空间转录组测序技术价格-博天堂备用
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北京百泰派克生物科技有限公司(beijing bio-tech pack technology company ltd. 简称btp)从事蛋白质和小分子代谢物的理化性质分析及结构解析等相关分析服务,博天堂在线开户网站的业务范围主要围绕蛋白和小分子代谢物检测两大板块,为客户提供优质的蛋白组学,多肽组学,代谢组学,多组学及生物制药分析服务。提供包括蛋白鉴定、定量蛋白组(itraq/tmt、label free、dia/swath)、prm靶蛋白定量、蛋白和抗体测序、蛋白修饰(二硫键、糖基化、磷酸化、乙酰化、泛素化等)、多肽组学、整合组学,靶向和非靶向代谢物检测。
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检测分析平台:高分辨率质谱仪、高效液相色谱、气相色谱、nmr;
蛋白质组分析平台:label-free、itraq/tmt、silac、swath、mrm;蛋白质定性定量鉴定、蛋白质差异分析等;
代谢组分析平台:靶向代谢组学、非靶向代谢组学、脂质组学分析;通量达1000种代谢分子、代谢通路分析、代谢靶标鉴定。
蛋白质从头测序平台:obitrap fusion lumos质谱仪、peaks软件分析;100%序列测定,精准蛋白、多肽、抗体从头序列分析。
生物制药分析平台:生物药物鉴定、变异性分析、纯度分析。
生物信息学分析:蛋白质组学生物信息学分析、代谢组学生物信息学分析。
蛋白测序服务两种主要分析方法:edman降解(harvey和ferrier,2011; bauer等,1997)和质谱分析(ms)(sahukar等,2016)。蛋白质测序和鉴定常用质谱法,edman降解法是表征蛋白质n端重要的方法之一。
百泰派克生物科技使用thermo公司新推出的obitrap fusion lumos质谱仪及岛津公司edman降解测序系统对蛋白质序列进行分析,提供基于质谱的蛋白测序分析服务,包括对蛋白质的氨基酸组成分析,n端测序,c端测序和全序列分析,以及基于edman降解的蛋白质n端序列分析服务。对于未知理论序列的蛋白质,提供基于从头测序法的蛋白质从头测序服务,对蛋白序列进行分析。
① 采用目前世界上先进的质谱仪器 obitrap fusion lumos;
② 可实现对所测定靶蛋白序列100%的覆盖;
③ 可测定蛋白n端多达70个氨基酸序列;
④ 可测定多种形式的样品:蛋白溶液、pvdf蛋白条带;
⑤ 样品用量低:蛋白样品仅需5-10ug,即可完成检测;
⑥ 测序不受n端封闭,pec和糖基化等n端修饰的影响。
蛋白质组的研究不仅能为生命活动规律提供物质基础,也能为众多种疾病机理的阐明及攻克提供理论根据和解决途径。通过对正常个体及病理个体间的蛋白质组比较分析,我们可以找到某些“疾病特异性的蛋白质分子”,它们可成为新药物设计的分子靶点,或者也会为疾病的早期诊断提供分子标志。确实,那些世界范围内销路好的药物本身是蛋白质或其作用靶点为某种蛋白质分子。因此,蛋白质组学研究不仅是探索生命奥秘的必须工作,也能为人类健康事业带来巨大的利益。蛋白质组学的研究是生命科学进入后基因时代的特征。
百泰派克生物科技采用thermo fisher的orbitrap fusion lumos质谱平台结合nano-lc,提供定量蛋白质组学、靶向蛋白质组学、多肽组学、翻译后修饰蛋白组学等多种蛋白质组学分析服务。此外,百泰派克生物科技新推出基于timstof pro的4d蛋白质组学服务,助力微量样本蛋白组学、大样本群医学及高通量修饰组学等研究工作。
① 高通量定量蛋白分析:多对照组大规模实验分析,发现新的生物标记物;
② 体内体外多种蛋白质标记方法,适用于分析组织、细胞、血液等多种样品;
③ 质谱分析灵敏度高,实验结果重复度高;
④ 可检测较低丰度蛋白,线性范围广;
⑤ 专业生物信息学分析,分析更系统准确。
代谢组学(英语:metabolomics)是对细胞,生物流体,组织或生物体内的小分子(通常称为代谢物,metabolites)的大规模研究。 这些小分子及其在生物系统中的相互作用统称为代谢组。能够对生物样本中的代谢物进行全面分析的一项新兴技术,被定义为代谢组学技术。
气相色谱-质谱联用 (gc-ms) :常用于水溶性代谢物(需要衍生化)、部分脂类和有机酸的靶向分析。
液相色谱-质谱联用 (lc-ms) :非靶向代谢组学,靶向代谢组学,非靶向脂质组学,靶向脂质组学。常用于氨基酸、糖类、醇类、有机酸、胺类、tca循环中间体等水溶性小分子以及脂质大分子的靶向和非靶向分析。
核磁共振法 (nmr spectroscopy) :常用于简单样品或纯化样品的的物质鉴定和分析。
*包括血液、血清、尿液等体液样品,细胞、组织、器官或细菌等样品均可进行代谢组学分析。
1. 代谢谱分析(也称为差异表达分析):在一组实验和对照样品中,寻找丰度改变有统计学意义的感兴趣代谢物;
2. 鉴定:进行代谢谱分析后,测定这些代谢物的化学结构;
3. 解释:解释所发现的代谢物与生物过程或生物状态之间的关联。
多组学整合分析随着高通量技术的广泛应用而生,研究人员可以从基因组、转录组、蛋白质组、交互组、表观基因组、代谢组、脂质体和微生物组等不同分子层面大规模获取组学数据,多组学整合数据分析使得生物学发生了革命性的变化,促进我们对生物过程和分子机制的深刻理解。随着高通量组学方法在生物样品分析中的使用,每天都生成万亿到千兆字节大小的数据文件。从层面上的研究逐步走向完善,从部分到整体也是一种必然的趋势。多组学整合数据分析不仅仅是数据的拼接,更是对生物学解释的深入研究,为基础生物学以及疾病研究提供新思路。
单一组学分析方法可以提供不同生命进程或者疾病组与正常组相比差异的生物学过程的信息。但是,这些分析往往有局限性。多组学方法整合几个组学水平的信息,为生物机制提供了更多证据,从深层次挖掘候选关键因子;通过将基因、mrna、调控因子、蛋白、代谢等不同层面之间信息进行整合,构建基因调控网络,深层次理解各个分子之间的调控及因果关系,从而更深入的认识生物进程和疾病过程中复杂性状的分子机理和遗传基础。
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