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代谢组学是一种通过测量代谢物丰度了解生物系统的强大技术，但是由于缺乏动态信 息，数据解析通常很复杂。例如：某一通路的靶向代谢组学和代谢流组学的显著改变可 能并不会导致代谢物中间体丰度发生改变。 为了解决这些挑战，开发了一种结合多种方法的创新靶向代谢组学策略，通过考虑中心 碳代谢、能量代谢、核酸代谢和氨基酸的峰形、分离以及代谢物覆盖度，以覆盖体液、 组织或生物来源的培养细胞系中的数百种代谢物，从而提高分析性能（图 1）。采用了全 新的解决方案分析差异化生物样品，如本研究中展示的骨 髓来源巨噬细胞 (BMDM) 或基 因敲除肝癌细胞小鼠模型的结果。
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