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?質譜分析/脂質組學分析/靶標(非靶標)代謝組分析

更新時間:2024-04-22      點擊次數:1818

質譜分析/脂質組學分析/靶標(非靶標)代謝組分析

質譜分析

中國生命科學實驗技術服務聯盟引進美國安捷倫公司的液相色譜質譜聯用儀。形成了高通量、高靈敏度和高分辨率的規模化蛋白質分析支撐技術體系,為促進蛋白質組學及相關研究的發展,共享先進的技術資源,近年來生物質譜實驗室蛋白質/多肽質譜鑒定、生物工程藥物結構確證和蛋白質組學多項成熟的分析技術已為國內外客戶提供了廣泛的服務。

設備儀器:

美國安捷倫公司Agilent (xct-6330) 型號的液相色譜儀,MS為美國熱電公司的TSQ型號質譜儀;質譜儀采用ESI(電噴霧電離)離子源,MS/MS 串連四極桿分析器??稍诰€檢測極性有機化合物、核酸、多肽、小分子蛋白質及其化學修飾產品的實際分子量,并對送檢樣品進行分子量鑒定,純度及修飾效果分析。

質量范圍M/Z 10~2,000? 分辨率R=2M

測試范圍:?

多肽、蛋白質的電噴霧質譜分子量測定以及天然產物分子、生物大分子、有機分子的質譜測試和研究

送檢樣品要求:樣品應盡量不含鹽份、離子表面活性劑、去垢劑及一些難揮發性鹽。樣品送檢量、溶解方式以及未知可否做質譜檢測的樣品可與我們的工作人員聯系以便提高檢測效率。

(送樣單請附帶檢測樣品的品名及精確計算分子量)

送樣須知:

A:樣品量:50pmol干粉或1ug/uL以上(一般測試)、100pmol干粉或1ug/uL以上(MALDI串聯質譜分析)、100ug干粉以上(二硫鍵分析、糖基化分析,磷酸化分析,其他修飾分析)、10ug干粉以上(SDS-PAGE或IEF);

B:鹽含量:揮發性無機鹽,<20mM,請勿使用PBS、SDS和尿素等質譜干擾物質;

C:考馬斯亮藍染色樣品可全部接收,銀染過程中不得使用戊二醛作為固定劑;

D:請告知樣品是否有修飾,并請注明修飾方式。

主要應用 :?

*?蛋白質組學研究 *?寡聚糖和糖蛋白的研究 *?小分子化合物分析

*?藥物發現和研發 *?食品和環境樣品分析

檢測報告:

從收到樣品起1-2個工作日內可給出樣品的檢測報告,以電子郵件的形式發給您并附帶檢測結果分析。包括結果有:銷售質譜:質譜圖、肽段分子量、數據庫檢索結果;? 二級質譜:質譜圖、肽段分子量、數據庫檢索結果、肽段氨基酸序列、修飾位點等。

脂質組學分析

對脂類的準確鑒定和絕對定量在脂質代謝的綜合研究中起著重要的作用?;诜€定同位素標記內標(SIL-IS)及響應因子(RF)建立的脂質組全定量庫,可對Plasmenyl-glycerophosphatidylcholine(pPC)、Lysoglycerophosphatidylcholine(LPC)和Sphinganine(Sph)等多達34類脂質進行準確定性以及絕對定量。相較于傳統的脂質組學檢測方法需要添加 多種SIL-IS的弊端,我們通過引入RF使得我們的脂質組全定量方法,在保持與傳統方法相當定量精度以及日間重復性的基礎上,可定性定量物質種類更多、通量更高。通過對我們包含76361種脂質、181300張MS/MS二級質譜圖的自建脂質二級質譜庫的檢索匹配,我們可以僅用單個SIL-IS,對生物樣本種數萬種脂質同時進行準確定性以及絕對定量,且上述工作均基于計算機程序自動化運作,高效便捷。

技術優勢

脂質檢測效率高:可實現單一SIL-IS同時高通量定性,絕對定量上萬種脂質;

專業團隊檢測分析:通過計算機程序自動化運行。

樣本要求

植物組織? ? ? ? ? ? ? ? ? 200-500 mg

動物及臨床組織標本? ? ?????200 mg

血清、血漿? ? ? ? ? ? ? ? ?200 μL

微生物、細胞? ? ? ? ? ? 1×107?cells

生物學重復

樣本數量:植物和微生物n≥6,動物樣本n≥10,臨床樣本n≥30,所有重復樣本獨立分析。

檢測平臺

UHPLC-QTOF-MS(Agilent 1290 UHPLC-AB 6600/5600 MS)

UHPLC-QE-MS(Agilent 1290 UHPLC-Thermo Q Exactive Focus/Plus/HF)

檢測范圍

pPC、LPC、Sph、Cer、SM、Cer-p、PhytoSph和HexCer等34類脂質

應用方向

1、通過分析各種代謝性疾病的不同代謝途徑的脂質成分變化,揭示出相關疾病發生、發展過程中脂質成分的功能和影響;

2、通過比較不同處理,生物樣本中脂質成分的差異,探究脂質成分的生物學功能。?

靶標代謝流分析

基于13C或者15N標記的靶標代謝流分析能夠系統地定量細胞或者組織內特定代謝通路代謝網絡的流量分布及各代謝途徑的相對貢獻,其優點是可以利用細胞內代謝物的質量同位體信息的分析方法,不但在很多情況下能夠直觀地表明代謝流量的整體走向,而且通過計算能夠準確定量地揭示細胞內各個代謝反應的活性,以及深入理解平行反應、可逆反應等多種復雜的細胞內代謝過程,直觀揭示細胞胞內的主要活性途徑及各個途徑的相對貢獻及其分布變化特點,從而鑒定出相關疾病發生發展過程的早期診斷的標志物及其關鍵的主要代謝通路,并揭示其相互調控規律,為疾病發生的臨床早期診斷、藥物靶點治療和預后判斷提供強有力的科學依據。?

檢測范圍

基于13C 標記的葡萄糖(Glucose)碳代謝流分析

基于13C標記的谷氨酰胺(Glutamine)碳代謝流分析

基于15N標記的谷氨酰胺(Glutamine)氮代謝流分析

非靶標代謝流分析

經典代謝組學可以反映機體代謝物的變化及可能被激活的通路,但同一代謝物可能參與多條代謝通路而其豐度不發生變化。非靶標代謝流可以研究代謝流量隨時間的動態變化規律,不限于特定的代謝通路,對流經代謝途徑的代謝流量組進行定量分析,能夠很好的解釋代謝物在生物途徑中何如變化,將代謝組學的研究提升到更高的水平和層次。代謝流分析尤其是基于13C標記的代謝流技術已成為近年來的研究熱點技術之一。?

技術優勢

分辨率高:可以分辨同位素標記和非標記代謝物;

與靶標代謝流相比,非靶標代謝流不限于特定的代謝通路,可對標記的代謝物進行流向分析。

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