空間代謝組學：中文標題：MYC*基因與固醇調(diào)節(jié)元件結(jié)合蛋白協(xié)同調(diào)節(jié)**生長所必需的脂肪生成研究對象：小鼠發(fā)表期刊：CellMetabolism影響因子：27.287合作單位：斯坦福大學運用生物技術(shù)：空間代謝組學、CHIP、RNA-seq、NMR和IHC等MYC是一種原*基因，在細胞增殖、凋亡、分化等多種細胞生物學過程中發(fā)揮作用，其易位、擴增或表達異常常與多種**的發(fā)***展有關(guān)。近年來關(guān)于MYC在脂質(zhì)代謝中的研究很多，據(jù)了解MYC與脂肪酸合成相關(guān)酶密切相關(guān)；致*基因MYC刺激細胞生長需要脂質(zhì)來組裝新的細胞膜，但是否*由MYC調(diào)節(jié)還是與其他因素協(xié)同調(diào)節(jié)尚不清楚。因此本文主要是揭示MYC誘導的**中脂質(zhì)生成的機制。專業(yè)空間代謝組學 技術(shù)團隊,歡迎咨詢。黑龍江空間代謝組學翻譯
作者進行了空間代謝組學(～50μm的空間分辨率)，并根據(jù)m/z848.63和m/z844.52對主要的髓鞘標志物進行了成像，推測它們分別屬于Cer(D18：1/24：1)和PC(38：6)(圖2G)。白質(zhì)和灰質(zhì)的代表性質(zhì)譜如圖2H所示。結(jié)果表明，使用拉曼光譜結(jié)構(gòu)信息和空間代謝組學對髓鞘中的脂質(zhì)進行特定的成分分析是可能的。對單個有髓組織成分光譜的分析證實，構(gòu)成有髓組織光譜的主要分子是脂質(zhì)，包括腦苷脂、膽固醇、鞘磷脂、磷脂酰膽堿，以及程度較小的蛋白質(zhì)(圖2F)。黑龍江空間代謝組學翻譯空間代謝組技術(shù)特點。
空間代謝組學能夠在復雜的EA微環(huán)境中區(qū)分組織類型，本文作者使用兩個隊列對食管腺*的甘油磷脂特征進行了表征。**初運用空間代謝組學對連續(xù)患者的成對手術(shù)切除活檢(EA和MHEE)進行甘油磷脂差異分析；（樣本策略）選擇這種取樣方法的目的是為了進行手術(shù)切緣分析，并通過取樣更大的樣本來克服**的區(qū)域代謝組學差異。接下來，采用內(nèi)窺鏡活檢對第二組人群進行采樣。這樣就可以從健康的志愿者和Barrett化***育不良的患者身上獲得標本。這樣還使作者能夠驗證***個隊列的發(fā)現(xiàn)，調(diào)查該技術(shù)在小樣本上的表現(xiàn)，并演示在內(nèi)鏡套件中促進診斷的第二次臨床應用。
空間代謝組學（AFADESI-MSI）：中文標題：使用敞開式質(zhì)譜成像技術(shù)及代謝組學繪制大鼠腦代謝網(wǎng)絡圖研究對象：大鼠腦發(fā)表期刊：AnalyticalChemistry影響因子：6.986發(fā)表時間：2021年4月23日研究單位：中國醫(yī)學科學院藥物研究所天然藥物活性物質(zhì)與功能國家重點實驗室運用生物技術(shù)：空間代謝組學（AFADESI-MSI）。大腦是結(jié)構(gòu)**復雜的***之一，主要功能與其微區(qū)的分子相互作用密切相關(guān)。大腦的小分子調(diào)節(jié)機制對理解***功能、精神疾病機理和藥物研發(fā)有很大的幫助。動物的認知過程和行為控制均依賴于腦部強大的***網(wǎng)絡——神經(jīng)連接體。科學家進行了很多研究，但是對腦部小分子網(wǎng)絡的研究仍有不足。什么是空間代謝組學？。
收集了15名前列腺*患者共計45份新鮮冷凍組織**樣本，進行空間代謝組學分析。從而實現(xiàn)對良性區(qū)域和**、NCE（包括正常腺體和增生）和**的不同組織類型的代謝組和脂質(zhì)組學研究。樣品和分析概述成功鑒定了 27 種代謝物和 44 種脂質(zhì)，發(fā)現(xiàn)NCE（非*上皮細胞）、基質(zhì)細胞和**組織代謝存在明顯差異。歐易生物鹿明生物豐富的項目實戰(zhàn)經(jīng)驗1、已落地執(zhí)行項目100+，其中包括藥物在組織中的分布、多種疾病類型和不同處理手段下組織中代謝物的空間成像檢測。2、檢測組織樣本類型20+?？臻g代謝組學:一種高靈敏、高覆蓋質(zhì)譜成像技術(shù)新技術(shù)。山西空間代謝組學翻譯
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1.樣本準備Sprague-Dawley大鼠模型腹腔注射東莨菪堿后被殺死（處理組，3只），對照組大鼠（3只）也用同樣方法殺死。獲取大鼠整個大腦，在低溫下將大腦切成連續(xù)的矢狀切片（暴露出海馬和紋狀體），用于Nissl染色、H&E染色和質(zhì)譜成像檢測。2.空間代謝組實驗使用AFADESI-MSI分析，代謝物質(zhì)量數(shù)范圍50-500Da，質(zhì)譜分辨率70,000。3.數(shù)據(jù)處理和代謝網(wǎng)絡分析原始數(shù)據(jù)經(jīng)過轉(zhuǎn)化，再使用自建MassImager軟件獲取成像結(jié)果；在獲取差異代謝物的高分辨率質(zhì)譜信息后，使用Metaboanalys在線數(shù)據(jù)挖掘軟件以褐家鼠（rattusnorvegicus）為參考完成代謝物高通量定性，并輸出代謝網(wǎng)絡信息。大腦中復雜網(wǎng)絡可視化使用Cyctoscope軟件完成。黑龍江空間代謝組學翻譯
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