在制藥行業中，代謝組學用于研究潛在候選藥物的藥理學 響應所產生的生化變化，其識別毒性 / 藥效標記物的能力可以 顯著加速藥物研發的進程并幫助制定合適的臨床計劃。來自于 液相色譜 - 質譜聯用技術（LC-MS）的代謝輪廓實驗數據，包 含大量的化學噪音，常常干擾生物標記物的發現。本文采用全 新的質譜技術和數據處理軟件來降低動物實驗中的化學背景， 進而研究藥物誘導的變化與動物年齡和營養的關系。
常規 LC-MS 代謝組學研究存在很多冗余的（一種組分有 多個離子）和不相關的（化學噪音）數據。同時影響代謝輪廓 的外部因素（年齡、營養）增加了生物多變性。由于許多化學 物質是未知的，因此，在進行結構鑒定前過濾掉假陽性結果尤 為重要。超高分辨率儀器結合超液相色譜（UHPLC）的 分離可以提供足夠的分辨率將代謝物與化學背景區分開，解決 了化學噪音和數據冗余的問題。準確質量數能確保識別相關信號所需要的精細數據處理。此技術可大大減少數據量，并改進 目標代謝物的定量。生物因素對代謝輪廓有著深遠的影響，即 使細小的代謝變化也會掩蓋藥物誘導的代謝效應。了解大鼠的 正常代謝變化能使“生物噪音”降到zui低，并提供更為可靠的 藥物相關的代謝變化信息。
產品關鍵詞：液相色譜-質譜聯用技術（LC-MS）
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賽默飛色譜及質譜 | 下載次數 |
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