DIA定量蛋白質組學

技術優勢

1. 穩定性好：與傳統的DDA采集模式相比，是無偏好的全息掃描，獲得的信息全面，解析出的蛋白較普通LFQ方法多，穩定性更好，缺失值相對較少。

2.定量準確度高：定量準確度與PRM技術相當。

3.適用范圍廣：單個樣本上機，能進行一定程度上的有或無鑒定，能用于不同組織類型蛋白表達譜的比較。

4.時間跨度大：樣本中加入了保留時間校正的標準肽段，不受上樣時間限制，能夠對不同時間上機的樣本進行保留時間校正后，進行整體數據分析，更適合大樣本量，疾病類樣本。

非靶向代謝組學

LC-MS 非靶向代謝組學是通過液質聯用 (LC-MS) 方法檢測生物體受外界剌激前后體內大多數小分子代謝物的動態變化，重點尋找在實驗組和對照組中有顯著變化的代謝物，對差異代謝物進行通路分析，進而研究這些代謝物與生理病理變化的相關關系，揭示其變化的生理機制，可為疾病標志物開發，疾病發病機制和藥物治療機制等研究提供線索和方向。其研究對象大都是分子量1500Da 以內的極性較強、易電離、難揮發的小分子物質。

技術優勢

1、偏向于中等或強極性的化合物的檢測 ；

2、樣本無需特殊處理且一次進樣分析即可；

3、 高通量、高靈敏度、高分辨率；

4、嚴格質量控制體系。

推薦文獻列表

關聯分析

多層組學整合分析是指對來自基因組、轉錄組、蛋白組、代謝組和脂質組等不同生物分子層次的批量數據進行歸一化處理、比較分析和相關性分析等統計學分析，建立不同層次分子間的數據關系。同時結合GO 功能分析、代謝通路富集、分子互作等生物功能分析，系統全面地解析生物分子功能和調控機制。不同分子層次的組學數據進行整合分析一方面可以相互驗證，另一方面也有助于相互補充，最終實現對生物變化大趨勢與方向的綜合了解，提出分子生物學變化機制模型，并篩選出重點代謝通路或者蛋白、基因、代謝、脂質產物進行后續深入實驗分析與應用。

技術優勢

1.通過對不同層面的表達水平分析，實現對蛋白質及代謝物的全譜分析；

2.同時實現從“因”和“果”兩個方向探究生物學問題，相互間的驗證作用更明顯；

3.闡述分子調控-表型間的關聯機制，系統全面地解析生物分子功能和調控機制；

4.從海量的數據中去偽存真，篩選出重點代謝通路或者基因、代謝產物進行后續深入實驗分析與應用。

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