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科研必備，代謝組學雙平臺LC-MS+GC-MS技術；6大質控、5大數據庫、多項分析層層助力高分好文
LC-MS和GC-MS技術是目前代謝組學研究常用的兩大技術平臺，GC-MS會更適用于分子量小，易揮發性的化合物，而LC-MS適用于極性強的化合物和中等極性的化合物，所以兩大平臺對于物質檢測都有一定的局限性和偏向性。鹿明生物搭建LC-MS+GC-MS雙平臺解決這一卡脖子問題，代謝物的檢出量得到顯著提升，實現了強極性+弱極性代謝物全覆蓋。究竟有哪些具體內容呢，跟著小鹿一起來看看吧。
一
硬數據
01
全流程6大質控 為數據保駕護航
02
標準化數據庫 為定性添磚加瓦
（1）LC-MS數據庫-EMDB數據庫：針對人、動物內源性代謝物建立的專屬質譜數據庫，包含標準品數據庫和人工校對數據庫，內源性小分子標準品庫容量2500個，總庫容量10000個。主要包括氨基酸及其衍生物、有機酸及其衍生物、碳水化合物及衍生物、有機雜環類、核苷類及衍生物、吲哚類及其衍生物、類固醇及衍生物、膽汁酸及衍生物、酰基肉堿類、溶血磷脂類、苯類及暴露組相關的等共計13大類代謝物，涵蓋糖酵解/糖異生、TCA循環、苯丙氨酸代謝、色氨酸代謝、類固醇生物合成、類固醇激素生物合成、初級膽汁酸生物合成、甘油磷脂代謝等幾十余條重要代謝通路。
（2）GC-MS數據庫-LUG 4.0：具有自主知識產權的GC-MS數據庫—LUG 4.0（Untarget database of GC-MS from Lumingbio，Version 4.0），專利號：ZL202010401911.0，內源性小分子標準品庫容量1500個，總庫容量3000個。覆蓋了包括脂類、氨基酸、脂肪酸、胺類、醇類、糖類、氨基糖類、糖醇類、糖酸類、有機磷酸鹽類、羥基酸類、芳香類、嘌呤類和甾醇類等多種物質。LUG數據庫中的代謝物含有HMDB, KEGG, CAS識別號、物質分類等內容，信息更全面，方便后續進行代謝物功能研究
（3）商業及其他公共庫已更新至最新版本：
A：最新HMDB 5.0版本（含有132335種代謝途徑，覆蓋了136878種代謝物或外源性物質）
B：最新METLIN數據庫（包含85,000個代謝物標準MS/MS圖譜）
C：Lipidmaps 數據庫（收錄超過8大類、4萬種脂質，300種亞類、170萬種脂質分子的MS2 & MS3數據庫；）
（4）自建庫所有標品均在自己儀器上建立，非外買庫。樣本實際檢測所用液相、色譜柱、質譜儀、參數與自建庫建立時完全一致，有效保證樣本檢測結果與自建數據庫圖譜的可比性以及數據準確性
（5）搜庫方式升級：自建庫中所有代謝物均包含保留時間信息，搜庫采用保留時間+標準質譜圖匹配（代謝物鑒定金標準），定性更準確；
圖1 |?不同數據庫搜庫匹配實例
（注：上圖為通過不同數據庫及不同搜庫方式得到的定性結果，通過實際的匹配情況及得分情況，可以發現通過保留時間及標準質譜圖匹配可靠性最高）
（6）代謝物信息更豐富：提供保留時間、一級精確質量信息、二級質譜碎片信息、代謝物分類信息、分子量、分子式、CAS號、主流數據庫ID編號（HMDB編號、METLIN編號、LIPIDMAPS編號、Pubchem編號）、KEGG號、InChIKey，方便研究者對代謝物進行信息溯源。
（7）聚焦功能代謝組：LUG4.0和EMDB2.0全面覆蓋糖酵解/糖異生、TCA循環、苯丙氨酸代謝、色氨酸代謝、類固醇生物合成、類固醇激素生物合成、初級膽汁酸生物合成、甘油磷脂代謝等幾十余條重要代謝通路。
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圖2 |?部分重要通路標準品覆蓋情況
二
好服務
TOP級期刊生信分析：
A.基礎分析：本套分析實現從海量的數據中篩選出關鍵代謝物及代謝通路，深度解析生理病理調控過程，解釋生物過程的復雜性和整體性。
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圖3 |?標準分析內容
B.個性化分析：結合臨床表型等指標，深度數據挖掘，從“因”和“果”兩個層面來探究生物學問題，提升研究的完整性、廣度和深度。
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圖4 |?機器學習標志物篩選
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圖5 |?部分高級分析
C.多組學聯合分析：進行KEGG和相關性分析，從直接關聯和間接關聯兩個維度，多角度挖掘重要基因、代謝物和通路。
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圖6 |?聯合分析部分內容
三
助力客戶成功
近三年項目交付上千，樣本數量達15萬以上，助力客戶發表多篇高分文章，廣獲業界好評和肯定！
喜報：助力客戶發表高分文章
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以上為鹿明生物雙平臺LC-MS和GC-MS代謝組技術的最主要的看點和分析內容。鹿明生物一直致力于提供遠超行業常規標準的服務，為不斷追求極致的用戶體驗，我們衷心的希望可以助力各位老師科研更輕松！
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crik?撰文
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