非靶向代謝組(untargeted metabolomics)是一種常用廣泛篩選的代謝物的的代謝組學研究方法，作為表觀的最直接體現(xiàn)者，近年來來一直深受各位學者的追捧。隨著檢測技術手段的不斷升級，為了提供更好更高質量的代謝組學數據，?不斷的加大研發(fā)的力度，提升非靶向代謝組的檢測質量，以挖掘到樣本中更多更準代謝物信息，如何在7天內快速做完一個非靶向代謝組的項目？
選用超優(yōu)的平臺
首先要選用高分辨Water Q-TOF質譜平臺和成熟穩(wěn)定的質控體系，提供準確優(yōu)質數據，平臺特點：
- 雙離子ESI源，專利LockSpray實時在線矯正技術（高穩(wěn)定性）—數據可靠
- StepWave 技術，保證滿足痕量檢測的要求（高靈敏度）—低豐度物質（新物質，不曾報道的，好發(fā)文章）
超全的數據庫
欲善其事必先利其器，數據庫是代謝物定性的根本利器，百邁客對本地數據庫不斷升級擴大，升級后本地數據庫物質5000+代謝物，自建庫在行業(yè)中位居前列。
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畫圖工具
文獻里面好看又直觀的的美圖是如何制作出來噠？比如韋恩圖、箱形圖等。這就需要用到一些畫圖工具，這里推薦百邁客云在線分析工具，百邁客云有104款分析小工具，涵蓋基因分析、遺傳進化、ncRNA、質控、組裝、比對、數據提取、突變、統(tǒng)計、表格處理、繪圖、序列分析等12大功能，非常齊全。
代謝組可以反映生物體表型的狀態(tài)變化。代謝組與轉錄組、蛋白組的多組學聯(lián)合分析可以同時實現(xiàn)從多個層面來探究生物學問題，相互間進行驗證，從海量的數據中篩選出關鍵基因、蛋白質及代謝通路，解釋生物過程的復雜性和整體性，提高文章的水平。下面為大家推薦幾篇代謝組多組學聯(lián)合分析的文獻。
案例一
期刊：Journal of Hazardous Materials
IF：14.224
單位：河南科技學院?河南農業(yè)大學
研究方法：代謝組學?轉錄組學 蛋白質組學
案例二
期刊：Frontiers in Plant Science
IF：6.627
單位：黑龍江八一龍墾大學
研究方法：非靶代謝組學+轉錄組學
案例三
單位：西南大學
期刊：Environmental and Experimental Botany
IF:6.028
研究策略：轉錄組 +代謝組+ICP-MS離子組學
案例四
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單位：中國科學院西北生態(tài)環(huán)境資源研究所
期刊：International Journal of Molecular Sciences
IF:4.556
研究策略：微生物組學 +代謝組學
案例五
單位：四川農業(yè)大學
期刊：Frontiers in Plant Science
IF:6.627
研究策略：轉錄組學 +代謝組學
案例六
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單位：甘肅農業(yè)大學
期刊：Frontiers in Microbiology
IF:6.064
研究策略：轉錄組學 +代謝組學+微生物組學
案例七
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單位：石河子大學
期刊：Frontiers in Plant Science
IF:6.627
研究策略：轉錄組學 +代謝組學+微生物組學
案例八
單位：新鄉(xiāng)醫(yī)學院
期刊：Science of the Total Environment
IF:10.753
研究策略：微生物多樣性+代謝組
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百邁客生物代謝組項目優(yōu)勢
超廣項目經驗
百邁客近一年已完成非靶代謝組項目經驗2w+，為使老師更直觀的認知百邁客非靶向代謝組產品，我們對2022年300多個項目數據進行了統(tǒng)計，包含物種信息、樣本類型及檢出通量。
- 超全樣本類型
物種類型涵蓋豐富，包括動物，植物，微生物，細胞類型樣本，小編整理一下近半年的部分樣本類型展示如下表。
| 樣本 | 物種 | 樣本 | ? | 樣本 | 物種 |
| 植物 | 法國梧桐 | 動物 | 虹鱒 | 微生物 | 阿薩希絲孢酵母 |
| 三色堇 | 小鼠 | 凝結芽孢桿菌 | |||
| 桃 | 綿羊 | 土壤 | |||
| 茶樹 | 兔子 | 紅曲霉 | |||
| 麥冬 | 斷奶仔豬 | 微生物 | |||
| 桑樹 | 人 | 濃香型大曲 | |||
| 野牛草 | 兔子 | 酒醅 | |||
| 鐵皮石斛 | 鴿 | 梭菌 | |||
| 絹蒿 | 小鼠 | 真菌 | |||
| 青稞 | 黇鹿 | 芽孢桿菌 | |||
| 紫蘇 | 大黃魚 | 酵母菌 | |||
| 杜仲 | 草地貪夜蛾 | 鏈霉菌 | |||
| 玉米 | 麥蛾柔繭蜂（蛹） | 其他 | 細胞 | ||
| 紫花苜蓿 | 貽貝 | ….. | |||
| 青稞（大麥） | 小金蝠蛾 | ||||
| 菊花 | 雞 |
- 超高檢測通量
小編統(tǒng)計了2022年近兩個月的植物樣本的非靶物質檢出情況，植物樣本中二級鑒定到的物質數量最高4700，平均檢出3199個物質，隨后隨機抽取了20個項目，涉及不同物種，針對植物樣本中二級鑒定到的物質數目，繪制成了以下：
超高檢測穩(wěn)定性
小編對部分植物項目的檢出情況進行了歸納，得到了各個檢出水平的項目占比，具體如下圖：
從圖可以看到植物樣本，85%以上的項目二級檢出物質數均在2000+個以上，65%以上的項目二級檢出物質數均在3000個以上，通過這些項目實測數據足以看出，百邁客非靶產品對代謝物鑒定具有強大檢測能力！
?超全物質覆蓋度
非靶向代謝組學技術無偏向性捕獲代謝物數據，小編統(tǒng)計了部分項目，主要檢出類別如下表：
| Class | 分類 | Class | 分類 |
| Organooxygen compounds | 有機氧化合物 | Nucleotides and derivatives | 核苷酸及其衍生物 |
| Carboxylic acids and derivatives | 碳水化合物及其衍生物 | Organonitrogen compounds | 有機氮及其衍生物 |
| Coumarins and derivatives | 香豆素及其衍生物 | isflavoids | 異黃酮 |
| Benzene and substituted derivatives | 苯及其取代衍生物 | fatty acids | 脂肪酸類 |
| Flavonoids | 黃酮類化合物 | glycerolipids | 甘油脂類 |
| Phenols | 酚類化合物 | glycerophospholipids | 甘油磷脂類 |
| Indoles and derivatives | 吲哚及其衍生物 | sphingolipids | 鞘脂類 |
| Aminno acids and derivatives | 氨基酸及其衍生物 | prenol lipids | 孕烯醇酮脂類 |
| Carboxylic acids and derivatives | 羧酸及其衍生物 | saccharolipids | 糖脂類 |
| ……. | ……. | …… | ….. |
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