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客戶案例

2023

07 10

慢性乙型肝炎病毒(HBV)感染是導致慢性肝病的主要原因之一。據(jù)估計,全球有2.96億慢性乙型肝炎(CHB)患者,其中中國占比近1/3。相當數(shù)量的CHB患者將發(fā)展為肝纖維化,最終發(fā)展為肝衰竭或肝細胞癌(HCC)。根據(jù)指南推薦,需要對谷丙轉(zhuǎn)氨酶(ALT)正常水平(<40 IU/L)但伴有顯著肝纖維化的CHB患者給予抗病毒治療。但是對于肝纖維化分期鑒別,臨床上仍以肝活檢作為金標準,作為一種侵入性手段,限制了其在臨床上常規(guī)進行。因此,迫切需要無創(chuàng)標志物來評估ALT正常水平的CHB患者是否存在顯著肝纖維化。

2022

02 28

相信我們,每個普通人都有無限的可能。 加入我們,改變的力量就在你手中!

2021

12 23

中國科學院微生物所所級公共技術(shù)中心聯(lián)合北京博奧麥斯科技有限公司將舉辦多組學前沿技術(shù)論壇會議。

2021

03 30

隨著質(zhì)譜技術(shù)的發(fā)展,蛋白質(zhì)組和代謝組等組學技術(shù)在臨床的應用越來越廣泛,為了探討和了解組學在不同臨床領(lǐng)域的應用動態(tài),提高臨床選題與設(shè)計水平,推動科研和臨床工作進展,中科院微生物所公共技術(shù)中心質(zhì)譜與功能組學平臺聯(lián)合北京博奧麥斯科技有限公司共同推出了“組學走進臨床”學術(shù)沙龍系列講座活動。

2023

09 19

細胞周期蛋白依賴激酶-4/6抑制劑(CDK4/6i)與內(nèi)分泌治療(ET)聯(lián)合方案在臨床上適用于激素受體(HR)陽性、HER2陰性的轉(zhuǎn)移性乳腺癌患者(MBC)。但該方法的耐藥性仍是限制其臨床應用的關(guān)鍵因素。2023年7月2日,來自德克薩斯大學安德森癌癥中心的Khandan Keyomarsi老師及團隊成員在Cancer research上發(fā)表了題為“Abemaciclib is effective in palbociclib-resistant hormone receptor-positive metastatic breast cancers”的文章。不同的CDK4/6i的耐藥機制不同,該研究利用多種帕博昔利耐藥(PR)和阿貝西利耐藥(AR)體外模型、患者來源的異種移植物(PDX)和來自CDK4/6i進展患者的體外PDX衍生的類器官,借助轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組圖譜探究其在耐藥途徑上的差異,發(fā)現(xiàn)連續(xù)使用這些藥物或針對其差異通路的改變可以延緩乳腺癌的進展,提高患者生存率。研究結(jié)果為臨床試驗提供了理論基礎(chǔ),并在臨床試驗上評估了CDK4/6i治療后給予阿貝西利治療的益處。

2023

09 19

肺癌是一種復雜的異質(zhì)性惡性腫瘤,肺腺癌(LUAD)是非小細胞肺癌中最常見的組織學亞型,約占肺惡性腫瘤的50%。由于缺乏腫瘤特異性生物學信息,因此,用于LUAD早期診斷和肺結(jié)節(jié)準確分類的生物標志物的需求尚未得到滿足。細胞水平上,循環(huán)腫瘤細胞(CTC)可能有助于監(jiān)測肺癌的進展,但CTC的靈敏度僅為70%,并且需要數(shù)小時的抗體識別和富集,無法用于大規(guī)模癌癥篩查。分子水平上,組學工具為癌癥診斷的臨床決策提供信息并指導精準醫(yī)療,其中代謝分析更接近疾病表型,可測量生物活性的最終產(chǎn)物,是檢測早期癌癥的有前途的工具。2022年12月,上海交通大學醫(yī)學院婁加陶教授在Advanced Science上發(fā)表了題目為“Integrative Serum Metabolic Fingerprints Based Multi‐Modal Platforms for Lung Adenocarcinoma Early Detection and Pulmonary Nodule Classification”的文章,采用血清代謝組學分析和多模態(tài)識別的人工智能策略,實現(xiàn)了LUAD的早期診斷和肺結(jié)節(jié)的準確分類。

