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安隆科讯春节放假公告

各位给予安隆科讯支持的老师们:   您们好!我们安隆科讯的春节放假时间定为1月20日-2月2日,2月3号(正月初七正式上班)。节假日期间如果您有什么需要咨询或者帮助以及有推荐文章或者反馈意见的,依然可以通过邮箱sales@anachro.com,或者通过微信公众号(安隆代谢组)给我们留言,我们会尽快回复您的消息!   提前祝各位老师新年快乐,万事如意,大吉大利!

2016春季培训班圆满结束

4月16-17日  武汉

武汉安隆科讯开展了为期两天的代谢组培训班活动,期间共有11位老师分别对代谢组学实验方法及操作流程、NMR基础及数据处理、LC-MS基础及数据处理、GC-MS基础及数据处理、统计学数据解析、代谢组学实验策略及文章、如何选择合适的统计学方法及脂质组学研究进展等方面进行了介绍。为保证培训班的质量,这一期实行小班授课,且每节课程都设有互动环节,大家可以对有疑问的地方当堂提问。培训班现场气氛十分活跃,随着课程的进行每每出现整齐的翻动书页的声音,这认真的氛围让在场的小编都感到与有荣焉~

这期培训班没有报上名的老师也别担心,安隆科讯计划每年开展4期培训班活动,期待下一期培训班能够与您相遇,如果您对我们的培训班有什么好的建议和意见,欢迎将您的建议发送到sales@anachro.com这个邮箱,我们会定期送上答谢小礼品哦~

培训班咨询电话:027-87258771   
培训班咨询 QQ:800082094

安隆科讯春节放假公告

各位给予安隆科讯支持的老师们:   您们好,由于特殊安排,我们今年的放假时间会比往年早一点,春节放假时间定为1月29日-2月13日,我们将于2月14日(正月初七)开始正常上班。节假日期间如果您有什么需要咨询或帮助的,依然可以通过邮件sales@anachro.com,或者通过微信公众号(安隆代谢组)给我们留言,我们会尽快回复您的消息!   提前祝各位老师新年快乐!猴年大吉!

2016代谢组暨多元变量统计分析培训班(第一期)

2016代谢组暨多元变量统计分析培训班(第一期)

Training course of metabolomics & MVDA.2016(1st)

代谢组学( Metabolomics )是继基因组学和蛋白质组学之后发展起来的一门新兴学科,在疾病、药毒药理、植物、微生物、食品、营养等多个研究领域正扮演着越来越重要的角色。随着研究的不断深人,代谢组学在实验设计、分析平台、数据处理及整体流程上都面临了越来越多的挑战。 武汉安隆科讯技术有限公司代谢组培训班将邀请国内从事不同代谢组研究的专家学者们一起,围绕当今代谢组学的研究热点及前沿领域,为大家深度探讨如何将代谢组学技术与自己的研究领域完美结合、目前国际上的先进代谢组学分析技术与数据处理经验以及相关文章的撰写与发表等。

 培训时间:

2016年 4月16-17日

 培训地址:

 武汉马哥孛罗酒店(武汉市江岸区沿江大道159号时代广场)
日期 时间 课程名称 课程内容
4月16日 (周六) 08:30-09:00 开班仪式-欢迎致辞 授课老师及学员介绍
09:00-09:45 代谢组学简介及应用 1.  代谢组学简介   2.  代谢组学三大研究平台基本介绍     3.  代谢组学的应用领域
09:45-10:30 代谢组学实验方法及操作流程 1.  代谢组学一般实验流程   2.  代谢组学样本收集及注意事项
10:30-10:45 茶歇
10:45-12:00 NMR基础及数据处理专题 1.  NMR基本知识简介    2.  基于NMR的不同代谢组数据处理方法及比较 3.  NMR代谢组案例解析
12:00-13:00 午餐
13:00-13:30 1. 现场演示液氮模样2. 现场制作液氮冰淇淋,免费品尝
13:30-15:00 LC-MS基础及数据处理专题 1.  LC-MS基本知识简介   2.  LC-MS定性定量技术要点   3.  XCMS数据处理方法
15:00-15:15 茶歇
15:15-16:45 GC-MS基础及数据处理专题 1.  GC-MS基本知识简介    2.  GC-MS定性定量技术要点 3.  GC-MS数据处理方法    4.  LC-MS和GC-MS在广筛中的应用
15:15-17:00 答疑
17:30-19:00 欢迎晚宴
08:30-09:30 统计学数据解析 1.   预处理、归一化    2.  PCA、PLS-DA、OPLS-DA、ROC 3.  模型构建、验证     4.  差异物筛选     5. 聚类分析   6.  热图 7.  差异代谢通路分析
4月17日 (周日) 09:30-10:30 如何针对代谢组的数据特点 选择合适的统计学方法 1.  代谢组学的数据特点 2.  如何选择合适的统计学方法
10:30-10:45 茶歇
10:45-11:10 11:10-11:35 11:35-12:00 案例解析 代谢组学在医学领域的应用 代谢组学在动物营养研究中的应用 代谢组学在植物研究中的应用
12:00-13:00 午餐
13:00-13:30 趣味科学分享——搞笑诺贝尔奖
13:30-15:00 15:00-15:15 代谢组学实验策略及文章发表 1.   代谢组学实验设计,代谢组与既有研究方向如何结合,如何帮助我们 2.  文章发表中数据的利用及图表的选择    3.  代谢组数据发表杂志的方向 4.   专业代谢组方向杂志期刊的影响因子、实验数据要求及对代谢组实验 研究标准的倡议书
15:15-16:30 茶歇
16:30-17:00 脂质组学简介及应用 1.    脂质组学简介     2.  基于质谱的脂质组学研究方法    3.  脂质组学的应用
交流活动

