MOTS-C 1627580-64-6

1. Įvadas

Amerikiečių tyrimais nustatyta, kad hormono mots-c svorio metimo efektas panašus į mankštą

(Paslaptingosios žemės ataskaita) tiesiausias būdas numesti svorio ir kontroliuoti cukraus kiekį kraujyje yra mankšta. Tačiau neseniai JAV atlikti tyrimai parodė, kad hormonas gali imituoti pratimų poveikį, padėti žmonėms numesti svorio ir kontroliuoti cukraus kiekį kraujyje.

Hormoną mots-c atrado Pietų Kalifornijos universiteto mokslininkai. Tyrėjai nurodė, kad pagrindinis mots-c vaidmuo yra užrakinti raumenų audinį, kuris gali pagerinti organizmo jautrumą insulinui ir veiksmingiau apdoroti gliukozę. Jis veikė su pelėmis ir tikimasi, kad per trejus metus bus pradėti klinikiniai tyrimai su žmonėmis.

2.Pagrindinė funkcija

Nuo šios ataskaitos paskelbimo šio trumpo peptido tyrimai buvo labai karšti. Siekdama paremti mokslinius tyrimus šioje srityje, mūsų įmonė sukūrė ir sukūrė visą mots-c tyrimų produktų rinkinį.

3.Aplikacija

Visų pirma, mes susintetinome mots-c peptidą (cpx132hu01) su mrwqemgyif yprklr aminorūgščių seka. Dėl vienos peptido sekos ir struktūros jis gali būti naudojamas eksperimentuose su gyvūnais tiriant mots-c funkciją.

Tada, remiantis mažų molekulių sujungimo technologija, susintetintas peptidas buvo prijungtas prie sukabinimo nešiklio, kad būtų gautas visas antigenas bsa-mots-c (cpx132hu11) ir ova-mots-c (cpx132hu21), o specifinis antikūnas (pax132hu01) gautas imunizavus gyvūnus visu antigenu. Šie antikūnai gali būti naudojami atliekant įvairius molekulinius ir imuninius eksperimentus, tokius kaip Western blot, IHC ir kt., kad būtų galima kokybiškai nustatyti mots-c kiekį mėginiuose.

Remiantis sintetiniais peptidais ir specifiniais antikūnais, konkurencinio slopinimo metodu sukūrėme kiekybinį mots-c (cex132hu) aptikimo rinkinį, kuris gali būti naudojamas kiekybiniam mots-c aptikimui įvairiuose biologiniuose mėginiuose.

4.Kokybės standartas

Analizės sertifikatas

5.Analizės metodas

Norint nustatyti būdus, kuriuos moduliuoja MOTS-C, santykinis metabolitų gausumas buvo lyginamas tarp MOTS-c gydytų pelių ir pelių, gydytų vandeniu, naudojant daugiamatę Metabolon analizę. Duomenims buvo atlikta hierarchinė klasterizavimo analizė ir principas

komponentų analizė (PCA), kurios metu duomenys buvo transformuojami stačiakampe tiesine transformacija į pagrindinius komponentus, kad būtų galima vizualizuoti atskiras grupes tarp grupių. Skirtingi metabolitų lygiai buvo kiekybiškai įvertinti pagal santykinį gausumą, o mediana buvo padidinta iki vieno.

Skirtumas pagal santykinį gausumą buvo įvertintas suderintų porų t-testais, naudojant klaidingą aptikimo slenkstį q < 0,10, kad būtų ištaisyti keli palyginimai, esantys metabolomikos tyrimuose. Kartų skirtumas buvo nustatytas padalijus santykinį metabolitų gausą

MOTS-C grupė pagal santykinį gausumą vandens grupėje. Rezultatai gali būti interpretuojami kaip kartotinis MOTS-C apdorojimo pokytis, palyginti su vandens valymu. Mažesni nei vienas balai rodo žymiai mažesnius MOTS-C metabolitų skirtumus, palyginti su kontroline grupe,

kadangi balai, didesni nei vienas, rodo žymiai didesnius MOTS-C metabolitų skirtumus. Duomenys buvo laikomi reikšmingais, kai P < 0.05, kai q reikšmės buvo mažesnės užq<0.1.

