湖北空间代谢组学价格

1.样本准备Sprague-Dawley大鼠模型腹腔注射东莨菪碱后被杀死（处理组，3只），对照组大鼠（3只）也用同样方法杀死。获取大鼠整个大脑，在低温下将大脑切成连续的矢状切片（暴露出海马和纹状体），用于Nissl染色、H&E染色和质谱成像检测。2.空间代谢组实验使用AFADESI-MSI分析，代谢物质量数范围50-500Da，质谱分辨率70,000。3.数据处理和代谢网络分析原始数据经过转化，再使用自建MassImager软件获取成像结果；在获取差异代谢物的高分辨率质谱信息后，使用Metaboanalys在线数据挖掘软件以褐家鼠（rattusnorvegicus）为参考完成代谢物高通量定性，并输出代谢网络信息。大脑中复杂网络可视化使用Cyctoscope软件完成。空间代谢组突破传统代谢组研究损失空间信息的瓶颈。湖北空间代谢组学价格

结果表明，原*基因MYC与SERBP蛋白共同调节**生长所必需的脂肪生成，MYC诱导SREBP1，然后二者共同***脂肪酸合成并利用葡萄糖和谷氨酰胺促进脂肪链的延伸。小鹿推荐通过空间代谢组学技术，能够观察到MYC诱导后不同**的体内脂质组学变化，准确地绘制MYC特异性脂质代谢的位置，因此可以利用这一**的致命弱点，用于新的抗脂质药物研究开发。在获得空间代谢组学AFADESI平台原创团队全力支持下，截止2021年9月，鹿明生物已经完成共计近千例样本经验，包括心脏、脑、**、肠道、肝脏、肾脏、皮肤等十几种组织样本空间代谢组学检测及分析，检测物质涵盖胆碱类、多胺类、氨基酸类、肉碱类、核苷类、核苷酸类、有机酸类、碳水化合物类、胆固醇类、胆酸类、脂质类等多种类代谢物。湖北空间代谢组学价格鹿明生物购入空间代谢组学,并构建深度空间代谢组学的完整解决方案。

获取空间代谢组学图像。计算了负离子和正离子模式下的平均空间代谢质谱（图5D，G）以及平均差谱，以突出不同样品的空间代谢质谱之间的差异（图5E，H）。制作的图像显示了属于注射侧（红色）或非注射侧（绿色）的后验概率。该分析基本证实了拉曼光谱特征，与对侧正常侧（非注射侧）相比，再髓鞘损伤（注射侧）发生了高度特异性的分子变化，尤其是正离子模式（图5F，I）。随后通过串联质谱法确认了区分胼胝体再髓鞘化和正常髓鞘化区域的*****峰，并在表1中报告。拉曼光谱和空间代谢组学表明，再髓鞘化区域的脂质成分不同于原始髓鞘的脂质成分。从小鼠模型获得的结果证明了HSL成像可以有效地研究再髓鞘化病变的脂质分布，这是脱髓鞘后新形成的髓鞘与正常髓鞘相比具有明显的分子特征和相对脂质成分差异的***个直接指标。

空间代谢组学研究作者对P493-6B细胞淋巴瘤系（BCL）进行了全基因组表达谱、核突变和ChIP分析，发现MYC诱导增加了包括ACLY、ACACA、FASN和SCD1及其相关蛋白在内的脂肪酸（FA）合成基因的mRNA表达，在MYC诱导的肝细胞*（HCC）、急性白血病（T-ALL）和肾细胞*（RCC）的三种体内转基因小鼠模型中也有类似表达。还发现MYC与这些FA合成基因的启动子结合并启动mRNA转录，如甲羟戊酸和胆固醇途径基因的启动子。为了了解MYC和SREBP1之间的相互作用，作者首先，对这两种蛋白进行ChIP和re-ChIP分析，证明MYC和SREBP1都可以发现与FA合成基因启动子中的相同DNA分子结合（图1）。SREBP1的敲低也降低了FA合成基因的表达，但不降低MYC基因的表达。其次，ChIP的MYC与启动子结合，不仅调节FA合成基因的表达，还调节糖酵解和谷氨酰胺分解基因的表达。因此，MYC似乎会依次调节参与脂质合成的基因：首先诱导葡萄糖和谷氨酰胺，然后诱导FA合成相关基因。通过RNA测序（RNA-seq）发现，增加MYC水平会引起糖酵解、谷氨酰胺分解和FA合成。空间代谢组分析测序服务。

1.AFADESI-MSI用于大脑中极性代谢物的定位如图1所示，将大鼠大脑连续矢状切面通过ESI探针对逐个像素进行扫描，并将解吸的代谢物离子传输到高分辨率质量分析仪进行分析。图1E是大鼠脑部某个像素点的一个代表性质谱图，在该图中可以观察到数千个代谢物的峰。AFADESI-MSI图像还表明脑部不同功能性区域中代谢物浓度的变化。图1A-D显示了代表性代谢产物图像，在松果体、纹状体、海马、胼胝体和嗅球等亚区域具有特定分布。这些异质代谢分布与大鼠脑的功能和结构复杂性高度一致。实验结果表明，AFADESI-MSI的空间分辨率小于100μm，代谢物质量比较大差异为0.001Da，同一物质的检测动态范围高达1000倍。如图1所示，通过AFADESI-MSI可在大鼠脑部检测到一些呈特征性分布有代表性的极性代谢物，其强度范围从0到104甚至到106。空间代谢组技术流程 。湖北空间代谢组学价格

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空间代谢组的成像。生成空间代谢组谱图和拉曼相关图，从而能够将振动光谱检测到的结构特征分配给通过质谱检测到的单个分子物种(图3D，E)。一般说来，数据显示了与多种不同脂质相关的拉曼振动峰之间的高度相关性。由于可以获得很好的相关性，作者随后对拉曼光谱和质谱进行了PLS多元回归。用作为例子，作者回归了m/z844.52pC(38：6)的拉曼光谱。回归载体显示高度特异的脂峰，表明对磷脂酰胆碱具有特异性(图3F)。回归分析表明，可建立高度线性关系(校正R2=0.825)(图3G)。假设在一级近似下质谱与浓度的线性关系，这个基于拉曼的模型可以作为复杂组织中特定脂质种类的预测因子。这些结果**了使用基于结构和生物分子信息的互补光谱模式的脂肪组谱的新证明。湖北空间代谢组学价格

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