非靶向代谢Raman分析是一种基于拉曼光谱技术的高通量代谢组学检测方法,通过无损、快速的光谱扫描实现对生物样本中代谢物的全面检测与分析。该技术无需复杂前处理,可直接对液体、固体或细胞样本进行检测,适用于疾病标志物筛选、药物代谢研究、环境毒理评估等领域。其重要性在于能够发现未知代谢物变化,揭示生物体系的代谢网络调控机制,为科研和临床诊断提供数据支持。
氨基酸代谢物,糖类代谢物,脂质代谢物,核苷酸代谢物,有机酸代谢物,维生素代谢物,激素代谢物,生物碱代谢物,多酚代谢物,黄酮代谢物,萜类代谢物,固醇代谢物,醛酮代谢物,胺类代谢物,酮体代谢物,嘌呤代谢物,嘧啶代谢物,胆汁酸代谢物,神经递质代谢物,抗氧化代谢物
血清样本,尿液样本,细胞裂解液,组织匀浆,脑脊液,唾液,汗液,植物提取物,微生物培养物,发酵液,药物制剂,食品添加剂,环境污染物,化妆品成分,中药材,功能性食品,生物肥料,工业酶制剂,海洋生物样本,转基因生物样本
表面增强拉曼散射(SERS):通过纳米金属基底增强拉曼信号
共聚焦显微拉曼:实现微米级空间分辨的代谢物成像
傅里叶变换拉曼光谱:提高光谱分辨率和信噪比
共振拉曼光谱:针对特定发色团代谢物的增强检测
空间偏移拉曼光谱:减少荧光背景干扰
偏振拉曼光谱:分析代谢物分子取向信息
低温拉曼光谱:稳定热敏感代谢物检测
时间分辨拉曼:研究代谢物动态变化过程
拉曼光学活性:检测手性代谢物结构
针尖增强拉曼:达到纳米级检测灵敏度
相干反斯托克斯拉曼:避免荧光干扰
拉曼光谱色谱联用:实现复杂样本分离检测
多变量统计分析:提取特征代谢物指纹谱
机器学习算法:建立代谢物识别模型
数据库比对:匹配标准代谢物拉曼谱库
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