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代谢组学

  • 服务简介

    从揭示遗传信息流向的中心法则我们能够看出:基因组学提供的信息是“可能发生什么”,转录组学提供的信息是“即将发生生么”,蛋白质组学提供的信息是“正在发生什么”,代谢组学提供的信息是“已经发生了什么”。

    多维组学的整合能够从基因表达调控,蛋白翻译后修饰以及代谢水平,通过多个层面整合分析生物样本生理或病理变化,实现相互作用网络构建,揭示相对复杂的疾病发生或生理调控深层次机制。

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    代谢组学是在代谢物层面以非靶向或靶向的方式分析各种生物样本中的小分子代谢物,通过代谢物相对或绝对定量,实现对体内代谢物水平的检测。各种生物体代谢调控通路中都需要蛋白质参与造成一些代谢物的形成,因此,在一些处理或者实验以及疾病发生的研究当中,蛋白水平的变化往往通过代谢调控通路改变了对应的代谢产物含量。

    将蛋白质组学与代谢组学的数据结合起来,通过两个维度上下游的关联,实现二者的关联讨论,以蛋白质组学解释代谢组学差异代谢物产生的通路机制,以代谢组学验证蛋白质组学数据。应用KEGG数据库,我能够将蛋白与代谢共同富集的通路呈现出来。

     

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    通过KEGG数据库,实现代谢物水平、蛋白表达水平联合呈现


    服务项目:

    非靶向代谢组学

    脂质组学

    游离脂肪酸检测

    胆汁酸全谱分析


    分析内容:

    代谢物总览,代谢物主成分分析(PCA、OPLS-DA),差异代谢物分析,代谢通路富集分析等;蛋白质组学与代谢组学关联呈现(个性化分析)


    注:景杰生物代谢组学技术服务由麦特绘谱生物科技(上海)有限公司合作提供。


  • 技术原理

  • 仪器设备

  • 技术优势

  • 应用领域

  • 参考文献

    1. Hebert, A.S., et al. (2013). Calorie Restriction and SIRT3 Trigger Global Reprogramming of the Mitochondrial Protein Acetylome. Molecular Cell 49, 186–199.

    2.  Qiu, Y., et al. (2014). A Distinct Metabolic Signature of Human Colorectal Cancer with Prognostic Potential. Clin Cancer Res 20, 2136–2146.

    3. Sadhukhan, S., et al. (2016). Metabolomics-assisted proteomics identifies succinylation and SIRT5 as important regulators of cardiac function. Proceedings of the National Academy of Sciences 113, 4320–4325.

    4. Su, M.-A., et al. (2014). An Invertebrate Warburg Effect: A Shrimp Virus Achieves Successful Replication by Altering the Host Metabolome via the PI3K-Akt-mTOR Pathway. PLOS Pathogens 10, e1004196.


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