Taip pat atlikome savo statistinę analizę trimis etapais. Pirmiausia atlikome PCA ir hierarchinę klasterizacijos analizę visam 550 išmatuotų metabolitų rinkiniui. Antra, norėdami dar labiau sumažinti duomenų matmenis ir užtikrinti didesnį aiškinamumą, mes

įdiegė biologiškai pagrįstą metodą ir atliko „Metabolon“ kelio analizę. Tai leido mums pasirinkti 52 metabolitus, kurie parodė funkcinę reikšmę hipoteziniams keliams. Trečia, atlikome PCA ir hierarchinį grupavimą

52 metabolitų pogrupis, nustatytas atliekant kelio analizę.

PCA yra statistinis metodas, leidžiantis sumažinti duomenų rinkinio matmenis, išsaugant kritinius duomenų skirtumus. PCA naudojome R v3.5.0 ir Factoextra paketą. PCA buvo atlikta normalizavus duomenis, siekiant užtikrinti vienodą kiekvieno indėlį

metabolitas į analizę. Tada išskyrėme savąsias reikšmes, kad sudarytume sklypų diagramas ir apskaičiuotume kiekvieno kompiuterio variacijos dydį. Naudojant visus 550 metabolitų, pirmieji trys kompiuteriai paaiškino atitinkamai 27,3 proc., 18,8 proc. ir 14,6 proc., arba 60,6 proc. Kitas,

mes įvertinome PCA individualius ir kintamus sklypus. Individualioje PCA diagramoje parodytas kiekvienos gydomosios ir kontrolinės pelių pasiskirstymas braižant pirmuosius du kompiuterius. Kintamojo PC diagrama rodo ryšius tarp visų kintamųjų, o tie, kurie yra teigiamai koreliuojami

yra sugrupuoti. Priešingai, kintamieji, kurie yra neigiamai koreliuojami, yra išdėstyti priešingose ​​diagramos centroido pusėse. Atstumas tarp kintamųjų ir centroido rodo kintamųjų kokybę faktorių žemėlapyje. Iš pradžių kintamasis sklypas buvo

neaiškinamas dėl didelio PCA naudojamų kintamųjų skaičiaus. Taigi, norėdami naudoti empiriškai pagrįstą metodą, kad sumažintume kintamųjų skaičių, naudojome tris pagrindinius būdus, nustatytus atlikus Metabolon statistinę analizę. Nustatyti keliai leidžia išskirti 52

Norint nustatyti būdus, kuriuos moduliuoja MOTS-C, santykinis metabolitų gausumas buvo lyginamas tarp MOTS-c gydytų pelių ir pelių, gydytų vandeniu, naudojant daugiamatę Metabolon analizę. Duomenims buvo atlikta hierarchinė klasterizavimo analizė ir principas

komponentų analizė (PCA), kurios metu duomenys buvo transformuojami stačiakampe tiesine transformacija į pagrindinius komponentus, kad būtų galima vizualizuoti atskiras grupes tarp grupių. Skirtingi metabolitų lygiai buvo kiekybiškai įvertinti pagal santykinį gausumą, o mediana buvo padidinta iki vieno.

Skirtumas pagal santykinį gausumą buvo įvertintas suderintų porų t-testais, naudojant klaidingą aptikimo slenkstį q < 0,10, kad būtų ištaisyti keli palyginimai, esantys metabolomikos tyrimuose. Kartų skirtumas buvo nustatytas padalijus santykinį metabolitų gausą

MOTS-C grupė pagal santykinį gausumą vandens grupėje. Rezultatai gali būti interpretuojami kaip kartotinis MOTS-C apdorojimo pokytis, palyginti su vandens valymu. Mažesni nei vienas balai rodo žymiai mažesnius MOTS-C metabolitų skirtumus, palyginti su kontroline grupe,

kadangi balai, didesni nei vienas, rodo žymiai didesnius MOTS-C metabolitų skirtumus. Duomenys buvo laikomi reikšmingais, kai P < 0.05, kai q reikšmės buvo mažesnės užq<0.1.