2023

09 05

依賴線粒體氧化磷酸化(OxPhos)的白血病干細胞(LSC)是開發(fā)白血病治療藥物的切入點。脂肪酸氧化(FAO)是一些急性髓系白血病(AML)細胞,特別是化療耐藥AML細胞的關(guān)鍵氧化代謝途徑。2023年8月10日,來自荷蘭格羅寧根大學醫(yī)學中心的Jan Jacob Schuringa老師及團隊成員在Cancer research上發(fā)表了題為“Oxidative Phosphorylation Fueled by Fatty Acid Oxidation Sensitizes Leukemic Stem Cells to Cold”的文章,確定了4℃儲存條件,可以通過膜透化作用選擇性殺死激活了FAO的OxPhos依賴的AML LSCs,而不損害正常的造血干細胞;相反的是,依賴糖酵解的白血病細胞具有耐藥性,迫使糖酵解細胞激活OxPhos代謝使它們對CKC4敏感。脂質(zhì)組學和蛋白質(zhì)組學分析表明,OxPhos塑造了質(zhì)膜的組成,并在冷敏感細胞和抗寒細胞之間引入了22個脂質(zhì)亞家族的變化。上述發(fā)現(xiàn)表明,體溫下的穩(wěn)態(tài)能量代謝預先決定了AML LSCs對低溫的敏感性,這表明冷敏感性可能是潛在的OxPhos生物標志物,該結(jié)果可能對AML治療藥物的開發(fā)以及在研究實驗中細胞的儲存條件具有借鑒意義。

2023

09 05

膀胱癌(BC)是世界上十大常見癌癥之一,每年每10萬人中就有4.16死于膀胱癌,經(jīng)組織病理學鑒定的尿路上皮癌(UC)占所有BC病例的90%以上,在血吸蟲病感染率高的流行地區(qū),BC患者中大部分為鱗狀細胞癌(SCC),患者感染血吸蟲后,由SCC轉(zhuǎn)變?yōu)閁C是BC中主要形式,剩余10%包括芳香胺、碳氫化合物、染料、一些溶劑和煤焦油感染。BC最常見的癥狀為血尿,BC的主要診斷包括膀胱鏡檢查和尿液細胞學檢查,也可能包括超聲和計算機斷層尿路造影,但是膀胱鏡檢查被認為是一種侵入性手術(shù),而尿液細胞學的敏感性很低。因此為了減少手術(shù)次數(shù),有研究者提出由泌尿系標志物來檢測BC復發(fā),尿液標記物有較高的敏感性,但特異性低,不如尿液細胞學的準確性高,所以標志物檢測還沒有被納入有關(guān)BC診斷和監(jiān)測的臨床指南。因此,開創(chuàng)一個具有高靈敏度、特異性和低成本的無創(chuàng)方法監(jiān)測早期BC十分重要。2022年12月波蘭約翰·保羅二世醫(yī)院泌尿科等研究團隊在Journal of Pharmaceutical Analysis雜志在線發(fā)表了題為 “Metabolomic and elemental profiling of blood serum in bladder cancer”的研究論文。作者對100名BC患者和100名健康對照(NC)的200個血清樣本的靶向和非靶向代謝組學分析。作者闡明了BC引起的代謝和元素變化,特別關(guān)注BC的分期和分級,利用1HNMR、ICP-OES和LDI-MS進行分析,相關(guān)數(shù)據(jù)通過多變量和單變量統(tǒng)計分析進行穩(wěn)健驗證后發(fā)現(xiàn)血清代謝物譜和元素的差異可以幫助識別BC患者與正常患者,在不同分期和分級的BC之間具有顯著的鑒別能力。

