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广泛靶向植物代谢组学

产品介绍

       广泛靶向代谢组学最早由日本科学家于2009年提出并应用在十字花科、禾本科和豆科等植物的代谢组学研究中,是一种基于多重反应监测(Multiple reaction monitoring,MRM)技术的代谢物靶向定量检测方法,具有高通量、高灵敏度、广泛覆盖、定性定量准确等优点。本产品采用LC-MS/MS技术,针对植物代谢物进行广泛靶向代谢组学定量检测分析。

表1 华大广靶植物代谢组数据库介绍

物质类别

数量

代表性物质

黄酮类

370+

表儿茶素、鹰嘴豆素、花青素等

生物碱

250+

小檗碱、番茄碱甘、毛钩藤碱等

萜类

260+

人参皂苷、茴蒿素、雷公藤红素等

酚胺类

85+

肉桂酰色胺、芥子酰腐胺、阿魏酰亚精胺

植物激素

10+

茉莉酸、愈伤酸等

氨基酸类

100+

苏氨酸、丝氨酸、酪氨酸、半胱氨酸等

脂质

20+

亚油酸、亚麻酸、花生四烯酸、硬脂酸等

核苷酸类

20+

鸟苷、腺苷、尿嘧啶等

糖类

15+

海藻糖、山梨糖、蔗糖、葡糖胺等

有机酸

50+

水杨酸、没食子酸、对羟基肉桂酸、原儿茶酸等

维生素类

30+

维生素B族、维生素C、维生素K、维生素A

合计

1200+

 


技术优势

  • 标准品数据库:覆盖1200多种植物初级、次级代谢物
  • 领先的质谱平台:SCIEX QTRAP 6500+质谱仪检测,灵敏度可达ng/ml级
  • 金标准鉴定:根据色谱保留时间与代谢物特征离子对(MRM transitions)进行鉴定
  • 严格质控体系:全流程配套SOP指导文件,同位素内标与QC双重质控


产品应用

  • 植物生物和非生物逆境互作研究
  • 植物生长发育研究
  • 果蔬花卉营养和色泽代谢研究
  • 农作物品质性状与育种改良研究
  • 基因功能解析与代谢通路研究
  • 沿用植物功能与活性成分研究


技术路线

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技术参数

1. 仪器平台

LC-MS/MS: Waters ACQUITY UPLC, SCIEX QTRAP 6500+

2. 分析软件

Skyline, MRMPROBES 

3. 数据库

华大广靶植物代谢组数据库WT-PMDB


项目执行周期

项目周期:30-60个自然日


案例一:代谢组联合转录组鉴定大豆在生物胁迫条件下异黄酮O-甲基转移酶功能机制[1]

研究背景:

       异黄酮是一类主要由豆科植物产生的黄酮类化合物,具有抗氧化作用和与其他生物体的相互作用等多种生物功能。而黄豆苷作为大豆异黄酮重要组成成份在受到生物或非生物胁迫条件下积累上调,本研究利用代谢组学和转录组学的手段研究其在大豆中的合成途径和生理功能。

实验设计:

       时间顺序取样(每24h取样8天)对照组、米曲霉感染组、少孢根霉感染组进行广泛靶向代谢组、转录组研究。

主要结论:

       本研究通过对两种真菌感染的大豆进行多组学分析,发现生物胁迫作用可以诱导黄豆苷的生物合成。通过转录共表达分析鉴定了一种特异的异黄酮O-甲基转移酶(GmIOMT1)参与黄豆苷的合成,并与大豆黄豆苷关键合成酶黄酮6-羟化酶(F6H)共表达验证过表达的GmIOMT1增加大豆毛状根中黄豆苷及衍生物的含量。通过上述研究手段证实大豆通过GmIOMT1参与诱导黄豆苷及衍生物的合成来应对生物胁迫。

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图1 生物胁迫条件下大豆黄豆苷合成调控途径


参考文献

[1] Uchida, Kai, et al. "Identification of a Unique Type of Isoflavone O-Methyltransferase, GmIOMT1, Based on Multi-Omics Analysis of Soybean under Biotic Stress." Plant and Cell Physiology 61.11 (2020): 1974-1985.


1. 数据处理及质控分析

       采用广泛靶向代谢组学自动化提峰定量软件 MRMPROBES,基于华大自主建立的广泛靶向代谢物标准品数据库对样本代谢物进行质谱定性定量分析,对下机质谱数据色谱峰进行积分计算峰面积,每个色谱峰面积代表对应物质含量,最后导出所有色谱峰面积用于后续的统计分析。质控样本(QC)由样本提取物混合制备,通过监测总离子流图(TIC)重叠性、PCA 分析和 QC 样本 CV 分布图来评估数据质量。

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图1 数据质控示意图 


2. 代谢物的检测和鉴定情况

(1)代谢物鉴定数量及峰面积差异   

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表1 化合物数量统计表

化合物数量 (RSD_30_number):QC样本中相对峰面积的CV小于等于30%的化合物数量。 

比值 (RSD_Ratio):QC样本中相对峰面积的CV小于等于30%的化合物数量占所有检测到的化合物数量的比值。Ratio>=60%则 数据质量合格。 

(2)代谢物分类注释

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图2 代谢物分类条形图 

X 轴代表代谢物分类数目,Y 轴代表代谢物 Class。该图中的分类信息来源于自建库。 


3. 差异代谢物筛选

       通过PCA分析观察了解两组样本的差异情况。采用多变量分析PLS-DA模型前两个主成分的VIP值,结合单变量分析差异变化倍数(Fold Change, FC))和T检验(Student's t-test)的q-value值来筛选差异表达的代谢物。筛选条件: 1)VIP ≥ 1;2) Fold-Change ≥1.2 或者 ≤ 0.8333;3) q-value < 0.05,同时满足这三个条件,即为差异代谢物。

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图3 差异代谢物筛选


4. 差异代谢物统计分析

       对差异代谢物进行聚类分析,相关性分析及比较组间差异代谢物韦恩图分析。 

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图4 差异代谢物分析


5. 差异代谢物功能分析

       基于 KEGG 数据库对差异代谢物进行代谢通路富集分析,p-value<0.05 的代谢通路为差异代谢物显著 富集的代谢通路。分别对差异代谢物显著富集的 Pathway 绘制气泡图和代谢通路图。 

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图5 基于KEGG差异代谢物功能分析 


1. 重复数要求

样本类型

重复次数要求

植物样本

6


每组样本的生物学重复次数要求如下,重复次数越多越好。


2. 送样量要求

样本类型

建议送样量/

新鲜植物组织

1 g

冻干植物组织

200 mg

中药药汤

200 mg,药液 2 mL

中药药丸

1g


Q1:如何评判广泛靶向代谢物鉴定结果的可信度? 

A1:不同于非靶向代谢组学检测原理,广泛靶向代谢组学采用代谢物鉴定金标准多反应监测(MRM)技术, 通过代谢物保留时间、特征离子对(MRM transitions)进行代谢物的鉴定,结果的准确度较高,能够直接 用于后续分析。 


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