微觀譜圖分析 ? 組成元素分析
定性定量分析 ? 組成成分分析
性能質(zhì)量 ? 含量成分
爆炸極限 ? 組分分析
理化指標(biāo) ? 衛(wèi)生指標(biāo) ? 微生物指標(biāo)
理化指標(biāo) ? 微生物指標(biāo) ? 儀器分析
安定性檢測(cè) ? 理化指標(biāo)檢測(cè)
產(chǎn)品研發(fā) ? 產(chǎn)品改善
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發(fā)布時(shí)間:2025-04-23
關(guān)鍵詞:植物資源代謝組學(xué)測(cè)定
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來(lái)源:北京中科光析科學(xué)技術(shù)研究所
因業(yè)務(wù)調(diào)整,部分個(gè)人測(cè)試暫不接受委托,望見諒。
代謝組學(xué)作為系統(tǒng)生物學(xué)的重要分支,近年來(lái)在植物研究領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過(guò)高通量分析植物體內(nèi)代謝物的種類、含量及其動(dòng)態(tài)變化,該技術(shù)能夠揭示植物在生長(zhǎng)發(fā)育、環(huán)境響應(yīng)和次生代謝產(chǎn)物合成等方面的分子機(jī)制。隨著液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(LC-MS)和氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(GC-MS)等分析技術(shù)的突破,代謝組學(xué)檢測(cè)已實(shí)現(xiàn)從單一代謝物分析向整體代謝網(wǎng)絡(luò)研究的跨越式發(fā)展,為藥用植物開發(fā)、農(nóng)作物改良和生態(tài)毒理研究提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。
植物代謝組學(xué)檢測(cè)體系包含兩大核心模塊:初級(jí)代謝產(chǎn)物檢測(cè)和次級(jí)代謝產(chǎn)物分析。前者主要針對(duì)糖類、氨基酸、有機(jī)酸等基礎(chǔ)代謝物質(zhì),采用GC-MS技術(shù)進(jìn)行定量分析,檢測(cè)限可達(dá)0.1-10 ng/mL。后者聚焦黃酮類、生物堿、萜類等具有特定生物活性的化合物,依托超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜(UHPLC-MS/MS)平臺(tái),可實(shí)現(xiàn)2000余種特征代謝物的同步檢測(cè)。
實(shí)驗(yàn)流程嚴(yán)格遵循標(biāo)準(zhǔn)化操作規(guī)范:樣品制備階段采用液氮速凍與冷凍干燥技術(shù)保持代謝物穩(wěn)定性;前處理過(guò)程使用甲醇-水體系進(jìn)行代謝物提取,配合固相萃取柱凈化;數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)依托NIST、HMDB等正規(guī)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行物質(zhì)鑒定,結(jié)合SIMCA-P+軟件進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析。特別在質(zhì)量控制方面,每批次實(shí)驗(yàn)均設(shè)置質(zhì)控樣品(QC)監(jiān)控系統(tǒng)穩(wěn)定性,相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差(RSD)控制在15%以內(nèi)。
在藥用植物開發(fā)領(lǐng)域,該技術(shù)已成功應(yīng)用于人參皂苷、青蒿素等重要活性成分的生物合成途徑解析。通過(guò)比較不同產(chǎn)地、采收期樣品的代謝譜差異,研究者可建立成分含量與藥效關(guān)聯(lián)模型。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域則用于構(gòu)建作物抗逆代謝標(biāo)志物體系,如通過(guò)檢測(cè)干旱脅迫下玉米幼苗的脯氨酸、甜菜堿含量變化,篩選出抗旱性強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)品系。
環(huán)境監(jiān)測(cè)方面,代謝組學(xué)技術(shù)可靈敏識(shí)別污染物暴露導(dǎo)致的植物代謝異常。研究發(fā)現(xiàn)重金屬污染區(qū)蘆葦葉片中谷胱甘肽含量顯著升高,這為生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供了分子水平的早期預(yù)警指標(biāo)。在食品安全檢測(cè)中,基于特征代謝物指紋圖譜建立的茶葉原產(chǎn)地鑒別模型,準(zhǔn)確率可達(dá)92%以上。
現(xiàn)行檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)主要參照:
核心檢測(cè)方法包含:
主要儀器配置包括:Agilent 6495B三重四極桿質(zhì)譜儀、Thermo Q Exactive HF-X高分辨質(zhì)譜系統(tǒng)、Waters ACQUITY UPLC超高效液相色譜儀。數(shù)據(jù)采集軟件采用MassHunter和Xcalibur,代謝通路分析依托KEGG和MetPA數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)。
隨著離子淌度質(zhì)譜(IMS)和原位質(zhì)譜成像技術(shù)的突破,空間代謝組學(xué)研究取得重要進(jìn)展。最新研發(fā)的DESI-MSI技術(shù)可實(shí)現(xiàn)植物組織切片中代謝物的原位分布可視化,分辨率達(dá)10μm級(jí)別。人工智能技術(shù)的引入顯著提升了大數(shù)據(jù)處理效率,深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的代謝物-表型預(yù)測(cè)模型,在功能成分篩選方面顯示出90%以上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)方面,國(guó)際代謝組學(xué)協(xié)會(huì)(IMSS)正推動(dòng)建立跨平臺(tái)數(shù)據(jù)兼容體系,擬定的《植物代謝組學(xué)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化指南》將于2024年正式發(fā)布。我國(guó)重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃"綠色生物制造"專項(xiàng)已將代謝組學(xué)列為關(guān)鍵技術(shù),預(yù)計(jì)未來(lái)三年內(nèi)將建立覆蓋500種藥用植物的特征代謝物數(shù)據(jù)庫(kù)。
(總字?jǐn)?shù):1460字)