2021

11 03

微量蛋白質(zhì)組學(microproteomics)通常是對小細胞群(<5000個細胞)或蛋白質(zhì)含量在1 μg以下的樣本進行定量蛋白質(zhì)組學分析,其可以揭示罕見細胞群、難以獲得的珍貴臨床樣本和病理組織的細胞異質(zhì)性等關(guān)鍵信息;通過空間蛋白質(zhì)組分析了解腫瘤異質(zhì)性對于生物醫(yī)學研究和臨床應用非常重要。激光捕獲顯微切割 (LCM) 是一種強大的技術(shù),可以在不丟失空間信息的情況下探索局部細胞群。

2021

10 29

蛋白質(zhì)磷酸化修飾是生物體內(nèi)存在最為廣泛的一種翻譯后修飾類型,調(diào)節(jié)了包括細胞增殖、發(fā)育、分化、信號轉(zhuǎn)導、細胞凋亡、神經(jīng)活動等過程在內(nèi)的所有活動。分析研究蛋白質(zhì)的磷酸化修飾狀態(tài),有助于進一步挖掘與疾病發(fā)生發(fā)展相關(guān)的重要生物標志物。但是DDA技術(shù)的半隨機性使得磷酸化蛋白質(zhì)組學的重復性在大量樣本的檢測中具有一定挑戰(zhàn)性。隨著快速掃描高分辨率串聯(lián)質(zhì)譜儀的出現(xiàn),DIA技術(shù)已成為蛋白質(zhì)組學的新寵。DIA可以無遺漏、無差異地獲得樣本中所有離子的全部碎片信息,數(shù)據(jù)利用度大大提高,缺失值更少。于是,DIA磷酸化蛋白質(zhì)組走上舞臺。

2021

10 22

蛋白質(zhì)組學驅(qū)動的精準醫(yī)療近年來受到了越來越多人的關(guān)注。目前,大多數(shù)蛋白質(zhì)組學研究都是基于常規(guī)樣本(如大量細胞、組織、體液等)進行的。隨著生命科學的深入發(fā)展,如何讓研究更具有針對性,更具有臨床意義值得思考。一些特殊的微量樣本(如石蠟包埋、激光捕獲顯微切割、外泌體樣本等)的研究需求越來越多,目前我們研發(fā)了微量/空間蛋白質(zhì)組學技術(shù),誠邀各位老師一起討論!

2021

11 09

近年來,代謝組學在臨床研究上應用愈加廣泛,越來越多的研究者也開始關(guān)注臨床代謝組學研究。隨著技術(shù)的不斷提升,我們該通過怎樣的實驗設(shè)計,才能使結(jié)果更有意義和針對性。本期學術(shù)匯報,從經(jīng)典臨床代謝組學案例中,淺談臨床代謝組學課題設(shè)計。

2023

06 05

增生性糖尿病視網(wǎng)膜病變(PDR)患者需接受抗VEGF的治療。康柏西普(康宏生物技術(shù)公司)是一種對所有血管內(nèi)皮生長因子(VEGF)和胎盤生長因子亞型均具有高親和力的重組融合蛋白。通過競爭性抑制VEGF與其受體的結(jié)合來抑制VEGF受體的激活,治療PDR。然而,目前沒有研究對同一患者IVC治療前后的房水(AH)蛋白譜進行比較。2023年1月29日,中國醫(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)院眼科閔寒毅老師及其團隊成員在Journal of Proteomics上發(fā)表題為“Differences in aqueous humor protein profiles in patients with proliferative diabetic retinopathy before and after conbercept treatment”的文章,基于液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜(LC-MS/MS)的蛋白質(zhì)組學方法分析和評估AH樣本,以探討IVC治療的作用機制在PDR上。其中,博奧麥斯為其提供了蛋白質(zhì)組學技術(shù)支持。

