研究表明，MYC對磷脂酰肌醇（PI）代謝具有組織特異性。作者通過空間代謝組學檢測到RCC和T-ALL中，MYC可逆地降低了PI；但在LC和HCC中，MYC反而增加了這些物質(zhì)（圖 7）。可能是由于肺表面富含PG和PI，MYC才會增加了LC中的PI含量。作者推斷，MYC通常能夠增加PGs含量，但以組織特異性方式差異調(diào)節(jié)其他GPs，如PIs。***作者對脂肪生成在MYC誘導的**發(fā)生中的作用進行了探究，通過空間代謝組學、IHC和Western Blot等方法證明通過體外抑制FA合成可以抑制MYC誘導的脂肪生成，從而抑制了RCC、HCC和BCL的增殖（圖 8）?？臻g代謝組學 技術(shù)咨詢中心。重慶軟骨空間代謝組學
基于AFADESI-MSI平臺代謝物廣覆蓋度的優(yōu)點，在臨床樣本以及動物樣本中同時檢測到膽堿類、多胺類、氨基酸類、肉堿類、核苷類、核苷酸類、有機酸類、碳水化合物類、膽固醇類、膽酸類、脂質(zhì)類等多種類代謝物，真正意義上滿足了“空間代謝組學”的研究需求。相關(guān)研究成果發(fā)表在Gut、PNAS、APSB、Theranostics、AdvancedScience、Analyticalchemistry、AnalyticaChimicaActa等期刊上。目前鹿明生物已建立了特定組織專屬的空間代謝組數(shù)據(jù)庫鹿明生物2022給您帶來的"極速"體驗～重慶軟骨空間代謝組學空間代謝組學哪家好,為各類科學領(lǐng)域提供線索和方向。
本文作者開發(fā)的一種基于敞開式空氣動力輔助解吸電噴霧離子化質(zhì)譜成像（AFADESI-MSI）的空間代謝組學技術(shù)，可以實現(xiàn)大腦功能區(qū)域小分子極性代謝物的檢測，發(fā)掘微區(qū)特定代謝途徑的變化；結(jié)合代謝網(wǎng)絡映射方法，對大鼠腦的代謝網(wǎng)絡作圖，并用于東莨菪堿***的阿爾茨海默病模型大腦微區(qū)的病理過程解析。這篇文章證實了空間代謝組學技術(shù)在神經(jīng)學發(fā)展、行為與認知、精神與退行性疾病以及腦**研究領(lǐng)域的廣泛應用前景。大腦的結(jié)構(gòu)極為復雜，且主要功能區(qū)域的調(diào)節(jié)機制與小分子代謝物密切相關(guān)。基于色譜-質(zhì)譜聯(lián)用的傳統(tǒng)代謝組學方法無法滿足大腦復雜微區(qū)代謝物的定性、定量和定位表征的需求。
收集了15名前列腺*患者共計45份新鮮冷凍組織**樣本，進行空間代謝組學分析。從而實現(xiàn)對良性區(qū)域和**、NCE（包括正常腺體和增生）和**的不同組織類型的代謝組和脂質(zhì)組學研究。樣品和分析概述成功鑒定了 27 種代謝物和 44 種脂質(zhì)，發(fā)現(xiàn)NCE（非*上皮細胞）、基質(zhì)細胞和**組織代謝存在明顯差異。歐易生物鹿明生物豐富的項目實戰(zhàn)經(jīng)驗1、已落地執(zhí)行項目100+，其中包括藥物在組織中的分布、多種疾病類型和不同處理手段下組織中代謝物的空間成像檢測。2、檢測組織樣本類型20+。什么是空間代謝組學？。
鹿明生物空間代謝組學項目實測結(jié)果1、可實現(xiàn)代謝物定性數(shù)量：1000-3000個代謝物。2、定性代謝物類型：不噴涂基質(zhì)，小分子物質(zhì)檢測不被基質(zhì)抑制，定性物質(zhì)約70%為700Da以下的小分子物質(zhì)，30%為脂質(zhì)大分子?？臻g多組學聯(lián)合：空間代謝+空間轉(zhuǎn)錄2021年即擁有空間代謝組和空間轉(zhuǎn)錄組（歐易生物）兩個平臺，已執(zhí)行空間代謝+空間轉(zhuǎn)錄聯(lián)合項目10+?？臻g多組學檢測平臺2套AFADESI-MSI成像系統(tǒng)，分別連接QE或者QE-HF高分辨質(zhì)譜儀。***套AFADESI成像系統(tǒng)（連接Thermo QE高分辨質(zhì)譜儀）第二套AFADESI成像系統(tǒng)系統(tǒng)（連接Thermo QE-HF高分辨質(zhì)譜儀）空間代謝組具有覆蓋范圍廣,靈敏度高,動態(tài)范圍寬。重慶軟骨空間代謝組學
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空間代謝組的成像。生成空間代謝組譜圖和拉曼相關(guān)圖，從而能夠?qū)⒄駝庸庾V檢測到的結(jié)構(gòu)特征分配給通過質(zhì)譜檢測到的單個分子物種(圖3D，E)。一般說來，數(shù)據(jù)顯示了與多種不同脂質(zhì)相關(guān)的拉曼振動峰之間的高度相關(guān)性。由于可以獲得很好的相關(guān)性，作者隨后對拉曼光譜和質(zhì)譜進行了PLS多元回歸。用作為例子，作者回歸了m/z844.52pC(38：6)的拉曼光譜?；貧w載體顯示高度特異的脂峰，表明對磷脂酰膽堿具有特異性(圖3F)。回歸分析表明，可建立高度線性關(guān)系(校正R2=0.825)(圖3G)。假設在一級近似下質(zhì)譜與濃度的線性關(guān)系，這個基于拉曼的模型可以作為復雜組織中特定脂質(zhì)種類的預測因子。這些結(jié)果**了使用基于結(jié)構(gòu)和生物分子信息的互補光譜模式的脂肪組譜的新證明。重慶軟骨空間代謝組學
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