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代谢组常见问题与解答

  • Q:什么是代谢组?

    代谢组是指生物体内源性代谢物质的动态整体,包括核酸、蛋白质、脂类生物大分子以及其他小分子代谢物,目前主要是检测1000Da以下的物质。

  • Q:什么是标准品?

    标准品,是指国家药品标准中用于鉴别、检查、含量测定、杂质和有关物质检查等标准物质;一般用于靶向代谢组学的鉴定物质及物质定量。

  • Q:什么是cas号?

    美国化学会的下设组织Chemical Abstracts Service(CAS)为每一种出现在文献中的物质分配一个CAS编号,这是为了避免化学物质有多种名称的麻烦,使数据库的检索更为方便。其缩写CAS在生物化学上便成为物质唯一识别码的代称,相当于每一种化学物质都拥有了自己的“学号”。

  • Q:为什么查询物质需要提供cas号?

    部分物质相同的名称可能代表不同的物质(比如同分异构体),同一物质可能有多种名称,因此为了避免误差,需要提供cas号。

  • Q:一般可以在哪里查询物质信息?

    常见的物质查询网址如下:

    http://www.chemnet.com

    http://www.sigmaaldrich.com/china-mainland.html

    http://search.ichemistry.cn

    您也可以在百度百科,360等网站搜索获取物质信息。

  • Q:代谢组学的结果包含哪些内容?

    非靶向代谢组学:普筛或者盲筛,目的在于筛选出两组样本间的差异代谢物;

    靶向代谢组学:已经有关注的物质,只检测少量样本中关注物质的含量;

    高通量靶向/广泛靶向代谢组:基于公司自建数据库,检测一类或几类关注物质的含量,由于每个公司数据库不一样,能检测到物质也不一样,各公司的定价也不一样。

  • Q:什么是植物激素,赤霉素为什么常与其他激素不一同检测?

    植物激素是指植物体内产生的一些微量而能调节(促进、抑制)自身生理过程的有机化合物。已知植物体内产生的激素有六大类,即生长素、赤霉素、细胞分裂素、脱落酸、乙烯和油菜素甾醇。

    由于赤霉素在植物体内含量极低,因此前处理方法比较复杂,一般不与生长素等一同检测,价格一般也更高。

  • Q:什么是内标、外标?

    内标法(Internal Standard Method)是将一定重量的纯物质作为内标物(参见内标物条)加到一定量的被分析样品混合物中,然后对含有内标物的样品进行色谱分析,分别测定内标物和待测组分的峰面积(或峰高)及相对校正因子,按公式即可求出被测组分在样品中的百分含量。

    外标法是与内标法相对,指按梯度添加一定量的标准品(对照品)于空白溶剂中制成对照样品,与未知试样平行地进行样品处理并检测。不同浓度的标准品进样,以峰面积为值绘制成标准曲线,从而推算出未知试样中被测组分浓度的定量方法。

  • Q:同一批次样本能否分批检测?

    不能,不同时间仪器状态不同,会有批次效应

  • Q:什么是VIP?

    VIP,即Variable Importance in the Projection。物质的VIP越大,那么这个物质对样本之间能在(O)PLS-DA图中主成分1上分开的贡献就越大,VIP既考察物质本身的变化,也考察该物质在整体数据里所占的比重,变化与比重越大,VIP越大。

  • Q:基峰图(BPC)和总离子流图(TIC)有什么区别?

    基峰图(Base Peak Chromatogram,BPC):是将每个时间点质谱图中最强的离子的强度连续描绘得到的图谱。

    总离子流图(TIC):在选定的质量范围内,所有离子强度的总和对时间或扫描次数所作的图。

    TIC和BPC都是对于样品整体信息的反映,一般情况下BPC图比TIC图要漂亮,所以文章里面很多时候会用到BPC图。但是有的学者认为BPC图不是样品真实的反映,所以不接受BPC,只接受TIC。

  • Q:为什么在实验中物质A的含量明显大于物质B,然而在代谢组数据中物质B的信号强度明显大于物质A的信号强度?

    由于不同物质具有不同的分子结构和性质基团,故不同物质在质谱的离子化效率、信号响应强度等参数都不尽相同,最后的结果是不同物质的质谱检测效率差别很大。因此比较代谢组学的定量结果,仅适用于同一物质在不同状态(实验/对照)间的比较,而不是不同物质在同一实验状态下的比较。

  • Q:PLS-DA和OPLS-DA模型有什么区别?

    OPLS-DA比PLS-DA多了一个正交换算,把与模型分类不相干的信号过滤掉,因此OPLS-DA解释能力更强。比如组间差异比较小,组内差异比较大时,用PLS-DA的VIP筛选出的可能是组内差异变量,容易误导,而OPLS-DA则优于PLS-DA,可更准确地筛选出组间差异。