
細胞的代謝異常可能會導致糖尿病、肥胖、甚至是癌症的發生。到底該如何設計實驗,了解疾病與細胞代謝路徑變化的關聯性呢?
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Biolog 細胞功能掃描微陣列分析
在2011年發表在PLoS One期刊的這篇文章,闡述了如何以Tetrazolium-based氧化還原反應,產生簡單易讀的呈色結果,並了解包含粒線體在內的細胞代謝功能變化。如果進一步結合基因突變結果,還可以協助研究人員分析基因變異所導致的細胞功能變化,並藉此了解老化、癌症、感染症、發炎反應以及傷口復原時,細胞喜好的營養供給代謝路徑,以及可能造成的細胞功能性變化。
利用Biolog PM-M1~PM-M4一系列的96孔盤微陣列分析,我們可以一次檢測367種不同能量來源的代謝路徑。 PM-M1 包含多種碳源利用的訊息傳遞路徑(primarily carbohydrate and carboxylate substrates),而PM-M2, -M3, 及PM-M4 則包含多種胺基酸種類及胜肽 (L-amino acids and most dipeptide combinations)能量來源。搭配OmniLog系統,可以一次進行大規模樣本的檢測分析。







