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商品名稱:timsMetabo
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作為 4D-Metabolomics™ 和4D-Lipidomics™ 的新一代研究利器, timsMetabo™ 離子遷移率四極桿飛行時間質譜儀,憑藉先進技術,打破傳統局限,為小分子分析帶來超凡的靈敏度、分離能力和註釋可信度。


離子遷移率範圍增強(Mobility Range Enhancement, MoRE)的4D-Metabolomics™:開啟小分子分析的四維精確時代

timsMetabo™ 憑藉增強的靈敏度,只需少量樣本,即可進行更深入、精準的代謝體學分析。其離子傳輸路徑經多代timsTOF 設計優化,實現離子的快速採集與超凡靈敏度,同時與分析級液相層析(LC)無縫接軌,為代謝體學研究提供了堅實可靠的技術支撐。timsMetabo™ 分析SRM 3672 尿液標準品,樣本濃度僅需常規四極桿飛行時間質譜儀(QTOF)的十分之一。
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複雜樣本難題? TIMS 4D–工作流程來破局!

TIMS 增強技術能夠有效分離同分異構物、同量素並排除乾擾,減少嵌合型二次圖譜(MS/MS)的產生機率,實現高可信度的自動註釋。乾淨的MS/MS 譜圖是脂質和代謝物註釋分析的關鍵,特別適用於利用資料庫匹配、電腦模擬碎裂(4D-代謝體學)以及基於脂質碎裂規則(4D-脂質體學)的⾃動化註釋⼯作流程。dia-PASEF ® 4D-脂質體學技術的獨特優勢,即利用離子遷移率有效分離共同流出脂質,為每種脂質產生獨特且具特徵性的MS/MS 碎裂圖譜。這些乾淨的MS/MS 圖譜,是實現準確註解、解讀與分析的關鍵。


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突破界限,解鎖4D-Metabolomics™ 離子遷移率新潛能

TIMS-MX 分析器與離子遷移率範圍增強(MoRE)技術協同作用,提升小分子的傳輸效率,助力 4D-Metabolomics™ 工作流程,實現代謝體廣泛且深度覆蓋。


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4D-Metabolomics™ 工作流程可實現對小分子低偵測極限的準確定量,還可同步提供精確的質荷比(m/z)和碰撞截面積(CCS),實現高可信度的代謝物註釋。


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揭秘!新型膽汁酸的分析與測定

新發現的氨基酸結合型膽汁酸參與腸道微生物- 宿主互作過程。對這些新型且結構類似的化合物進行表徵,是闡釋其生物學功能的關鍵。利用離子遷移率質譜(TIMS)分離技術的多維代謝物圖譜,可在滯留時間(RT)、質荷比(m/z)和碰撞橫截面積(CCS)維度上,對新型氨基酸結合型膽汁酸實現完全分離。經TIMS 純化的串聯質譜(MS/MS)有助於化合物準確註記。


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尿液中吸煙暴露生物標記大揭秘

利用可配對實驗與預測碰撞截面(CCS)及串聯質譜的圖譜(MS/MS),能夠對未知代謝特徵進行註釋。


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timsMetabo™:解鎖高靈敏度4D-蛋白質體學的秘密!

timsMetabo™ 在進一步提升代謝體學與脂質體學分析性能的同時,完整繼承了timsTOF 系列的在高靈敏度4D-蛋白體學方面的研究優勢。透過單一平台整合多體學分析能力,為生物學研究提供了獨特的全景式視角,協助研究人員深入解析複雜分子網絡與代謝路徑。


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數位代謝體檔案庫:樣本分析,皆有留檔


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timsMetabo™ 技術可在單次樣本分析中,同步實現對分析物的定量測定與定性分析,極大程度上避免了數據的重新採集。其產出的數據為精準分析與化合物註釋提供了有力支撐,尤其適用於代謝體學領域的人工智慧應用,以便於從大規模優質數據集中進行機器學習。

QSee™ 來啦!為系統性能測試保駕護航

專注於系統效能測試的QSee™ 解決方案:

在科學研究中,確保資料的可重複性至關重要,尤其在非標靶「體學」 質譜分析中。 QSee™ 效能測試軟體TwinScape和QSee™ 8 種混和化合物的標準品為LC-TIMS-MS 系統的自動化適用性測試提供了全面的解決方案,有助於在大規模隊列研究中提升數據的一致性和準確性。


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監測數據質量,收穫精準結果

在推進基於代謝體學與脂質體學的前沿發現研究時,數據品質至關重要。 QSee™ 效能測試解決方案提供了一套易於客戶操作的品質控制工作流程。專門針對代謝體學和脂質體學應用的層析管柱、混合物,以及標準操作流程,簡化了液相層析- 離子遷移率質譜聯用技術(LC - TIMS - MS)的數據品質評估。與TwinScape™ 軟體的自動關聯能夠揭示系統效能隨時間的變化趨勢,隨時掌控您的儀器效能!
 

在生物標記研究中,要從多維數據中得出有意義的結論,高精度的測量是必要的前提。每一個測量維度都可能存在隨機誤差系統性誤差,因此需要全面性的品質控制(QC)監測。Bruker 的 RealTimeQC 軟體TASQ讓使用者能即時監控並驗證 LC-MS 及 LC-TIMS-MS 的操作是否準確且一致,確保資料品質維持在預期的控制範圍內,減少那些在分析完成後才可能被發現的測量錯誤。這些優勢有助於提升資料的可信度,並在非標的物代謝體學(untargeted metabolomics)與脂質體學(lipidomics)研究中,支持更可靠的決策制定


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