技術介紹

代謝組學是通過對生物體內所有小分子代謝物進行定性定量分析，發現其代謝物種類/數量及其變化規律，並尋找代謝物與生理病理變化相對關系的科學。其研究對象大多是分子量在1000 Da以下的小分子物質。

目前主要的代謝組技術平臺有LC-MS（液相色譜-質譜）和GC-MS（氣相色譜-質譜），是兼具色譜分離能力和質譜檢測能力的檢測技術。其中LC包括反相液相色譜（reversed phase LC，RPLC）、正相液相色譜（normal phase LC，NPLC）、親水相互作用色譜（hydrophilic interaction LC，HILIC）。RPLC使用極性流動相和非極性固定相，固定相多采用C18，極性較大的物質先洗脫，是目前應用最為廣泛的分離技術。液質聯用技術適合分離檢測極性較大的物質，例如氨基酸、有機酸等，對於低極性物質的分離檢測則更適合使用GC-MS的方法，而其中揮發度較低的物質則可以采用衍生化處理，可以改善分析對象的峰形、分離度、穩定性，從而提高檢測效果。

產品優勢

① 一份樣本，兩套數據

LC-MS和GC-MS優勢互補，代謝物全檢出、全鑒定、全分析！

② 雙平臺檢測

LC-MS選用Thermo QE系列＆120，高靈敏度和超高分辨率的完美結合；GC-MS選用Thermo系列平臺，更適合分子量小，中低極性的化合物。

③ 獨傢5000+自建庫、65W+公共數據庫、mainlab數據庫

自建庫均是使用標準品在現有的設備平臺上建立，可保證自建庫譜圖質量。強大齊全的數據庫才能更好支撐物質的鑒定與分析。

④ 生信分析與售後服務

LC-MS提供物質英文名稱、CAS號、保留時間、質荷比、物質分類、KEGG等，並給全套分析（n≥3，分組≥2）；GC-MS提供物質名稱、保留時間、保留指數、KEGG等信息，並給全套分析（n≥3，分組≥2）。優質的售後服務，發文無憂。強大的雲平臺（http://www.biodeep.cn/home），可免費實現數據一鍵分析，不限次數，覆蓋多組學，並有對應操作教學視頻，各類繪圖工具任意使用，帶你輕松“拿捏”多組學與生信分析。

GC+LC雙平臺

案例分析（一）

Integration of GC-MS and LC-MS for metabolite characteristics of thigh meat between fast- and slow-growing broilers at marketable age

整合GC-MS和LC-MS，研究上市年齡段快速和緩慢生長的雞大腿肉的代謝物特征

期刊：Food Chemistry

IF：9.231

時間：2022

發表單位：北京市農林科學院畜牧獸醫研究所

技術路線

文章介紹

對科佈500肉雞（Cobb）和京優雞（BYC）在上市年齡的大腿肉進行瞭比較，探討瞭生長速度對肉質的影響。與Cobb相比，BYC具有更高的水容量，以及更低的剪切力和IMF含量，表明生長速度對肉質有顯著影響。此外，利用氣相色譜質譜儀（GC-MS）和液相色譜質譜儀（LC-MS）鑒定瞭144種上調和44種下調的差異代謝物。此外，我們發現兩個基因型中的代謝物的優勢表達有明顯的差異。Cobb中高表達的代謝物是氨基酸及其衍生物，包括l-瓜氨酸、二甲基甘氨酸、1,4-丁二胺、丙氨酸和肌氨酸。相比之下，BYC沉積瞭更多的生物活性化合物，如：α-亞麻酸、亞油酸、二十碳五烯酸、安賽蜜和牛磺酸。這些結果表明，快速生長的雞和慢速生長的雞的肉質和代謝物概況有很大不同。

82a532a47b2fadfaf72104624a9ab0b5LC-MS獲得的差異(A)上調和(B)下調代謝物的富集途徑

bb76c63bf5252db75e1500f68c2c3c94基於LC-MS的差異代謝物PCA圖

參考文獻

Chen X, Cao J, Geng A, et al. Integration of GC-MS and LC-MS for metabolite characteristics of thigh meat between fast- and slow-growing broilers at marketable age[J]. Food Chemistry, 2023, 403: 134362.DOI:http://doi.org/10.1016/j.foodchem.2022.134362.

案例分析（二）

Unveiling metabolome heterogeneity and new chemicals in 7 tomato varieties via multiplex approach of UHPLC-MS/MS, GC–MS, and UV–Vis in relation to antioxidant effects as analyzed using molecular networking and chemometrics

通過超高效液相色譜-質譜、氣相色譜-質譜和紫外-可見光的多重方法，揭示7個番茄品種的代謝組異質性和新化學物質，並利用分子網絡和化學計量學進行分析

期刊：Food Chemistry

IF：9.231

時間：2023

發表單位：開羅大學

技術路線

文章介紹

番茄顯示出多樣化的植物化學屬性，有助於其營養和健康價值。本研究全面剖析瞭7個番茄品種的初級和次級代謝物概況。采用超高效液相色譜-qTOF-MS輔助的分子網絡來檢測206種代謝物，其中30種是首次報道。作為有價值的抗氧化劑，黃酮類化合物在淺色番茄（金甜、太陽金和黃梅）中富集，而在櫻桃彈和紅梅品種中富含抗高血糖皂苷A。紫外-可見分析顯示瞭類似的結果，在淺色品種中，強烈的吸光度對應於豐富的酚類物質含量。GC-MS顯示單糖是樣品分離的主要因素，在聖瑪紮諾番茄中發現瞭豐富的單糖，這也是其甜味的原因。果實還顯示瞭與其黃酮類和磷脂相關的潛在抗氧化活性。這項工作為未來的育種計劃提供瞭一個完整的番茄代謝組異質性圖譜，並利用不同的代謝組平臺進行番茄分析方法的比較。

4b2d3fa49d5202380d884a1f8f3ce154負離子模式下番茄果實甲醇提取物的UHPLC-ESI-MS基峰色譜圖

基於UHPLC-MS (Rt 1.3-14.0 min)的番茄果實甲醇提取物主成分分析和層次聚類分析

參考文獻

Otify A M, Ibrahim R M, Abib B, et al. Unveiling metabolome heterogeneity and new chemicals in 7 tomato varieties via multiplex approach of UHPLC-MS/MS, GC–MS, and UV–Vis in relation to antioxidant effects as analyzed using molecular networking and chemometrics[J]. Food Chemistry, 2023, 417: 135866. DOI: http://doi.org/10.1016/j. foodchem.2023.135866.