标准信息分析 | 高级信息分析 |
1. 数据预处理 2. 代谢物定性结果 3. 代谢物空间成像图 4. 多元统计分析(≥2 组样本) 1)PCA 分析 2)PLS-DA 分析 3)OPLS-DA 分析 5. 差异分析(≥2 个区域) 1)差异代谢物筛选 2)差异代谢物 KEGG 富集分析 |
1. ROC分析 2. MSEA分 3. 趋势分析 |
空间代谢组学是通过质谱成像和代谢组分析技术对组织切片中代谢物的种类、含量和空间分布进行精准测定的组学研究,即实现可视化代谢物在样本中的分区情况。可用于解释多种生物学问题,如肿瘤分子微环境的变化、在稳态和免疫治疗期间免疫细胞的功能、宿主和微生物之间相互作用、早期发育的调节、感染和炎症期间的代谢紊乱、药物代谢等过程。
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应用领域
1. 胁迫应答机理研究; 2. 药用植物药用成分合成机理及药物代谢研究;
3. 蔬果花卉颜色改良育种;
4. 动植物生长发育机理研究;
5. 疾病biomarker筛选;
6. 疾病发生发展机制研究; 7. 药效与毒副作用研究。 |
技术路线 |
分析内容 |
标准信息分析 | 高级信息分析 |
1. 数据预处理 2. 代谢物定性结果 3. 代谢物空间成像图 4. 多元统计分析(≥2 组样本) 1)PCA 分析 2)PLS-DA 分析 3)OPLS-DA 分析 5. 差异分析(≥2 个区域) 1)差异代谢物筛选 2)差异代谢物 KEGG 富集分析 |
1. ROC分析 2. MSEA分 3. 趋势分析 |
样品要求/项目周期
请咨询当地销售或拨打电话:020-84889324(医学)、020-84889314(农学)了解详情。 |