“メタボローム解析”とはどのような解析技術であるかを紹介します。
またメタボローム解析で一般的に用いられていられている手法について紹介します。

ジナリスではメタボローム解析の受託解析“metaAtOnceサービス”を行なっております。
この metaAtOnceサービス の特徴や利点について紹介します。

ジナリスのメタボローム受託解析“metaAtOnceサービス”では、“LC-TOF-MS”を用いて代謝産物を検出しております。
このLC-TOF-MSの特徴、分析条件、および分析時のサンプルの調製法などを解説します。

LC-TOF-MSによって検出される代謝産物は数千にも及ぶ場合があります。
そうした膨大な代謝産物データをから、ピークの検出、ピークからの分子質量・保持時間等の情報の抽出、およびサンプル間でのピークの強度比較の方法について解説します。

“metaAtOnceサービス”では、代謝産物ピークの保持時間や、分子質量から化合物の推定を行います。
化合物推定の方法、推定の際に用いる化合物データベース、および注目化合物群解析について解説します

膨大な代謝産物データから、サンプルの特徴を捉えたり、サンプルの表現型と相関の高い化合物群を調べるには、単純なサンプル間の比較解析から一歩進んだデータマイニング技術が必要となります。
“metaAtOnceサービス”ではデータマイニング技術として、“BL-SOM解析”、“PCA解析”を実施しており、それらの解析技術を解説します。

検出された代謝産物ピークの強度をもとに、化合物の含有濃度を測定することもできます。
定量解析では標準品が存在している化合物について濃度の測定を行ないますが、ここではその濃度の測定方法と、定量解析の条件について解説します。