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AP-SMALDI-Orbitrap質(zhì)譜成像系統(tǒng)完美升級

閱讀:331      發(fā)布時間:2022-8-16
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珠聯(lián)璧合

/攜手并進

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一項技術(shù)的更新與升級往往標志著技術(shù)團隊不懈的努力、追求與探索。從20世紀90年代至今,德國吉森大學(xué)Bernhard Spengler教授團隊一直致力于高分辨大氣壓MALDI(基質(zhì)輔助激光解吸電離)質(zhì)譜成像離子源的研發(fā)。十年磨一劍,新一代TransMIT AP-SMALDI 5 AF超高分辨3D快速質(zhì)譜成像系統(tǒng)震撼出世,研究成果連續(xù)wen鼎Science, Nature Methods等國際頂級期刊。TransMIT AP-SMALDI5 AF搭載Thermo Scientific 最新一代Orbitrap Exploris系列質(zhì)譜儀,完mei實現(xiàn)生物樣品的高分辨、高靈敏、高速掃描及3D表面成像。

聚 焦 新 品

相信初步了解AP-SMALDI5 AF Orbitrap的功能之后,“驚艷、亮眼"這些詞匯會躍然溢滿您的心田,迫不及待想要擁有的心情也會難以抑制。一言以蔽之,這套系統(tǒng)不僅擁有強大的空間分辨能力和質(zhì)譜解析能力,還在傳統(tǒng)單像素檢測模式的基礎(chǔ)上新增了快速模式,檢測速度高達18pixels/s,檢測效率大幅度提升;特定全像素檢測模式下靈敏度提升一個數(shù)量級,同時兼具3D成像、傾斜校正及自動聚焦功能。

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△AP-SMALDI Orbitrap超高分辨3D快速質(zhì)譜成像系統(tǒng)(點擊查看大圖)

系統(tǒng)整體特點與優(yōu)勢

性能優(yōu)異的AP-SMALDI5 AF離子源

空間分辨率高達3μm,能夠?qū)崿F(xiàn)單細胞水平質(zhì)譜成像分析并可直接檢測單細胞及單細胞群體

獨te激光束和離子流同軸設(shè)計,解決了高空間分辨率和低采樣量之間的矛盾,保證最佳檢測靈敏度

高空間分辨率、高靈敏度、高質(zhì)量分辨率、高質(zhì)量精度保證最佳成像效果

強大的多模式成像(單像素模式、快速/連續(xù)模式、全像素模式、3D模式),滿足用戶不同實驗要求

Orbitrap Exploris系列高分辨質(zhì)譜儀擁有超高分辨率、超快掃描速度和急速正負樣品極性切換能力,能夠保證日復(fù)一日的可用性和持續(xù)一致的儀器性能,為獲得準確、有效的實驗結(jié)果保駕護航

全新的離子路徑設(shè)計,結(jié)合更加強悍的高場Orbitrap,帶來前所未you的性能表現(xiàn)

EASY-IC內(nèi)標校正源,可實現(xiàn)連續(xù)5天質(zhì)量偏移≤1 ppm,儀器超qiang的質(zhì)量穩(wěn)定性表現(xiàn)、節(jié)省儀器維護成本與精力

體積最小的Orbitrap高分辨質(zhì)譜儀,體積約為QE系列的一半,為實驗室節(jié)省更多空間

配備高分辨質(zhì)譜成像專用數(shù)據(jù)采集及分析軟件,保證數(shù)據(jù)輸出的完整性與真實性

AP-SMALDI5 AF

亮 點 跟 蹤

在保證高空間分辨率、高質(zhì)量分辨率及高質(zhì)量精度的基礎(chǔ)上,AP-SMALDI5 AF新增的多種檢測模式無疑為廣大用戶提供了更強大的技術(shù)支撐,用戶可以從追求高分辨率、快速、高靈敏度、3D檢測等不同的角度分別選擇單像素模式、快速/連續(xù)模式、全像素模式和3D檢測模式,并且具有自動聚焦和傾斜校正功能,多項強大功能集聚一體,旨在保證最佳成像效果,正可謂功能全面,面面俱到。

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△TransMIT AP-SMALDI5 AF的快速模式大幅縮減檢測時間,完整組織分析時長由30h縮短至1:40h;全像素模式檢測靈敏度提升一個數(shù)量級

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01

單像素模式

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待測區(qū)域內(nèi)逐像素掃描,在每個像素的中心位置進行單點檢測,可實現(xiàn)高達3μm空間分辨率檢測。

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02

快速模式/連續(xù)模式

?

