서비스
비표적 대사체학 (Untargeted Metabolomics)
비표적 대사체분석(Untargeted Metabolomics)은 외부 자극에 대한 생물체의 반응으로 발생하는 대부분의 소분자 대사물질의 동적 변화를 편향 없이 탐지할 수 있는 기술입니다. 액체크로마토그래피-질량분석법(LC-MS)을 활용하면, 환경적 요인, 유전적 변이 또는 치료적 개입에 의해 영향을 받는 생물학적 시스템에 대한 포괄적인 통찰을 얻을 수 있습니다.
노보진은 최신 LC-MS 기술과 첨단 생정보학 분석을 결합한 비표적 대사체분석 서비스를 통해, 고품질의 대사체 데이터를 제공하여 고객의 연구를 강력히 지원합니다.
응용 분야 (Applications)
비표적 대사체분석(Untargeted Metabolomics)은 식물 및 토양의 대사물질 프로파일, 스트레스 반응, 환경 상호작용에 대한 통찰을 제공함으로써 농업, 임상, 의료 연구 분야에서 중요한 역할을 합니다. 또한 질병, 약물 반응, 개인 맞춤형 의료와 관련된 대사 변화에 대한 심층적인 연구를 가능하게 합니다.
- 스트레스 내성 연구
- 작물 개량 및 육종
- 식물 생장, 토양 건강 및 미생물 상호작용
- 식품 과학 연구
- 바이오마커 발굴
- 병리학적 메커니즘 분석
노보진 서비스의 장점 및 특징
- 초고해상도 및 고감도 분석: Novogene는 Q Exactive HF-X 질량분석기 플랫폼을 기반으로, 정밀하고 신뢰할 수 있는 결과를 위한 우수한 데이터 품질을 제공합니다.
-
고품질 데이터베이스:
표준 제품 데이터베이스에는 6,000개 이상의 대사물질이 포함되어 있으며,
2차 스펙트럼 라이브러리는 15만 개 이상의 대사물질을 보유하고 있으며 지속적으로 확장 중입니다. - 정확한 물질 동정: Level 1 (MS1+MS2+RT) 기준으로 700종 이상의 대사물질을 정확하게 동정할 수 있으며, 4,400종 이상의 물질을 고정밀로 검출할 수 있습니다.
- 포괄적인 대사물질 정보 제공: EquCAS 번호, InChIKey 식별자, 물질 분류 정보 등 다양한 심층 정보를 함께 제공합니다.
사양: 샘플 요구사항
Sample Type | Untargeted Metabolomics |
Human & Animal Tissue | 200mg |
Plant Tissue | 500mg |
Plasma/ Serum | 200μL |
Urine | 200μL |
Saliva | 200μL |
Feces/ Intestinal contents | 200mg |
사양: 분석
초고성능 액체크로마토그래피(UHPLC) 플랫폼과 고해상도 질량분석(High-Resolution Mass Spectrum) 플랫폼의 결합.
Platform Type | Q Exactive™ HF-X Platform Performance Parameters |
Resolution | 240,000 @ m/z 200 |
Mass Range | 50–6,000 m/z |
Scan Rate | Up to 40 Hz |
Mass Accuracy |
• Internal standard <1 ppm |
Sensitivity |
• Full scan MS: 100 fg on-column with a signal-to-noise ratio (S/N) of 150:1 |
Dynamic Range | > 5,000:1 |
프로젝트 진행 과정
대사체학 연구의 실험 절차는 시료 수집 및 전처리, 대사물질 추출, LC-MS 데이터 획득, 데이터베이스 검색을 통한 대사물질 주석 및 동정, 그리고 생물정보학 분석으로 구성됩니다.
이러한 단계들은 시스템의 대사 상태를 전체적으로 이해할 수 있도록 도와줍니다.
Novogene는 실험의 모든 단계에서 정밀성과 품질 관리에 대한 최고 기준을 유지하며, 고객의 연구를 위한 일관되고 신뢰할 수 있는 고품질 데이터를 제공합니다.
데모 리포트가 필요하신 경우, 요청 문의해 주세요.
Metabolite Classification Pie Chart
각 대사물질 카테고리별 개수 기준 비율을 시각화한 것입니다.
PCA Analysis of Total Samples
상관관계가 있을 수 있는 변수들을 정사영 변환(orthogonal transformation)을 통해 선형적으로 독립된 변수 집합으로 변환합니다.
PLS-DA Plot
Partial Least Squares Regression (PLSR) 을 활용하여 대사물질의 상대 정량값과 샘플 분류 (category) 간의 관계 모델을 구축하고, 이를 통해 샘플 분류 예측을 수행합니다.
Volcano Plot of Differential Metabolites
Lollipop Chart of Different Metabolites
대사물질의 상향 및 하향 조절을 시각화하며, fold change가 큰 물질들을 강조하여 보여줍니다.
Box Plot of Differential Metabolite
중심 경향(central tendency)과 산포(dispersion)에 대한 측정 통계값을 시각화합니다.
Differential Metabolite Violin Map
특정 대사물질의 서로 다른 그룹 간 분포 패턴을 나타냅니다.
K-Means Analysis of Differential Metabolites
서로 다른 그룹 간 대사물질의 변화 추세를 보여줍니다.
Correlation Analysis of Different Metabolites
대사물질 쌍 간 변화 추세의 일관성을 나타내며, 빨간색은 양의 상관관계, 파란색은 음의 상관관계를 의미합니다.
Chord Diagram of Differential Metabolites
차등 발현된 대사물질 쌍 간의 상관관계 및 연관성을 반영합니다.
Z-score Analysis
서로 다른 그룹 간의 상대적 abundance 수준을 보여줍니다.
Heatmap of Cluster Analysis
유사하거나 동일한 대사 패턴을 가진 대사물질들을 클러스터링하여, 이들의 기능을 추론합니다.
KEGG Enrichment Bubble Diagram
두 그룹 간의 차등 대사물질과 연관된 대사 경로를 분석하기 위해 hypergeometric test 알고리즘을 사용합니다.
KEGG Enrichment Pathway Diagram
GSEA Analysis
ROC Curve Analysis of Differential Metabolite
대사물질 검출의 민감도와 특이도를 평가하기 위해 AUC(Area Under the Curve)를 사용합니다.
Olink Explore HT