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显微镜，二次元，二d，影像测量仪
XL1-Blue MRF’
样品氨基酸组成定量分析
定量蛋白质组-同位素
蛋白质组学-双向电泳
供应鸟枪法shotgun蛋
蛋白质denovo测序
蛋白质修饰-磷酸化位
转录组及miRNA分析
多肽组分析
western-blot蛋白杂交一、简介
如果把系统生物学中的基因组学、蛋白质组学比作探究生物现象原因的科学，那么，代谢组学可以理解成探究生物现象结果的科学，即直接研究生物体受基因和蛋白调控的所有代谢物的变化规律和功能的科学。代谢组学的研究一方面可以发掘一些新的分子标志物，另一方面通过与蛋白质组学、基因组学数据的联动分析，可以从原因和结果两方面分析生物体的内在变化，将系统生物学的研究推向更高发展水平。
二、技术流程
三、技术特征
1. GC-MS（气相色谱）
GC-MS是代谢组学研究的经典技术，具有技术成熟稳定、分辨率高等特点，同时，由于具有相对完善的数据库，使得定性也更为准确，缺点则主要表现在样品处理复杂，并且对于不易衍生化的物质定性和定量较困难，影响了该技术在更大范围内的 应用
2. LC-MS（液相色谱） 优势主要表现在样品制备和前处理简单、实验重复性好，分辨率高，分离和分析范围广，缺点则主要表现在数据库完善程度不够，定性相对困难
3. NMR（核磁共振） 最大的优势是对样品无破坏性，测定无偏向性，即适用于血液、尿液体液等液体样品，也适用于组织和器官等固体样品，并且测定速度快，可实现样品代谢组的动态监测，缺点主要是分辨率较低。
四、数据分析特征
1. PCA（主成分）统计分析
主成分分析是代谢组数据常用的分析方法之一。通过主成分分析，可以了解不同代谢产物在区分不同样品中的权重，对于差异代谢产物的筛选特别是重要分子标志物的筛选具有极为重要的意义和价值
2. PLSA-DA（偏最小二乘法-判别分析法）统计分析
偏最小二乘法- 判别分析法(PLS-DA)是模式识别的重要方法。该方法能够从复杂的数据中最大限度地提取简化后的信息以供分析
3. 代谢物功能分析
在差异代谢产物筛选的基础之上，分析代谢产物的生物学意义是代谢组学研究的最终目的。我们可以通过PCA、聚类等统计学分析结合Pathway回溯，代谢产物和蛋白/基因互作等生物信息学分析对代谢产物在生物体内的功能和作用有更深入的了解
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