢组学探究番茄果实成熟过程中的代谢变化。第二篇文章运用16S rRNA测序+代谢组学技术研究不同分子量的PE颗粒干扰玉米生长和根际微环境的机制。第三篇文章运用GC-MS顶空代谢组学探究新等位基因系和野生型的成熟种子中发现了几种不同的挥发性化合物。第四篇文章运用GC-MS非靶向代谢组学技术对对全氟辛酸（PFOA）暴露土壤栽培的黄瓜组织代谢途径变化进行了研究。代谢组学 研究一站式服务平台-专业代谢组学研究。浙江代谢组学 标书

GC-MS非靶向代谢组学研究：不同分子量聚乙烯颗粒改变了玉米根际土壤微生物群落组成和代谢谱AlterationsoftherhizospheresoilmicrobialcommunitycompositionandmetaboliteprofilesofZeamaysbypolyethylene-particlesofdifferentmolecularweights研究对象：聚乙烯颗粒、玉米、根际土壤发表期刊：JournalofHazardousMaterials影响因子：10.588组学技术：GC-MS非靶向代谢组学和16SrRNA测序(由欧易/鹿明生物提供技术支持)；这项研究的重点是确定不同分子量的PE颗粒干扰玉米生长和根际微环境的机制。本文运用非靶向代谢组学，微生物16SrRNA测序等方法研究的结果证实，不同分子量的PE颗粒对土壤-植物系统有不利影响。不同分子量的PE颗粒在形状和表面微观结构上存在明显差异。土壤蔗糖酶和过氧化物酶对不同分子量的PE颗粒有***响应。浙江代谢组学的主成分分析非靶向代谢组学，靶向代谢组学研究经验。

尿液代谢组学研究案例，空气中PM和生物气溶胶共同暴露的尿液代谢组学特征采用LC-MS+GC-MS双平台代谢组学方法对尿液样品进行分析，其中GC-MS检测102种代谢物，LC-MS检测到1271种。作者通过使用亚组来分析差异代谢物是否具有性别或季节性，结果表明性别和季节对本研究的结果没有明显的混杂影响。差异分析表明，Pu1和Po1之间的差异代谢物数量大于Po1和C之间的差异，LC-MS分析比GC-MS分析检测到更多的差异代谢物，体现出不同平台的检测特点。为了确定尿液中与空气污染PM暴露相关的代谢生物标志物，使用综合分析获得候选差异代谢物，其中C-Po1和Po1-Pu1比较中的重叠差异代谢物作为短期PM暴露相关标志物，确定了33种与短期暴露于空气污染相关的差异代谢物，包括8种脂质、6种核酸、7种氨基酸及其衍生物、3种葡萄糖和9种其他代谢物。KEGG通路分析表明，***富集到5种代谢通路，与免疫、炎症、人类的环境压力、缺血和缺氧有关。

非靶向代谢组学研究：对于代谢物分析，作者对非靶代谢组学测定，共检测到4,346种代谢物。根据所有检测到的代谢物的投影中变量重要性（VIP）>1和p<0.05的筛选标准，在不同的比较组***研究了961种差异累积代谢物（DAM）（表1）。在A果实(AF)与B果实(BF)的相同成熟阶段，发现S3的DAM比S1和S2更丰富，这意味着DAM的主要变化发生在S3。随后，利用京都基因和基因组百科全书（KEGG）富集分析进一步了解与两个东方甜瓜品种相关的生物学机制。其中，参与蔗糖和有机酸代谢的代谢物在果实中的积累差异更大，包括“半乳糖代谢”、“磷酸戊糖途径”、“果糖和甘露糖代谢”、“亚油酸代谢”和“花生四烯酸”。代谢组学——寻找代谢物与生理病理变化的相对关系研究方式。

GC-MS非靶向代谢组学等研究方法：2021年10月，广东石油化工大学环境科学与工程学院孙建腾教授课题组在《Chemosphere》期刊发表的题为“Metabolomic analysis and oxidative stress response reveals the toxicity in Escherichia coli induced by organophosphate flame retardants tris (2-chloroethyl) phosphate and triphenyl phosphate”的研究成果，通过GC-MS非靶向代谢组学等研究方法，发现包括糖酵解/糖异生、磷酸戊糖代谢、嘌呤代谢、谷胱甘肽代谢、胺素代谢，丙氨酸和天冬氨酸等代谢途径被破坏。大多数差异表达的代谢物被下调，表明有机磷阻燃剂对代谢功能和关键代谢途径有抑制作用。本研究揭示了生物中有机磷阻燃剂对环境产生的风险提供了新的见解。基于 LC-MS/GC-MS代谢组学 从样本采集到数据分析。江苏代谢组学测序数据分析

代谢组学研究行业放心品牌-欧易生物-鹿明生物。浙江代谢组学 标书

代谢组学数据提供了COVID-19患者各阶段循环代谢物特征的综合观点，并确定了葡萄糖代谢和尿素循环的代谢重编程是COVID-19的潜在病理机制。在****病程的不同阶段，靶向宿主代谢可能是一种可行的方法。非靶向代谢组学分析中，发现队列中的样品共鉴定出2466个代谢物峰，负离子模式631个、正离子模式下的1835个；通过筛选，鉴定出240种代谢物。轻症组的代谢物与正常组部分重合，而重症组和恢复组很容易区分(图1B)。240个代谢物中有193个与COVID-19***相关(图1C)。火山图显示了不同组代谢物与正常组相比上调下调的情况(图1D)；与正常组对比，***上调的代谢物：轻症组有48个，严重组有59个，恢复组有64个；***下调的代谢物：轻症组有33个，重症组有29个，恢复组有34个。使用靶向代谢组学分析；首先根据发现队列中59名受试者的血清代谢物(4个样本因体积小而被排除)；定量到了199种代谢物。根据不同组的浓度，将199个代谢物分为16个簇；然后根据恢复组的代谢物是否恢复到正常水平将这些簇分为三组。浙江代谢组学 标书

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