非靶向代谢CE-MS分析是一种基于毛细管电泳(CE)与质谱(MS)联用技术的高通量代谢组学检测方法,适用于生物样本中未知代谢物的全面筛查与鉴定。该技术具有高分辨率、高灵敏度及低样本消耗的特点,可广泛应用于疾病机制研究、药物开发、营养学及环境毒理学等领域。通过非靶向代谢分析,能够揭示生物体内代谢网络的动态变化,为精准医学和个性化健康管理提供科学依据。
氨基酸类代谢物,有机酸类代谢物,糖类代谢物,脂肪酸类代谢物,核苷酸类代谢物,维生素类代谢物,胆汁酸类代谢物,激素类代谢物,酚类代谢物,醛酮类代谢物,胺类代谢物,硫化物代谢物,嘌呤嘧啶代谢物,多肽类代谢物,生物碱类代谢物,脂质类代谢物,甾体类代谢物,苯丙素类代谢物,黄酮类代谢物,萜类代谢物
血清,血浆,尿液,唾液,脑脊液,组织匀浆,细胞培养上清,粪便,胆汁,羊水,乳汁,精液,泪液,汗液,头发,指甲,植物组织,微生物培养物,环境水样,食品提取物
毛细管区带电泳-质谱联用(CZE-MS):基于代谢物在电场中的迁移速率差异进行分离
胶束电动色谱-质谱联用(MEKC-MS):利用表面活性剂形成胶束增强疏水性代谢物分离
非水相毛细管电泳-质谱(NACE-MS):适用于脂溶性代谢物的分析
等电聚焦-质谱联用(CIEF-MS):基于代谢物等电点差异的分离技术
场放大样品堆积(FASS):提高低浓度代谢物的检测灵敏度
动态pH连接技术:实现宽范围pI代谢物的同步分析
迁移时间锁定(MTL):用于跨批次数据的标准化处理
离子淌度分离(IMS-MS):增加代谢物分离维度的补充技术
数据依赖采集(DDA):自动触发二级质谱的智能采集模式
数据非依赖采集(DIA):无偏向性的全息质谱数据采集
质量缺陷过滤(MDF):消除背景干扰的数据处理方法
同位素标记内标法:用于代谢物的绝对定量分析
保留时间校准(RTC):跨批次数据对齐的校正方法
代谢通路富集分析:基于KEGG数据库的功能解析
机器学习模式识别:用于生物标志物的筛选与验证
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