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中科院大化所代謝組學深度覆蓋分析技術獲新進展
近日，中科院大連化物所高分辨分離分析及代謝組學許國旺研究員團隊在代謝組學深度覆蓋分析技術研究方面取得新進展，相關工作在Analytical Chemistry《分析化學》雜志上連續發表3篇研究論文。
代謝組學是研究表型的重要工具，但現有技術在代謝組數據采集質量和數據解析方面仍存在很大瓶頸，制約了代謝組技術的大規模應用，發展代謝組高覆蓋定量檢測和識別技術是代謝組學技術的發展方向。針對上述瓶頸問題，該研究團隊開展系統深入研究，通過發展擬靶向代謝組學方法、研究代謝物結構-質譜特征規律、結合結構-色譜保留規律提高代謝組分析的覆蓋度，發展代謝物數據庫以改進代謝物的批量結構鑒定能力等。
研究團隊建立了高覆蓋度擬靶向脂質組學分析新方法，涵蓋19個脂類，3377個脂質離子對，覆蓋7000多種脂質分子結構。方法具有良好的線性、重復性，更低的檢測線，更高的覆蓋度，更好的數據質量，特別適合于大規模脂質組學分析（Anal Chem.）。
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