島津又一合作成果——GCMS特色代謝物數據庫正式發布
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代謝組學(Metabonomics / Metabolomics)是繼基因組學和蛋白質組學之后新近發展起來的一門學科,是系統生物學的重要組成部分,已廣泛應用于食品及醫藥等領域。島津一直致力于為代謝組學研究工作開發配套解決方案,數年前就推出了針對性的專業數據庫,同時島津也積極與國內客戶開展合作進一步擴充代謝組學應對解決方案。
2020年10月島津中國創新中心與中科院大連化學物理研究所許國旺研究員團隊共同建立“組學研究創新合作實驗室”,基于團隊研究成果,和島津共同開發了島津“GCMS特色代謝物數據庫”,強有力地擴充了島津現有Smart代謝物數據庫的化合物種類。
島津GCMS特色代謝物數據庫
權威:基于中科院大連化學物理研究所許國旺研究員團隊研究成果
簡單高效:可輕松建立代謝物篩查分析方法
低成本:無需標準品,即可實現大量代謝物的分析檢測
數據庫內容
l 包含百余種代謝物衍生物的保留指數、質譜圖、化合物信息、MRM參數以及檢測方法,代謝物種類包括有機酸、脂肪酸、氨基酸、糖類等。
l 每種化合物提供6個MRM離子對及對應的碰撞電壓、離子比率。
l 根據已注冊代謝物衍生物的保留指數,應用AART(保留時間自動調整)功能即可自動創建已優化的MRM分析方法,進行高靈敏度、高選擇性的代謝物分析。
01 基于MRM模式的高靈敏度與高選擇性篩查
• 代謝組學的研究對象往往是成分復雜、基質干擾顯著的生物樣本,其代謝物譜圖中經常包含大量的重疊峰,使用Scan(掃描)模式難以得到滿意的分析結果。MRM模式具有高靈敏度和高選擇性,可有效解決峰重疊的問題,排除復雜基質中的噪音和干擾。
• 數據庫中每種化合物提供6個MRM離子對,供不同生物樣本基質檢測時進行優選。
02 無需標準品即可自動創建已優化的MRM分析方法
• 在進行多組分同時分析時,方法參數優化相對繁瑣。代謝物數據庫提供已優化的MRM參數,通過單次分析正構烷烴混合標準樣品并應用AART功能便可獲得目標化合物的保留時間。
• 使用者無需檢測代謝物標準品,無需進行繁瑣的分析條件優化,即可自動完成同時檢測百余種代謝物的分析方法建立。
03 強有力地擴充了島津現有代謝物數據庫化合物數量
• 將該代謝物數據庫與島津已推出的Smart Metabolites Database Ver.2(包含600余種化合物信息,同時提供氨基酸、脂肪酸和糖的專用分析方法)結合,可建立更高覆蓋度的泛靶向檢測方法,有效獲取生物樣本中的大量代謝物信息。
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