 相关事项说明如下:

培 训 费:3500元/人(含学费、资料费、午餐及欢迎晚宴),住宿自理 报名事项:2016年3月15日前完成缴费,培训费9折优惠 报名截止日期:2016年4月15日(报满截止,不接受现场报名缴费) 报名人数:人数限制为35人 报名格式:发送您的姓名、单位、研究方法、联系方式和邮箱地址      至:zhiping.xu@anachro.com完成报名工作。      

 转账方式:

汇款到以下账户,不接受现金 开户名: 武汉安隆科讯技术有限公司    
开户行: 建行武汉省直支行 帐 号: 42001868608053029721    
税 号: 420105587996854  汇款时请务必注明学员姓名、单位和“安隆科讯培训班”字样;    汇款后请将汇款凭证电子版发送至    邮箱zhiping.xu@anachro.com,以确保汇款安全。

 联系方式:

联系地点:武汉市武昌区和平大道1178号,武汉安隆科讯技术有限公司 联系人:徐志平 
联系电话:17771863626 
     
027-87258771 
邮箱:
zhiping.xu@anachro.com

上海交大学术交流活动圆满结束!

6月29日  上海

我们来到了上海交通大学,虽然下着大雨,但还是有很多老师和同学冒雨前来参加活动,在此感谢各位老师和同学的支持。在上海交大分析测试中心我们与各位老师同学一起分享代谢组学近年来的发展与应用,并在实际案例中一起学习和了解其他研究者们如何设计代谢组实验,思考这些案例中有哪些值得我们借鉴的方面,有哪些可以改善的方面,会议最后还分享了代谢组学研究的一般流程和常见分析平台及样本制备方法,希望对各位老师今后的实验有所帮助,会议现场各位老师热烈讨论、积极提问,并提出了各自感兴趣的问题,此次上海交通大学的圆满成功离不开各位老师的支持,在此,再次表示感谢!我们也随时欢迎对代谢组研究感兴趣的各位老师致电垂询!

代谢组学的发展与应用 -上海交通大学正式版PPT 下载

植物学

植物学

 育种筛选

 抗逆机制

 风味营养

 病虫害防治

应用前景:
近年来,代谢组学在培育筛选优质品种、监控蔬菜瓜果成熟过程、风味营养研究等多个方面逐渐显示优势;在研究植物应对环境变化的机制机理及病虫害的防治领域,代谢组学也成为了一种新的研究方法逐渐得到植物学研究者的关注。

NMR代谢组学方法研究

——区分相同基因,不同产地的牡丹根

研究背景

牡丹根中的主要活性物质是芍药苷和白芍苷,具有很好的药用价值,但不同地域牡丹根中活性成分浓度不同,将直接影响其药用价值,而从遗传学角度无法区分不同产地的牡丹根。

研究目的

NMR代谢组学方法研究不同地区,基因完全相同的牡丹根之间代谢物层面的差异,帮助指导牡丹根的产地溯源,为药物植物的质量控制、农产品的产地溯源提供新思路。

实验设计

实验结果——代谢组学信息应用新角度

基因角度研究发现不了的区别,从代谢角度层面可以得到很好区分,本次研究为通过代谢组研究,解决基因水平看不到的信息的代表。
红色:中国牡丹样本 黑色:韩国牡丹样本 绿色菱形:盲选的中国样本 绿色三角:盲选的韩国样本
1对样本进行随机扩增多态性DNA分析发现,即使是类似形态的牡丹也可能不是同一品种;2代谢组学分析发现大量的代谢物特色信号峰,如糖类、有机酸及牡丹典型代谢物芍药苷及白花素;
3通过以DNA为基础的CIS分析和HRM分析无法区分两个地区的牡丹根;4从代谢组学的角度清楚的看到两个地区牡丹根具有显著差异:中国样本中糖类和芳香化合物有较高的浓度,韩国样本中氨基酸有较高的浓度。
研究启示——质量控制新方法
基于1 H-NMR代谢组研究可以很好的应用于中药的质量控制,特别是在牡丹根做分级定价的时候,产源地被认为是必不可少的参考因素。通过代谢组学方法正确识别产源地、防止产地假冒,不仅能够帮助促进当地的社会经济发展,同时还能够建立消费者的信任和忠诚度。
文献检索:
Discrimination between Genetically Identical Peony Roots from Different Regions of Origin based on 1H-nuclear magnetic resonance spectroscopy-based Metabolomics: Determination of the Geographical Origins and Estimation of the Mixing Proportions of Blended Samples, Anal Bioanal Chem, 2013, 405:7523-7534