2022

12 09

隨著社會經(jīng)濟的進步,糖尿病和肥胖等慢性代謝性疾病的發(fā)病率越來越高,成為社會的主要健康問題。醫(yī)學研究中實驗動物模型的選擇直接影響試驗的有效性,目前大多數(shù)研究選擇嚙齒類哺乳動物模型,在遺傳相似性和器官大小方面不像豬模型那樣接近人類。然而,豬在馴化過程中產(chǎn)生了對營養(yǎng)豐富飲食的強大耐受性,因此需要構(gòu)建有效動物模型以便更好的研究慢性代謝疾病。2022年11月23日,中國醫(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)院內(nèi)分泌重點實驗室肖新華團隊的許建萍、中國農(nóng)業(yè)科學院北京畜牧獸醫(yī)研究所動物營養(yǎng)學國家重點實驗室楊述林團隊的張凱藝以及中國醫(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)院醫(yī)研中心的邱賓濤在Metabolites上發(fā)表了題目為“Decreased Hyocholic Acid and Lysophosphatidylcholine Induce Elevated Blood Glucose in a Transgenic Porcine Model of Metabolic Disease”的文章,用CRISPR/Cas9系統(tǒng)構(gòu)建了包含多種致病因素的多轉(zhuǎn)基因PIGinH11豬模型,旨在研究PIGinH11豬的代謝組學變化,并研究差異化合物作為代謝疾病的潛在治療靶點。其中,博奧麥斯為其提供了非靶向代謝組學和脂質(zhì)代謝組學技術(shù)。

2022

04 29

多胺可以延長小鼠的壽命。然而,多胺能否通過影響動態(tài)線粒體蛋白質(zhì)組防止年齡相關(guān)的心功能改變和心臟老化,目前尚不清楚。哈爾濱醫(yī)科大學趙雅君團隊在 Front Cell Dev Biol 上發(fā)表的題為“Dynamic Mitochondrial Proteome Under Polyamines Treatment in Cardiac Aging”的文章對此問題進行了研究。研究者應用iTRAQ技術(shù)鑒定了75個在衰老心臟中顯著變化的線粒體蛋白,并驗證了4個被多胺改變的與心臟衰老顯著相關(guān)的差異表達蛋白,進一步在細胞水平驗證并提出多胺延緩心肌細胞衰老作用可能與其下調(diào)線粒體蛋白PDK4有關(guān)。其中,博奧麥斯為其提供了iTRAQ技術(shù)服務。

2022

04 24

2022年3月22日,中國醫(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)院、國家蛋白質(zhì)科學中心、國家應急防控藥物工程技術(shù)研究團隊在Advanced Science雜志上聯(lián)合發(fā)表了題為“Application of an iPSC-Derived Organoid Model for Localized Scleroderma Therapy”的文章。
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產(chǎn)品與服務

蛋白組
代謝組
多組學關(guān)聯(lián)
整體解決方案
試劑耗材

蛋白組

Proteome

蛋白質(zhì)組的研究不僅能為生命活動規(guī)律提供物質(zhì)基礎(chǔ),也能為眾多種疾病機理的闡明及攻克提供理論根據(jù)和解決途徑。

定性
定量
修飾
特色

代謝組

Metabolome

代謝組學是針對小分子代謝物進行的高通量定性、定量分析,尋找代謝物與生理病理變化的相對關(guān)系的一門學科,是系統(tǒng)生物學的重要組成部分。

非靶
靶向
脂質(zhì)
特色

多組學關(guān)聯(lián)

Multi-omics association

生命發(fā)展機理包含了多層次、多水平和多功能的復雜結(jié)構(gòu)體系,借助高通量技術(shù)發(fā)展積累的大量組學信息和數(shù)據(jù),整合多組學數(shù)據(jù)可以對生物系統(tǒng)進行更全面的了解。

