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發(fā)布時間:2025-04-23
關鍵詞:植物資源代謝組學測定
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來源:北京中科光析科學技術研究所
因業(yè)務調(diào)整,部分個人測試暫不接受委托,望見諒。
代謝組學作為系統(tǒng)生物學的重要分支,近年來在植物研究領域發(fā)揮著關鍵作用。通過高通量分析植物體內(nèi)代謝物的種類、含量及其動態(tài)變化,該技術能夠揭示植物在生長發(fā)育、環(huán)境響應和次生代謝產(chǎn)物合成等方面的分子機制。隨著液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(LC-MS)和氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(GC-MS)等分析技術的突破,代謝組學檢測已實現(xiàn)從單一代謝物分析向整體代謝網(wǎng)絡研究的跨越式發(fā)展,為藥用植物開發(fā)、農(nóng)作物改良和生態(tài)毒理研究提供了強有力的技術支撐。
植物代謝組學檢測體系包含兩大核心模塊:初級代謝產(chǎn)物檢測和次級代謝產(chǎn)物分析。前者主要針對糖類、氨基酸、有機酸等基礎代謝物質(zhì),采用GC-MS技術進行定量分析,檢測限可達0.1-10 ng/mL。后者聚焦黃酮類、生物堿、萜類等具有特定生物活性的化合物,依托超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜(UHPLC-MS/MS)平臺,可實現(xiàn)2000余種特征代謝物的同步檢測。
實驗流程嚴格遵循標準化操作規(guī)范:樣品制備階段采用液氮速凍與冷凍干燥技術保持代謝物穩(wěn)定性;前處理過程使用甲醇-水體系進行代謝物提取,配合固相萃取柱凈化;數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)依托NIST、HMDB等正規(guī)數(shù)據(jù)庫進行物質(zhì)鑒定,結(jié)合SIMCA-P+軟件進行多元統(tǒng)計分析。特別在質(zhì)量控制方面,每批次實驗均設置質(zhì)控樣品(QC)監(jiān)控系統(tǒng)穩(wěn)定性,相對標準偏差(RSD)控制在15%以內(nèi)。
在藥用植物開發(fā)領域,該技術已成功應用于人參皂苷、青蒿素等重要活性成分的生物合成途徑解析。通過比較不同產(chǎn)地、采收期樣品的代謝譜差異,研究者可建立成分含量與藥效關聯(lián)模型。農(nóng)業(yè)領域則用于構建作物抗逆代謝標志物體系,如通過檢測干旱脅迫下玉米幼苗的脯氨酸、甜菜堿含量變化,篩選出抗旱性強的優(yōu)勢品系。
環(huán)境監(jiān)測方面,代謝組學技術可靈敏識別污染物暴露導致的植物代謝異常。研究發(fā)現(xiàn)重金屬污染區(qū)蘆葦葉片中谷胱甘肽含量顯著升高,這為生態(tài)風險評價提供了分子水平的早期預警指標。在食品安全檢測中,基于特征代謝物指紋圖譜建立的茶葉原產(chǎn)地鑒別模型,準確率可達92%以上。
現(xiàn)行檢測標準主要參照:
核心檢測方法包含:
主要儀器配置包括:Agilent 6495B三重四極桿質(zhì)譜儀、Thermo Q Exactive HF-X高分辨質(zhì)譜系統(tǒng)、Waters ACQUITY UPLC超高效液相色譜儀。數(shù)據(jù)采集軟件采用MassHunter和Xcalibur,代謝通路分析依托KEGG和MetPA數(shù)據(jù)庫平臺。
隨著離子淌度質(zhì)譜(IMS)和原位質(zhì)譜成像技術的突破,空間代謝組學研究取得重要進展。最新研發(fā)的DESI-MSI技術可實現(xiàn)植物組織切片中代謝物的原位分布可視化,分辨率達10μm級別。人工智能技術的引入顯著提升了大數(shù)據(jù)處理效率,深度學習算法構建的代謝物-表型預測模型,在功能成分篩選方面顯示出90%以上的預測準確率。
標準化建設方面,國際代謝組學協(xié)會(IMSS)正推動建立跨平臺數(shù)據(jù)兼容體系,擬定的《植物代謝組學數(shù)據(jù)標準化指南》將于2024年正式發(fā)布。我國重點研發(fā)計劃"綠色生物制造"專項已將代謝組學列為關鍵技術,預計未來三年內(nèi)將建立覆蓋500種藥用植物的特征代謝物數(shù)據(jù)庫。
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