代谢组学研究，2021年12月威尔康奈尔医学中心和纪念斯隆凯特琳**中心的Linda T. Vahdat 和 Vivek Mittal教授课题组在Nature Communications期刊发表的题为 “Copper depletion modulates mitochondrial oxidative phosphorylation to impair triple negative breast cancer metastasis”的研究成果，通过蛋白质组学和代谢组学研究方法，发现了高度转移性 SOX2/OCT4+ 细胞的离散亚群表现出细胞内铜水平升高特征，探究了TM 介导的复合物 IV 失活确定为 SOX2/OCT4+ 细胞群中的主要代谢缺陷，AMPK/mTORC1 能量传感器为重要的下游途径。描绘了铜-代谢-转移轴，为高风险三阴性乳腺*患者的下一代治疗方法提供了理论依据。代谢组学-方法与应用-实验操作-仪器设备。北京代谢组学的多元统计分析
LC-MS靶向代谢组学研究本篇文章通过LC-MS靶向代谢组学和16S rRNA基因序列分析，探究谷物在加工传统饮料ogi过程中******的减少和细菌群落的动态变化。同时，从粮食安全方面考虑，谷物的污染水平低、较安全，又优于玉米，可以代替受******污染的玉米品种。欧易/鹿明生物推出的16s+代谢组学的多层组学研究思路继本篇文章前已先后助力了浙江工业大学、中国农科院、青岛农业大学等在微生物一区顶刊Microbiome、医学一区顶刊GUT发表文章。项目文章PBP | 浙江工业大学傅正伟运用GC-MS非靶向代谢组学和16S探究水稻根际微生物群落影响项目文章 | 恭喜中国农科院及青岛农业大学团队继GUT后又喜发微生物顶刊Microbiome。上海代谢组学能做什么非靶向代谢组学 土壤非靶代谢学 非靶脂质组学研究。
LC-MS非靶向代谢组学研究方法，2021年11月，宁波大学海洋科学学院王春琳团队在Frontiers in Marine Science期刊发表了题为“Metabolic Changes in Scylla paramamosain During Adaptation to an Acute Decrease in Salinity”的研究成果，通过LC-MS非靶向代谢组学研究方法，发现了氨基酸和能量代谢是参与青蟹适应盐度变化的主要因素，而脂质代谢物起辅助作用。中文标题：青蟹在适应盐度急剧下降过程中的代谢变化研究对象：青蟹发表期刊：FrontiersinMarineScience影响因子：4.912发表时间：2021年11月2日合作单位：宁波大学应用海洋生物技术教育部重点实验室运用生物技术：LC-MS非靶向代谢组(由鹿明生物提供技术支持)
土壤代谢物可以间接反映微生物代谢过程的变化，使用基于GC-MS的非靶向代谢组学，在土壤样品***鉴定272种代谢物并对其进行非靶向代谢组学定量，定量结果表明AgNPs暴露***改变了土壤代谢物的分布。通过参数VIP>1.5，在土壤中鉴定出20种具有重要变化的代谢物（图3I），除少数几个代谢物上调，大多数代谢物减少，表明AgNPs暴露通常会对土壤微生物的代谢产生负面影响。土壤代谢组学可以揭示土壤微生物群落如何在分子水平上应对AgNPs并作出反应，包括毒性机制和***策略。3分钟带你看懂代谢组学研究。
GC-MS非靶向代谢组学研究：不同分子量聚乙烯颗粒改变了玉米根际土壤微生物群落组成和代谢谱AlterationsoftherhizospheresoilmicrobialcommunitycompositionandmetaboliteprofilesofZeamaysbypolyethylene-particlesofdifferentmolecularweights研究对象：聚乙烯颗粒、玉米、根际土壤发表期刊：JournalofHazardousMaterials影响因子：10.588组学技术：GC-MS非靶向代谢组学和16SrRNA测序(由欧易/鹿明生物提供技术支持)；这项研究的重点是确定不同分子量的PE颗粒干扰玉米生长和根际微环境的机制。本文运用非靶向代谢组学，微生物16SrRNA测序等方法研究的结果证实，不同分子量的PE颗粒对土壤-植物系统有不利影响。不同分子量的PE颗粒在形状和表面微观结构上存在明显差异。土壤蔗糖酶和过氧化物酶对不同分子量的PE颗粒有***响应。基于LC-MS/GCMS代谢组学从样本采集到数据分析一站式服务。浙江代谢组学研究方法
**话代谢、代谢组学实验设计、数据解读分析、数据库介绍及使用流程。北京代谢组学的多元统计分析
代谢组学数据提供了COVID-19患者各阶段循环代谢物特征的综合观点，并确定了葡萄糖代谢和尿素循环的代谢重编程是COVID-19的潜在病理机制。在****病程的不同阶段，靶向宿主代谢可能是一种可行的方法。非靶向代谢组学分析中，发现队列中的样品共鉴定出2466个代谢物峰，负离子模式631个、正离子模式下的1835个；通过筛选，鉴定出240种代谢物。轻症组的代谢物与正常组部分重合，而重症组和恢复组很容易区分(图1B)。240个代谢物中有193个与COVID-19***相关(图1C)。火山图显示了不同组代谢物与正常组相比上调下调的情况(图1D)；与正常组对比，***上调的代谢物：轻症组有48个，严重组有59个，恢复组有64个；***下调的代谢物：轻症组有33个，重症组有29个，恢复组有34个。使用靶向代谢组学分析；首先根据发现队列中59名受试者的血清代谢物(4个样本因体积小而被排除)；定量到了199种代谢物。根据不同组的浓度，将199个代谢物分为16个簇；然后根据恢复组的代谢物是否恢复到正常水平将这些簇分为三组。北京代谢组学的多元统计分析
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