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賽默飛關于了解代謝組學研究的影響因素與降低生物化學和化 學噪音的策略

閱讀:887      發(fā)布時間:2018-01-17
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在制藥行業(yè)中,代謝組學用于研究潛在候選藥物的藥理學 響應所產生的生化變化,其識別毒性 / 藥效標記物的能力可以 顯著加速藥物研發(fā)的進程并幫助制定合適的臨床計劃。來自于 液相色譜 - 質譜聯用技術(LC-MS)的代謝輪廓實驗數據,包 含大量的化學噪音,常常干擾生物標記物的發(fā)現。本文采用全 新的質譜技術和數據處理軟件來降低動物實驗中的化學背景, 進而研究藥物誘導的變化與動物年齡和營養(yǎng)的關系。

常規(guī) LC-MS 代謝組學研究存在很多冗余的(一種組分有 多個離子)和不相關的(化學噪音)數據。同時影響代謝輪廓 的外部因素(年齡、營養(yǎng))增加了生物多變性。由于許多化學 物質是未知的,因此,在進行結構鑒定前過濾掉假陽性結果尤 為重要。超高分辨率儀器結合超液相色譜(UHPLC)的 分離可以提供足夠的分辨率將代謝物與化學背景區(qū)分開,解決 了化學噪音和數據冗余的問題。準確質量數能確保識別相關信號所需要的精細數據處理。此技術可大大減少數據量,并改進 目標代謝物的定量。生物因素對代謝輪廓有著深遠的影響,即 使細小的代謝變化也會掩蓋藥物誘導的代謝效應。了解大鼠的 正常代謝變化能使“生物噪音”降到zui低,并提供更為可靠的 藥物相關的代謝變化信息。

產品關鍵詞:液相色譜-質譜聯用技術(LC-MS)

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賽默飛色譜及質譜

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