非標靶代謝體全面重磅升級！鑑定數突破 2,000 種，將未知代謝物一網打盡

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痛點直擊：辛苦做完代謝體實驗，拿到數據卻不知道代謝物是誰嗎？

在進行代謝體學(Metabolomics)研究時，您是否也曾遇到以下挑戰：

• 鑑定數量有限：傳統檢測只能鑑定出兩三百種代謝物，大量未知Peak只能白白浪費？
• 數據解讀陷入瓶頸：拿到表格數據後，缺乏豐富的統計圖表與通路分析，不知如何有效連結生物學機制？ 

圖爾思 BIOTOOLS 非標靶代謝體(Untargeted metabolomics) 迎來重磅升級！透過自建資料庫、完整導入國際 MSI 鑑定信心分級，並結合全新的互動式 HTML 網頁報告 ，為您提供「鑑定數量更高、數據更嚴謹、圖表更豐富」的一站式解決方案，輕鬆將數據轉化為高品質的期刊成果！ 

 

升級亮點 1：資料庫規模倍增，鑑定數飆升10倍！

過往僅依賴公共資料庫，血清樣本單次約僅能鑑定 200 多種代謝物。本次升級建構了龐大的三層式代謝體資料庫，讓未知代謝物無所遁形： 

• 標準品資料庫(In-house Standard Library)：包含1萬種以上的實體標準品數據。
• 公共資料庫(Public Library)：整合HMDB等資料庫，包含22萬種以上代謝物資訊。
• 理論資料庫(Theoretical Library)：預測與建構了76萬種代謝物結構資訊。

以常規血清樣本為例，單次檢測可精準鑑定出包含 Level 1 級別在內共 2,000 多種代謝物，鑑定數量顯著提升 10 倍 ！ (註：實際鑑定數量視樣本狀態與類型而定 )

 

升級亮點 2：導入 MSI 分級，投稿期刊內容更完整

為了讓您的數據在發表國際期刊時更具說服力，我們沿用 Metabolomics Standards Initiative (MSI) 國際標準，全面新增 Level 1–4 鑑定信心分級 ：
 

升級亮點 3：全新網頁版互動報告 & 互動式進階統計圖表 

1. 互動式網頁與基礎/多變量統計

• 互動式視覺化：支援火山圖（Volcano plot）、顯著代謝物熱圖、代謝物分類組成（Class Composition）等動態 HTML 操作 。
• 多維度降維與驗證：提供 PCA（Scree / Contribution / Biplot / Pairs）及 OPLS-DA 模型（含 VIP 篩選、S-plot 與 Permutation 交叉驗證）。
• 機器學習特徵重要性 (ML Importance)：整合隨機森林（Random Forest, RF）與支持向量機（SVM）協助評估特徵重要性與穩定度 。

 2. 多資料庫過度代表性富集分析 (ORA Multi-DB)

• KEGG 深度解析：提供 Pathview 通路著色圖 、Topology Impact與通路DA-score（上/下調整體趨勢分值） 。
• HMDB ClassyFire：進行 Super Class / Class / Sub Class 三層化學分類學富集 。
• MetOrigin 來源溯源分析：精準追溯差異代謝物來自「食物、人體宿主生物樣本或微生物菌群」 。
• 疾病與微生物關聯：結合 CTD 疾病關聯 以及 GMMAD2 微生物-疾病與代謝物-微生物網路 。

3. 代謝集富集分析 (GSEA)

• 排序與豐富視覺化：以π-value進行完整代謝物排序 ，提供富集評分 ES 曲線(GSEAplot)、山脊圖(Ridgeline plot)、樹狀圖(Treeplot)與 UpSet 交集圖等 9 大視覺化模組 。