蛋白組與轉(zhuǎn)錄組
蛋白組與修飾組
蛋白組與代謝組
轉(zhuǎn)錄組與代謝組
16S與代謝組

整體解決方案

Overall solution

協(xié)助完成整體的課題項目,專注為客戶提供完善的科研立項、生物醫(yī)學實驗至科研成果的一站式解決方案。

設(shè)計-造模-篩選-驗證-成果
質(zhì)譜實驗室整體優(yōu)化
蛋白組代謝組技術(shù)培訓

試劑耗材

Reagent consumables

在優(yōu)質(zhì)高效的技術(shù)服務基礎(chǔ)上,我們優(yōu)化研發(fā)出大批實驗配套的儀器儀表、試劑盒、耗材等產(chǎn)品,并為您提供全方位的應用支持。

蛋白提取試劑盒
修飾富集試劑盒
多肽標記試劑盒
C18色譜柱
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質(zhì)譜平臺

博奧麥斯目前擁有多臺全球最先進的高分辨率、高精度、高通量質(zhì)譜系統(tǒng),包括Thermo公司的Orbitrap Exploris? 480質(zhì)譜儀、Orbitrap Fusion? Lumos? Tribrid?三合一質(zhì)譜儀、Q Exactive? HF-X質(zhì)譜儀,SCIEX公司的TripleTOF? 6600質(zhì)譜儀、QTRAP? 6500+質(zhì)譜儀和Waters公司的Xevo? G2-XS Tof質(zhì)譜儀。

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Orbitrap Exploris? 480
Orbitrap Exploris? 480
Orbitrap Exploris? 480
Orbitrap Exploris? 480質(zhì)譜儀將儀器性能、穩(wěn)定性、耐久性和易用性推向了一個新的高度,掃描速度可達40Hz,分辨率高達480,000,同時儀器具配合了全新的四極桿Rod Switching功能,使得儀器的抗污染能力大幅度提升,可兼容FAIMS Pro,可進一步提升定性和定量能力。該儀器可實現(xiàn)LFQ,TMT及TurboTMT,DIA、HR-DIA、BoxCar、PRM及SureQuant等技術(shù)。 適用于:定性、定量蛋白質(zhì)組學和修飾蛋白質(zhì)組學
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TripleTOF? 6600
TripleTOF? 6600
TripleTOF? 6600
TripleTOF? 6600適應于大規(guī)模定量分析,可進行數(shù)據(jù)依賴型采集 (IDA) MS/MS及數(shù)據(jù)非依賴型采集 SWATH 采集技術(shù),具有超快的采集速度、極高的靈敏度和最寬的動態(tài)范圍。將靈敏度、速度和生產(chǎn)力融入單個多功能平臺,可深入分析復雜樣品。 適用于:代謝組學、脂質(zhì)組學及藥物研究等。
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Xevo? G2-XS Tof
Xevo? G2-XS Tof
Xevo? G2-XS Tof
Xevo? G2-XS Tof結(jié)合StepWave?離子光學組件和XS碰撞室技術(shù),在保持具有良好選擇性的同時,又提升了靈敏度。儀器耐臟性強,重現(xiàn)性高。Xevo? G2-XS Tof具備良好的靈敏度、選擇性,與QuanTof?技術(shù)帶來的質(zhì)量準確度以及出色的動態(tài)范圍和速度相結(jié)合,可實現(xiàn)更強大的Tof-MRM數(shù)據(jù)采集定量功能。 適用于:代謝組學與脂質(zhì)組學。
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關(guān)于我們

博奧麥斯(BIOMS?),專注前沿蛋白組和代謝組技術(shù)在生命科學研究和人類健康領(lǐng)域應用的高新技術(shù)企業(yè),以“服務科研、助力醫(yī)學轉(zhuǎn)化”為宗旨,致力成為國內(nèi)專業(yè)的蛋白組代謝組技術(shù)提供商。

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聯(lián)系我們

北京博奧麥斯科技有限公司

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