Mol Plant. IF 24.1 | 「代谢」+「蛋白」：双组学洞察植物生命密码，从代谢与蛋白视角解锁作物改良新思路
揭秘顶级科研的终极密码：为什么高分文章都盯上了这对“黄金搭档”？
许多咨询的客户曾表示困惑：
数据丰富，却总是离顶刊差一口气？
机制研究，仿佛总是在隔靴搔痒？
面对审稿人“机制不透彻”的质疑，感到无从下手？
问题的答案，或许就藏在生命活动的“因”与“果”之间。
海南大学团队在Molecular Plant（IF 24.1）发表了题为“Metabolomics-centered mining of plant metabolic diversity and function: Past decade and future perspectives”的综述性文章，阐述了植物具有大量的代谢产物，以代谢组学为中心的方法理解植物代谢多样性，并强调了植物代谢组学与其他组学数据集的联合分析的重要贡献，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、表观组学、表型组学、微生物组以及离子组学研究。
文中以植物代谢为中心详细指出常规的代谢组研究工作流程以及不同情境下的代谢分析，如下所示：
代谢组，是生命的“终产物”与“表现型”，最终定义了植物的风味、色泽、抗逆性与营养价值。
蛋白质组，是生命的“执行者”与“调控者”，精准操控着每一个细胞反应。
单看其一，如同只听见交响乐中的一个声部，永远无法领略全曲的磅礴。而如今，顶尖植物科学研究的标配，正是将二者联合的多组学整合分析——它能让你从“是什么”的观察，飞跃到“为什么”的机制阐释，彻底讲一个圆满的科学故事。
更多鉴定量·更高精准度·更全报告解析
更多鉴定量
采用标准品库，优化AI驱动算法，为数据准确度和数据深度保驾护航。
优化上机时长，结合定制算法，深度学习碎片信息，实现物质准确鉴定。
更高精准度
延长上机时长，根据MSI（代谢组学倡议）标准，构建三黍本地标准品库，通过Level1准确定性，同时基于AI驱动算法优化并预测质谱信息，实现非靶检测技术的另一大突破。
优化前处理及上机操作，开发本地自研算法，精准预测肽段离子行为并提供碎片相关信息，能够极大提高蛋白的检出度及肽段解析水平，实现蛋白组学检测端质的飞跃。
更全报告分析
提供超详实的报告内容，覆盖基本分析、多维统计、差异分析、通路富集分析等主流分析内容，更为全面多元。
提供更加深度的报告解析内容，增加多种绘图展现形式，丰富报告内容，对结果进行可视化，全面解析数据的生物学意义。
传统代谢组学通常存在特异性低、数据复杂、鉴定置信度低等问题。
三黍推出的植物全景代谢组学可以将非靶向的“普适性”与靶向的“准确性”相结合，通过一个庞大有限的已知代谢物的标准品数据库进行准确定性，获得足够宽广的代谢视野，它的出现是为了弥合非靶向（全局分析）和靶向（特异性定量已知物）方法之间的差距，旨在实现对植物体内的常见代谢物类别的全面鉴定和覆盖。
尽管多个代谢物相互关联，形成复杂而严格调控的代谢网络，但单一组学技术的使用通常会带有固有的偏见。
因此，为了研究植物代谢在合成、调控和演化过程中的多样性和自然变异，有必要整合并分析系统不同层次的数据。
一方面，不同分子水平的组学数据整合分析结果可以相互验证；
另一方面，这些结果也可以相互补充，最终实现对生物变化的全面理解，从而提出可以通过深入实验分析进行后续研究的分子生物变化模型。
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三黍重磅推出植物全景系列，综合蛋白质组学和代谢组学协同分析，这不仅是研究技术的升级，更是科研思维的跃迁。掌握它，意味着您将：
轻松撬动8分+、10分+ 高水平文章，让创新性一目了然；
精准锁定关键调控靶点，从海量数据中挖出最高价值的基因和通路；
构建令人信服的机制图谱，清晰展示从“信号→蛋白→代谢物”的完整链条，告别单组学的局限，拥抱多组学的未来。
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排版：野凌
审核：三黍生物企宣部
