产品介绍
基于(13)C或者(15)N标记的靶标代谢流分析能够系统地定量细胞或者组织内特定代谢通路代谢网络的流量分布及各代谢途径的相对贡献，其优点是可以利用细胞内代谢物的质量同位体信息的分析方法，不但在很多情况下能够直观地表明代谢流量的整体走向，而且通过计算能够准确定量地揭示细胞内各个代谢反应的活性，以及深入理解平行反应、可逆反应等多种复杂的细胞内代谢过程，直观揭示细胞胞内的主要活性途径及各个途径的相对贡献及其分布变化特点，从而鉴定出相关疾病发生发展过程的早期诊断的标志物及其关键的主要代谢通路，并揭示其相互调控规律，为疾病发生的临床早期诊断、药物靶点治疗和预后判断提供强有力的科学依据。
技术优势
◉ 技术成熟、灵敏度高
◉ 专业的数据分析团队，通过Matlab flux-8等软件进行原始数据处理，并进行PCA、柱状图、热力图、 Bi-plot等分析
样本要求
液体 | 100 μL/sample |
组织 | 100 mg/sample |
类器官 | 100 mg/sample |
细胞 | 1×10⁷ cells/sample |
检测平台
LC-MS/MS
应用方向
◉ 通过比较不同环境条件及各种代谢性疾病的不同代谢途径的代谢流量的分布变化，揭示出相关疾病发生发展过程中的主要代谢通路及其早期诊断的标志物
◉ 通过(13)C代谢流量技术对胞内外的中间代谢物的变化示踪，可以鉴定出基因工程菌的关键的代谢通路和活性，为提高目标代谢产物的合成提供直接的依据
◉ 可以比较分析细胞，组织及其血样和尿液在基因改造的前后的代谢功能变化
案例应用
英文标题：Development of a high-efficiency N-acetylneuraminic acid production platform through multi-pathway synergistic engineering
发表期刊：Trends in Biotechnology
影响因子：14.9
研究结果：该研究团队通过基因工程改造大肠杆菌，从而实现对葡萄糖和甘油的高效共利用。研究团队对两条起点与终点相同的合成途径进行重构，以提高N-乙酰甘露糖胺(ManNAc())前体的水平；同时，利用人工智能(AI)技术和机器学习(ML)序列挖掘方法对N-乙酰神经氨酸()(NeuAc)合酶进行优化。随后，通过捕获竞争再生途径中的碳流来提高磷酸烯醇式丙酮酸(PEP)的水平，从而平衡胞内PEP与ManNAc的比例，以促进NeuAc的合成。除葡萄糖外，还研究开通了甘油这一额外碳源输入途径，在补料分批发酵中实现了70.4 g/l的NeuAc滴度，生产率为1.17 g/l/h。该研究构建了用于NeuAc生物合成的高效微生物细胞工厂，并提供了一种可应用于其他高价值化合物生产的通用系统工程策略。
靶标代谢流综合解决方案，数据分析软件，质谱检测技术及介绍，全面的联用技术等。
