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脂质代谢组学

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品牌: 阿趣生物 产地: 上海
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AI问答
可以做哪些实验,检测什么? 可以用哪些耗材和试剂?

简介:

脂质是自然界中存在的一大类极易溶解于有机溶剂、在化学成分及结构上非均一的化合物,主要包括脂肪酸及其天然发生的衍生物(如酯或胺),以及与其生物合成和功能相关的化合物。
脂质大体分为八大类:脂肪酸类(fatty acids)、甘油脂类(glycerolipids)、甘油磷脂类(glycerophospholipids)、鞘脂类(sphingolipids)、固醇脂类(sterol lipids)、孕烯醇酮脂类(prenol lipids)、糖脂类(saccharolipids)、多聚乙烯类(polyketides)。脂质组学(lipidomics)是对生物体、组织或细胞中的脂质以及与其相互作用的分子进行全面系统的分析、鉴定,了解脂质的结构和功能,进而揭示脂质代谢与细胞、器官乃至机体的生理、病理过程之间的关系的一门学科。目前脂质组学已经被广泛运用于药物研发、分子生理学、分子病理学、功能基因组学、营养学以及环境与健康等重要领域。
脂质组学研究的技术主要包括脂质的提取、分离、分析鉴定以及相应的生物信息学技术。生物质谱技术是目前脂质组学研究的核心工具。基于质谱技术的脂质分析策略主要包括液相色谱——质谱联用技术和“鸟枪法”脂质组学技术(shotgun lipidomics)。液相色谱——质谱联用技术策略是利用不同的脂质提取方法分别提取不同种类的脂质(lipid classes),如脂肪酸类、甘油磷脂类、固醇类等,或根据不同脂质种类的极性差异,利用 正相色谱在种类的水平上将生物样本的脂质分为不同的组分,如磷脂酰胆碱类(glycerophosphocholines,GPChos)、磷脂酰乙醇胺类(glycerop hosphethanolamines,GPEtns)、鞘磷脂类(sphingomyelin,SM)以及心磷脂(cardiolipin,CL) 等。然后利用反相色谱将组分中的脂质分子(molecular species)进一步分离,进而利用质谱进行定性、定量分析。“鸟枪法”技术策略通常采用直接进样(direct infusion),不需要经过色谱分离,而直接对脂质提取物进行分析鉴定。其原理主要是源内分离(intrasource separation),即根据脂质分子在不同pH值条件下带电倾向的差异,通过调整样品的pH值,改变脂质分子的离子化倾向,并结合ESI正、负离子检测模式的切换,达到离子化过程中分开检测不同脂质分子的目的,zei后利用串联质谱技术进行分析鉴定和定量。

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相关案例:

疾病研究:血浆靶向脂质组学轮廓谱研究提高二型糖尿病病人中患心

血管疾病的传统风险因子的预测能力

研究对象:人

分析检测平台:LC ESI-MS/MS

期刊:Circulation

影响因子:17.047

发表时间:2016

摘要:

Background: Clinical lipid measurements do not show the full complexity of the altered lipid metabolism associated with diabetes or cardiovascular disease. Lipidomics enables the assessment of hundreds of lipid species as potential markers for disease risk.
 Methods: Plasma lipid species (310) were measured by a targeted lipidomic analysis with liquid chromatography electrospray ionisation-tandem mass spectrometry on a case-cohort (n=3,779) subset from the ADVANCE (Action in Diabetes and Vascular disease: preterAx and diamicroN- MR Controlled Evaluation) trial. The-case cohort was 61% male with a mean age of 67. All participants had type 2 diabetes mellitus with one or more additional cardiovascular risk factors and 35% had a history of macrovascular disease. Weighted Cox regression was used to identify lipid species associated with future cardiovascular events (non-fatal myocardial infarction, non- fatal stroke and cardiovascular death) and cardiovascular death during a five year follow-up period. Multivariable models combining traditional risk factors with lipid species were optimized using the Akaike information criteria. C-statistics and net reclassification indices (NRI) were calculated within a five-fold cross validation framework. Results: Sphingolipids, phospholipids (including lyso- and ether- species), cholesteryl esters, and glycerolipids were associated with future cardiovascular events and cardiovascular death. The addition of 7 lipid species to a base model (14 traditional risk factors and medications) to predict cardiovascular events increased the C statistic from 0.680 (95% confidence interval [CI], 0.678–0.682) to 0.700 (95% CI, 0.698–0.702; P 0.0001) with a corresponding continuous NRI of 0.227 (95% CI, 0.219–0.235). The prediction of cardiovascular death was improved with the incorporation of 4 lipid species into the base model, showing an increase in the C statistic from 0.740 (95% CI, 0.738–0.742) to 0.760 (95% CI, 0.757–0.762; P 0.0001) and a continuous net reclassification index of 0.328 (95% CI, 0.317–0.339). The results were validated in a subcohort with type 2 diabetes mellitus (n=511) from the LIPID trial (Long-Term Intervention With Pravastatin in Ischemic Disease). Conclusions: The improvement in the prediction of cardiovascular events, above traditional risk factors, demonstrates the potential of plasma lipid species as biomarkers for cardiovascular risk stratification in diabetes mellitus.

Keywords: lipids, biomarker, mass spectrometry, cardiovascular outcomes, diabetes mellitus.

研究背景:

二型糖尿病(T2D)是一种全球各国经济和健康负担日益增加的疾病,动脉粥样硬化性心血管疾病(CVD)是T2D并发症中致死率zei高的并发症,评估和调控CVD的发生是T2D治疗中的一个重点内容。虽然已经建立了CVD风险打分模型,但是弗雷明汉风险评分低估了T2D患者患CVD的风险,而英国糖尿病风险评分高估了T2D患者患CVD的风险。

传统的脂类物质标记物(总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、三酰甘油和高密度脂蛋白胆固醇)被用于风险评分,但是这些有限的检测都无法解释T2D及其相关心血管疾病复杂的脂类变化。脂质组学技术的发展以及血浆中越来越多的脂类物质被发现与T2D和心血管疾病密切相关,本文拟通过使用脂质组学的方法研究和评估T2D人群患心血管疾病的风险,希望能够找到较好预测5年后是否会患心血管疾病的脂类物质。

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