植物学领域2015年发表的文献

  1. Zhang, W.; Tan, N. G.; Fu, B.; Li, S. F. Metallomics and NMR-based metabolomics of Chlorella sp. reveal the synergistic role of copper and cadmium in multi-metal toxicity and oxidative stress. Metallomics : integrated biometal science 2015, 7, 426-438. (IF:3.902)
  2. Kortesniemi, M.; Vuorinen, A. L.; Sinkkonen, J.; Yang, B.; Rajala, A.; Kallio, H. NMR metabolomics of ripened and developing oilseed rape (Brassica napus) and turnip rape (Brassica rapa). Food chemistry 2015, 172, 63-70. (IF:3.391)
  3. Hagel, J. M.; Mandal, R.; Han, B.; Han, J.; Dinsmore, D. R.; Borchers, C. H.; Wishart, D. S.; Facchini, P. J. Metabolome analysis of 20 taxonomically related benzylisoquinoline alkaloid-producing plants. BMC plant biology 2015, 15, 220. (IF:3.813)
  4. Jung, Y.; Ha, M.; Lee, J.; Ahn, Y. G.; Kwak, J. H.; Ryu, D. H.; Hwang, G. S. Metabolite Profiling of the Response of Burdock Roots to Copper Stress. Journal of agricultural and food chemistry 2015. (IF:2.912)
  5. Mahmud I, Shrestha B, Boroujerdi A, et al. NMR-based metabolomics profile comparisons to distinguish between embryogenic and non-embryogenic callus tissue of sugarcane at the biochemical level[J]. In Vitro Cellular & Developmental Biology-Plant, 2015: 1-10.
  6. Kortesniemi M, Vuorinen A L, Sinkkonen J, et al. NMR metabolomics of ripened and developing oilseed rape (Brassica napus) and turnip rape (Brassica rapa)[J]. Food chemistry, 2015, 172: 63-70.
  7. Jung Y, Ha M, Lee J, et al. Metabolite Profiling of the Response of Burdock Roots to Copper Stress[J]. Journal of agricultural and food chemistry, 2015, 63(4): 1309-1317.
  8. Harrigan G G, Skogerson K, MacIsaac S, et al. Application of 1H NMR Profiling To Assess Seed Metabolomic Diversity. A Case Study on a Soybean Era Population[J]. Journal of agricultural and food chemistry, 2015.
  9. Sade D, Shriki O, Cuadros-Inostroza A, et al. Comparative metabolomics and transcriptomics of plant response to infection in resistant and susceptible tomato cultivars[J]. Metabolomics, 2015, 1(11): 81-97.
  10. Mahdavi V, Farimani M M, Fathi F, et al. A targeted metabolomics approach toward understanding metabolic variations in rice under pesticide stress[J]. Analytical biochemistry, 2015, 478: 65-72.
  11. Omranian N, Kleessen S, Tohge T, et al. Differential metabolic and coexpression networks of plant metabolism[J]. Trends in plant science, 2015, 20(5): 266-268.
  12. Plaxton W C, Shane M W. The role of post-translational enzyme modifications in the metabolic adaptations of phosphorus-deprived plants[J]. Phosphorus Metabolism in Plants. Annual Plant Reviews. Oxford: Wiley-Blackwell, 2015, 48: 99-124.
  13. Yuan L, Grotewold E. Metabolic engineering to enhance the value of plants as green factories[J]. Metabolic engineering, 2015, 27: 83-91.
  14. PANT B D, Pant P, Erban A, et al. Identification of primary and secondary metabolites with phosphorus status‐dependent abundance in Arabidopsis, and of the transcription factor PHR1 as a major regulator of metabolic changes during phosphorus limitation[J]. Plant, cell & environment, 2015, 38(1): 172-187.
  15. Kölling K, Thalmann M, Müller A, et al. Carbon partitioning in Arabidopsis thaliana is a dynamic process controlled by the plants metabolic status and its circadian clock[J]. Plant, cell & environment, 2015.
  16. Lucini L, Rouphael Y, Cardarelli M, et al. The effect of a plant-derived biostimulant on metabolic profiling and crop performance of lettuce grown under saline conditions[J]. Scientia Horticulturae, 2015, 182: 124-133.