檢測過程中載物臺快速移動,像素點>20μm時,每個像素中取樣區(qū)域長度為20μm,即為快速模式;像素點≤20μm時,取樣區(qū)域為一條連續(xù)的直線,即為連續(xù)模式。該模式下,檢測速度可達18pixels/s。

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03

全像素模式

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在整個像素區(qū)域(≥25μm×25μm)內(nèi)進行“W"型掃描,該模式下檢測靈敏度比單像素模式提升一個數(shù)量級。

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04

三維成像模式

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該模式下能夠?qū)崟r跟蹤非平面物體表面的高度變化,實現(xiàn)3D表面檢測,如葉片、花瓣、線蟲等。

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05

自動聚焦功能

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檢測前或檢測過程中激光斑點自動聚焦至樣品表面,無需人工調(diào)節(jié),節(jié)約時間,并保證樣品采集完整性。

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06

傾斜校正

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能夠在傾斜組織樣本的圖像采集過程中調(diào)整樣品高度,以實現(xiàn)恒定的離子產(chǎn)率及光斑大小。

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AP-SMALDI5 AF的亮點解讀完畢之后,相信您已經(jīng)迫不及待、躍躍欲試,甚至腦海中的實驗方案已經(jīng)初具雛形。該系統(tǒng)可應(yīng)用于動物、植物、海洋生物、單細胞、微生物等眾多生物樣本中脂質(zhì)、多肽、藥物、代謝物、環(huán)境污染物等的原位檢測與可視化分析,實現(xiàn)空間代謝組學(xué)、空間脂質(zhì)組學(xué)、空間蛋白組學(xué)、藥代動力學(xué)及藥效學(xué)分析,相信這套設(shè)備能夠在您的科研工作中發(fā)揮出強大的力量。

前 沿 應(yīng) 用

01

鞘磷脂控制真皮成纖維細胞異質(zhì)性

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2022年4月15日,瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院生物工程學(xué)院和全球衛(wèi)生研究所教授Giovanni D’Angelo(意大利國家研究委員會生物化學(xué)與細胞生物學(xué)研究所)與洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院生命科學(xué)學(xué)院腦與心智研究所Gioele La Manno教授等人合作在Science雜志上發(fā)表論文“Sphingolipids control dermal fibroblast heterogeneity",文章中采用高分辨AP-SMALDI10和AP-SMALDI5 AF質(zhì)譜成像技術(shù),結(jié)合單細胞mRNA測序,解析真皮成纖維細胞的脂質(zhì)組學(xué)和轉(zhuǎn)錄組學(xué)信息,發(fā)現(xiàn)真皮成纖維細胞存在多種脂質(zhì)組成狀態(tài),且脂質(zhì)在決定細胞狀態(tài)中起著驅(qū)動作用,單細胞脂質(zhì)組與轉(zhuǎn)錄組之間存在緊密的聯(lián)系,細胞特定脂型影響了信號受體的活性,促進了細胞不同的轉(zhuǎn)錄狀態(tài)。

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△TransMIT AP-SMALDI Orbitrap單細胞質(zhì)譜成像揭示脂質(zhì)異質(zhì)性的組成原則(L. Capolupo et al., 2022)(點擊查看大圖)

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△TransMIT AP-SMALDI Orbitrap單細胞質(zhì)譜成像揭示脂質(zhì)共調(diào)節(jié)(L. Capolupo et al., 2022)(點擊查看大圖)

02

自動聚焦3D質(zhì)譜成像技術(shù)

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針對3D 質(zhì)譜成像的技術(shù)瓶頸,Bernhard Spengler教授團隊研發(fā)了自動聚焦3D質(zhì)譜成像技術(shù),研究成果于2017年發(fā)表在Nature Methods: Autofocusing MALDI mass spectrometry imaging of tissue sections and 3D chemical topography of nonflat surfaces。該技術(shù)通過把激光三角測量系統(tǒng)整合到AP-SMALDI MSI系統(tǒng)中,實現(xiàn)了<10μm的側(cè)向分辨率。如下圖所示,該系統(tǒng)能夠清晰的可視化苜蓿葉片中糖苷類和脂類物質(zhì)的三維空間分布(圖1c),曼氏裂體吸蟲中磷脂類物質(zhì)空間特異性分布(圖1e, f),以及小鼠腦部磷脂類物質(zhì)的組織空間特異性分布(圖1g, h)。該技術(shù)的出現(xiàn)可直接對生物樣品進行3D質(zhì)譜成像檢測,其自動聚焦技術(shù)能夠大大提升檢測效率和檢測通量,并有效避免樣品中檢測信號的缺失。

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圖1 苜蓿葉片、曼氏裂體吸蟲和小鼠腦部自動聚焦3D質(zhì)譜成像(Mario Kompauer et al., 2017)(點擊查看大圖)


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參考文獻

1. L. Capolupo et al., Sphingolipids control dermal fibroblast heterogeneity, Science 376, eabh1623 (2022). DOI: 10.1126/science.abh1623.

2.Mario Kompauer et al., Nature Methods——Autofocusing MALDI mass spectrometry imaging of tissue sections and 3D chemical topography of nonflat surfaces, Nature Methods, 2017, 14(12): 1156. doi:10.1038/nmeth.4433.


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