3月15日-16日，仪器信息网将举办“第六届代谢组学前沿”主题网络研讨会，共邀请18位国内知名科研院校和仪器企业的相关专家进行探讨交流。
3月15日-16日，仪器信息网将举办“第六届代谢组学前沿”主题网络研讨会，共邀请18位国内知名科研院校和仪器企业的相关专家进行探讨交流。3月16日上午，
中国科学院深圳先进技术研究院罗茜研究员、中国医学科学院药物研究所贺玖明研究员、中国科学院深圳先进技术研究院赵超副研究员和振电（苏州）医疗科技有限公司首席执行官王璞博士4位专家将围绕空间代谢组学技术在环境污染、生物医药和肿瘤疾病前沿应用以及相干拉曼散射成像技术在空间代谢组学研究新进展等进行报告分享。点击报名》》》
中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所研究员，博士生导师。2008年在香港浸会大学获得博士学位。现担任深圳市单分子检测技术与仪器开发工程实验室副主任，中科院深圳先进院平台支撑处处长，中科院所级中心暨分析测试中心主任，中科院深圳先进院P3实验室主任。主要从事空间代谢组学的质谱新方法和新技术研究。发表SCI文章近50余篇；中国及PCT专利20余项；主持国家自然科学基金委重大仪器研制项目（自由申请）和重大研究计划（培育），国家发改委平台建设、科技部重点研发专项、中科院仪器研制项目、广东省和深圳市基础重点、技术攻关和科研平台建设等20余项以及负责筹建中科院深圳先进院P3实验室设施。
【摘要】污染物不仅对生态环境造成损害，也对人类健康产生巨大风险。暴露于污染物可能产生不同的生物效应，如发生免疫和炎症反应、氧化应激、代谢紊乱和遗传损伤等增加患病风险。基于高分辨质谱的代谢组学技术可为污染物对生物体造成的影响提供更深入的分子机制的理解。质谱技术、质谱成像和AI数据解析的发展，在空间原位代谢信息基础上对污染物暴露引发的小分子代谢异常、脂质代谢异常和代谢通路异常进行非靶向、拟靶向和靶向的分析。『报名观看』
王璞，博士，现任北京航空航天大学生物与医学工程学院特聘教授、生物医学高精尖中心研究员，博士生导师，入选第十四批国家海外青年人才项目。王璞本科毕业于复旦大学物理系，2009-2014年博士就读于普渡大学生物医学工程学院，师从于非线性成像专家程继新教授。博士期间主要工作是生物光子学医疗器械的开发以及非线性显微镜的开发与应用。已发表SCI论文20余篇，专利5项。王璞以第一或通讯作者在Nature Photonics，Science Advances，Light：Science & Applications, Nano letters等领域内一流期刊均有发表。王璞曾主持开展多项美国小企业创新奖励基金（SBIR/STTR award），并代领团队完成多项科研转化工作。其中包括相干拉曼显微镜的产业化，光声成像在乳腺以及心血管的器械转化等等。目前王璞教授主要研究工作为非线性拉曼显微镜的开发以及在先进材料、单细胞代谢的表征方案，以及光致超声器件在生物医学中的应用。同时担任振电（苏州）医疗科技有限公司CEO，致力于开发推广最先进的分子光谱成像技术。
【摘要】相干拉曼散射成像技术是一种新型的光学成像技术，通过激光的非线性效应，将样品中的分子振动信息转化为图像信息，从而实现对样品的定性及定量分析。该技术具有无标记、高分辨率、超灵敏、快速成像等优点，因此在生物医学、材料科学等领域得到了广泛应用：如生物医学领域的细胞成像、组织成像、病理诊断、合成生物学以及超多重免疫组化等方面；也可以用于材料科学领域的材料表征、成分分析、离子动态等方面，如钙钛矿研究、锂电池电极分析和光催化研究等。随着技术的不断发展，非线性分子光谱成像技术将会在更多领域得到应用。『报名观看』
博士，博士生导师，药物分析专业；中国医学科学院北京协和医学院药物研究所天然药物活性物质与功能国家重点实验室 研究员，主要研究方向：质谱成像空间分辨代谢组学新技术新方法及其生物医药应用研究。开发出空气动力辅助离子化及质谱成像新技术和空间分辨代谢组学新方法，建立了以空间分辨代谢组学技术为特色的新药代谢研究平台。近5年，发表了包括Nat. Commun., Adv. Sci., PNAS，APSB，JPA，Theranostics，CCL，Anal. Chem.等Q1区论文10余篇。曾获 2010 年北京市科学技术奖二等奖（2）、CAIA2019 特等奖（2）。国家药品监督管理局创新药物安全与评价重点实验室学委委员；担任《药学学报》、Acta Pharm Sin B、J Pharm Anal青年编委，Molecules、TMR Modern Herbal Medicine和《药学研究》编委；中国医药生物技术协会药物分析技术分会常务委员，中国质谱学会常务委员。
【摘要】多数生物和化学成像技术依赖于样品的固有属性对目标物进行可视化。迄今为止，很难在复杂生物过程中获取较为全面的可视化信息。多模态策略旨在克服单个技术的局限性，获取更多的“隐藏”信息，为研究复杂生物过程中的高维光谱、空间信息提供新的视角。通过整合质谱成像(MSI)等多种影像技术，提出基于MSI的多模态融合策略能够帮助我们更好的理解疾病发生发展的分子机制。『报名观看』
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