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簡(jiǎn)述：

通過(guò)非靶向代謝組、靶向代謝組以及AFADESI-MSI空間代謝組學(xué)研究方法，整合了宏基因組的數據，發(fā)現了可用于腺瘤及結直腸癌診斷的代謝標志物，建立的相關(guān)預測模型顯示出較高診斷準確性，為結直腸癌早期診斷奠定堅實(shí)基礎。DOI: 10.1136/gutjnl-2020-323476

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報告了第一個(gè)代謝酶樣 FeMoO4納米催化劑，被稱(chēng)為“人工代謝酶”。將空間動(dòng)力學(xué)代謝組學(xué)與腫瘤相關(guān)代謝物的評估相結合，證明FeMoO4代謝酶催化腫瘤豐富的黃嘌呤向尿酸的代謝轉化。隨后的代謝調整協(xié)調與免疫細胞的串擾，表明癌癥的潛在治療途徑。研究引入了癌癥治療的創(chuàng )新范式，其中腫瘤細胞通過(guò)人工代謝酶的干預被代謝重編程為自主調節并直接與免疫細胞連接，以進(jìn)行腫瘤細胞特異性代謝治療。

簡(jiǎn)述：

通過(guò)AFADESI-MSI空間代謝組學(xué)、Western Blotting、RT-PCR、Flow cytometry和ELISA等技術(shù)研究BBR-CTA-Mic對高脂飲食小鼠的代謝紊亂和動(dòng)脈粥樣硬化治療效果，發(fā)現BBR-CTA-Mic不僅可有效促進(jìn)肝臟沉積和肝細胞攝取BBR，還能降低血漿中的脂質(zhì)和促炎細胞因子。DOI: 10.1038/s41467-019-09852-0

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采用AFADESI-MSI技術(shù)，建立了空間分辨的原位代謝組學(xué)方法，并提出一種“下游代謝物與上游代謝酶關(guān)聯(lián)” 的研究策略來(lái)表征腫瘤代謝改變；結合免疫組化分析驗證，從代謝物和代謝酶兩個(gè)層次和組織原位深入探究食管癌的代謝改變，發(fā)現并可視化表征了食管癌異常的代謝通路及其代謝酶。DOI: 10.1073/pnas.1808950116

簡(jiǎn)述：

通過(guò)非靶向代謝組、靶向代謝組以及AFADESI-MSI空間代謝組學(xué)研究方法，整合了宏基因組的數據，發(fā)現了可用于腺瘤及結直腸癌診斷的代謝標志物，建立的相關(guān)預測模型顯示出較高診斷準確性，為結直腸癌早期診斷奠定堅實(shí)基礎。DOI: 10.1021/acs.analchem.1c00467

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開(kāi)發(fā)了一種高靈敏度的 MSI 方法，可同時(shí)繪制一些多鹵代化合物（短鏈氯化石蠟 （SCCP）、中鏈氯化石蠟 （MCCP）、六溴環(huán)十二烷、十氯酮、抗 DP、硫丹、抗 Cl-11-DP （aCl11DP） 和抗 Cl-10-DP （aCl10DP） 納克/毫升水平）和內源性代謝物。應用這種方法來(lái)確定斑馬魚(yú)九個(gè)器官中SCCPs/MCCPs和 HBCD 的空間分辨毒代動(dòng)力學(xué)。評估斑馬魚(yú)暴露于這些污染物后的全身代謝改變，揭示了生物群中一系列多鹵代化合物的潛在空間分布模式和可能的生物效應。

簡(jiǎn)述：

通過(guò)優(yōu)化的空氣動(dòng)力輔助解吸電噴霧質(zhì)譜成像(AFADESI-MSI)技術(shù)，繪制了生物樣本中超過(guò)1500個(gè)代謝物的空間分布圖譜，將功能代謝物的時(shí)空變化與組織結構和生物功能聯(lián)系起來(lái)，有助于分子組織學(xué)和分子病理學(xué)研究。DOI: 10.1002/advs.201800250

簡(jiǎn)述：

采用空氣動(dòng)力輔助解吸電噴霧離子化（AFADESI）技術(shù)和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（ANN）的虛擬校正-定量質(zhì)譜成像（VC-QMSI）方法，建立了針對紫杉醇及其衍生物前藥的體內定量成像方法，為評估該類(lèi)藥物的腫瘤靶向效率和瘤內異質(zhì)性分布提供了直觀(guān)有效的途徑，也為靶向抗腫瘤新藥研發(fā)提供了有力的研究工具。DOI: 10.7150/thno.41763

簡(jiǎn)述：

應用AFADESI-MSI和空間代謝組學(xué)分析研究紫檀芪在缺血大鼠腦中的分布和相關(guān)小分子代謝途徑的變化，探索紫檀芪對腦缺血再灌注損傷的潛在機制。紫檀芪在缺血性腦組織中廣泛而豐富地分布，可顯著(zhù)恢復缺血大鼠腦微循環(huán)血流，減少梗死體積，改善神經(jīng)功能，改善神經(jīng)元損傷，在恢復能量供應、重新平衡神經(jīng)遞質(zhì)、減少異常多胺積累和磷脂代謝方面發(fā)揮了治療作用。這些發(fā)現為闡明紫檀芪治療缺血性中風(fēng)引起的腦缺血/再灌注損傷的新機制提供了機會(huì )。

簡(jiǎn)述：

基于A(yíng)FADESI-MSI系統建立了一種用于斑馬魚(yú)全身分析的空間分辨代謝組學(xué)方法，提供了1000種功能代謝物的高質(zhì)量視覺(jué)分布信息，從而全面獲得了眼睛、腦、鰓、心、肝、腎、腸、肌肉和脊髓等9個(gè)區域的器官特異性代謝物。結合代謝途徑分析首次繪制了具有斑馬魚(yú)原位信息的全球代謝網(wǎng)絡(luò )，有助于利用斑馬魚(yú)模型來(lái)了解人類(lèi)疾病的代謝重編程和斑馬魚(yú)疾病模型的建立。