非靶向代謝組(untargeted metabolomics)是一種常用廣泛篩選的代謝物的的代謝組學(xué)研究方法，作為表觀(guān)的最直接體現者，近年來(lái)來(lái)一直深受各位學(xué)者的追捧。隨著(zhù)檢測技術(shù)手段的不斷升級，為了提供更好更高質(zhì)量的代謝組學(xué)數據，?不斷的加大研發(fā)的力度，提升非靶向代謝組的檢測質(zhì)量，以挖掘到樣本中更多更準代謝物信息，如何在7天內快速做完一個(gè)非靶向代謝組的項目？
選用超優(yōu)的平臺
首先要選用高分辨Water Q-TOF質(zhì)譜平臺和成熟穩定的質(zhì)控體系，提供準確優(yōu)質(zhì)數據，平臺特點(diǎn)：
- 雙離子ESI源，專(zhuān)利LockSpray實(shí)時(shí)在線(xiàn)矯正技術(shù)（高穩定性）—數據可靠
- StepWave 技術(shù)，保證滿(mǎn)足痕量檢測的要求（高靈敏度）—低豐度物質(zhì)（新物質(zhì)，不曾報道的，好發(fā)文章）
超全的數據庫
欲善其事必先利其器，數據庫是代謝物定性的根本利器，百邁客對本地數據庫不斷升級擴大，升級后本地數據庫物質(zhì)5000+代謝物，自建庫在行業(yè)中位居前列。
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畫(huà)圖工具
文獻里面好看又直觀(guān)的的美圖是如何制作出來(lái)噠？比如韋恩圖、箱形圖等。這就需要用到一些畫(huà)圖工具，這里推薦百邁客云在線(xiàn)分析工具，百邁客云有104款分析小工具，涵蓋基因分析、遺傳進(jìn)化、ncRNA、質(zhì)控、組裝、比對、數據提取、突變、統計、表格處理、繪圖、序列分析等12大功能，非常齊全。
代謝組可以反映生物體表型的狀態(tài)變化。代謝組與轉錄組、蛋白組的多組學(xué)聯(lián)合分析可以同時(shí)實(shí)現從多個(gè)層面來(lái)探究生物學(xué)問(wèn)題，相互間進(jìn)行驗證，從海量的數據中篩選出關(guān)鍵基因、蛋白質(zhì)及代謝通路，解釋生物過(guò)程的復雜性和整體性，提高文章的水平。下面為大家推薦幾篇代謝組多組學(xué)聯(lián)合分析的文獻。
案例一
期刊：Journal of Hazardous Materials
IF：14.224
單位：河南科技學(xué)院?河南農業(yè)大學(xué)
研究方法：代謝組學(xué)?轉錄組學(xué) 蛋白質(zhì)組學(xué)
案例二
期刊：Frontiers in Plant Science
IF：6.627
單位：黑龍江八一龍墾大學(xué)
研究方法：非靶代謝組學(xué)+轉錄組學(xué)
案例三
單位：西南大學(xué)
期刊：Environmental and Experimental Botany
IF:6.028
研究策略：轉錄組 +代謝組+ICP-MS離子組學(xué)
案例四
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單位：中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究所
期刊：International Journal of Molecular Sciences
IF:4.556
研究策略：微生物組學(xué) +代謝組學(xué)
案例五
單位：四川農業(yè)大學(xué)
期刊：Frontiers in Plant Science
IF:6.627
研究策略：轉錄組學(xué) +代謝組學(xué)
案例六
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單位：甘肅農業(yè)大學(xué)
期刊：Frontiers in Microbiology
IF:6.064
研究策略：轉錄組學(xué) +代謝組學(xué)+微生物組學(xué)
案例七
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單位：石河子大學(xué)
期刊：Frontiers in Plant Science
IF:6.627
研究策略：轉錄組學(xué) +代謝組學(xué)+微生物組學(xué)
案例八
單位：新鄉醫學(xué)院
期刊：Science of the Total Environment
IF:10.753
研究策略：微生物多樣性+代謝組
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百邁客生物代謝組項目?jì)?yōu)勢
超廣項目經(jīng)驗
百邁客近一年已完成非靶代謝組項目經(jīng)驗2w+，為使老師更直觀(guān)的認知百邁客非靶向代謝組產(chǎn)品，我們對2022年300多個(gè)項目數據進(jìn)行了統計，包含物種信息、樣本類(lèi)型及檢出通量。
- 超全樣本類(lèi)型
物種類(lèi)型涵蓋豐富，包括動(dòng)物，植物，微生物，細胞類(lèi)型樣本，小編整理一下近半年的部分樣本類(lèi)型展示如下表。
| 樣本 | 物種 | 樣本 | ? | 樣本 | 物種 |
| 植物 | 法國梧桐 | 動(dòng)物 | 虹鱒 | 微生物 | 阿薩希絲孢酵母 |
| 三色堇 | 小鼠 | 凝結芽孢桿菌 | |||
| 桃 | 綿羊 | 土壤 | |||
| 茶樹(shù) | 兔子 | 紅曲霉 | |||
| 麥冬 | 斷奶仔豬 | 微生物 | |||
| 桑樹(shù) | 人 | 濃香型大曲 | |||
| 野牛草 | 兔子 | 酒醅 | |||
| 鐵皮石斛 | 鴿 | 梭菌 | |||
| 絹蒿 | 小鼠 | 真菌 | |||
| 青稞 | 黇鹿 | 芽孢桿菌 | |||
| 紫蘇 | 大黃魚(yú) | 酵母菌 | |||
| 杜仲 | 草地貪夜蛾 | 鏈霉菌 | |||
| 玉米 | 麥蛾柔繭蜂（蛹） | 其他 | 細胞 | ||
| 紫花苜蓿 | 貽貝 | ….. | |||
| 青稞（大麥） | 小金蝠蛾 | ||||
| 菊花 | 雞 |
- 超高檢測通量
小編統計了2022年近兩個(gè)月的植物樣本的非靶物質(zhì)檢出情況，植物樣本中二級鑒定到的物質(zhì)數量最高4700，平均檢出3199個(gè)物質(zhì)，隨后隨機抽取了20個(gè)項目，涉及不同物種，針對植物樣本中二級鑒定到的物質(zhì)數目，繪制成了以下：
超高檢測穩定性
小編對部分植物項目的檢出情況進(jìn)行了歸納，得到了各個(gè)檢出水平的項目占比，具體如下圖：
從圖可以看到植物樣本，85%以上的項目二級檢出物質(zhì)數均在2000+個(gè)以上，65%以上的項目二級檢出物質(zhì)數均在3000個(gè)以上，通過(guò)這些項目實(shí)測數據足以看出，百邁客非靶產(chǎn)品對代謝物鑒定具有強大檢測能力！
?超全物質(zhì)覆蓋度
非靶向代謝組學(xué)技術(shù)無(wú)偏向性捕獲代謝物數據，小編統計了部分項目，主要檢出類(lèi)別如下表：
| Class | 分類(lèi) | Class | 分類(lèi) |
| Organooxygen compounds | 有機氧化合物 | Nucleotides and derivatives | 核苷酸及其衍生物 |
| Carboxylic acids and derivatives | 碳水化合物及其衍生物 | Organonitrogen compounds | 有機氮及其衍生物 |
| Coumarins and derivatives | 香豆素及其衍生物 | isflavoids | 異黃酮 |
| Benzene and substituted derivatives | 苯及其取代衍生物 | fatty acids | 脂肪酸類(lèi) |
| Flavonoids | 黃酮類(lèi)化合物 | glycerolipids | 甘油脂類(lèi) |
| Phenols | 酚類(lèi)化合物 | glycerophospholipids | 甘油磷脂類(lèi) |
| Indoles and derivatives | 吲哚及其衍生物 | sphingolipids | 鞘脂類(lèi) |
| Aminno acids and derivatives | 氨基酸及其衍生物 | prenol lipids | 孕烯醇酮脂類(lèi) |
| Carboxylic acids and derivatives | 羧酸及其衍生物 | saccharolipids | 糖脂類(lèi) |
| ……. | ……. | …… | ….. |
百邁客開(kāi)學(xué)季活動(dòng)火熱進(jìn)行中，開(kāi)學(xué)鉅惠！
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