Taip pat atlikome savo statistinę analizę trimis etapais. Pirmiausia atlikome PCA ir hierarchinę klasterizacijos analizę visam 550 išmatuotų metabolitų rinkiniui. Antra, norėdami dar labiau sumažinti duomenų matmenis ir užtikrinti didesnį aiškinamumą, mes

įdiegė biologiškai pagrįstą metodą ir atliko „Metabolon“ kelio analizę. Tai leido mums pasirinkti 52 metabolitus, kurie parodė funkcinę reikšmę hipoteziniams keliams. Trečia, atlikome PCA ir hierarchinį grupavimą

52 metabolitų pogrupis, nustatytas atliekant kelio analizę.

PCA yra statistinis metodas, leidžiantis sumažinti duomenų rinkinio matmenis, išsaugant kritinius duomenų skirtumus. PCA naudojome R v3.5.0 ir Factoextra paketą. PCA buvo atlikta normalizavus duomenis, siekiant užtikrinti vienodą kiekvieno indėlį

metabolitas į analizę. Tada išskyrėme savąsias reikšmes, kad sudarytume sklypų diagramas ir apskaičiuotume kiekvieno kompiuterio variacijos dydį. Naudojant visus 550 metabolitų, pirmieji trys kompiuteriai paaiškino atitinkamai 27,3 proc., 18,8 proc. ir 14,6 proc., arba 60,6 proc. Kitas,

mes įvertinome PCA individualius ir kintamus sklypus. Individualioje PCA diagramoje parodytas kiekvienos gydomosios ir kontrolinės pelių pasiskirstymas braižant pirmuosius du kompiuterius. Kintamojo PC diagrama rodo ryšius tarp visų kintamųjų, o tie, kurie yra teigiamai koreliuojami

yra sugrupuoti. Priešingai, kintamieji, kurie yra neigiamai koreliuojami, yra išdėstyti priešingose ​​diagramos centroido pusėse. Atstumas tarp kintamųjų ir centroido rodo kintamųjų kokybę faktorių žemėlapyje. Iš pradžių kintamasis sklypas buvo

neaiškinamas dėl didelio PCA naudojamų kintamųjų skaičiaus. Taigi, norėdami naudoti empiriškai pagrįstą metodą, kad sumažintume kintamųjų skaičių, naudojome tris pagrindinius būdus, nustatytus atlikus Metabolon statistinę analizę. Nustatyti keliai leidžia išskirti 52

6.PCA

7.Stabilumas ir sauga

Stabilumas:

Stabilus tinkamomis sąlygomis (kambario temperatūra). Stabilumo duomenų lapas yra prieinamas jūsų prašymu.
Sauga:

Pagal GARS (Generally Recognised As Safe) pranešimą apie JAV, jis yra saugus vartoti žmonėms.

8. Srauto diagrama

9.Klientų komentarai

Mes turime parduotuves Alibaba, Chemicalbook ir LookChem, dėl aukštos kokybės produktų ir be išlygų paslaugų sulaukėme daug teigiamų atsiliepimų.

10. Mūsų sertifikatai

Per daugelį metų buvome įsipareigoję optimizuoti gaminių gamybą ir sukurti kokybės sistemą. Sukūrėme kokybės vadybos sistemą ir gavome jos sertifikatus.

11.Mūsų klientai

Užmezgėme verslo santykius su Abbott, Unilever, Shiseido, KANS ir SIMM ir kt.

12.Parodos

Dažnai dalyvaujame tarptautinėse parodose, įskaitant CPhI, FIC, API, Vitafoods, SupplesideWest.

Populiarus Žymos: mots-c 1627580-64-6, gamintojai, tiekėjai, gamykla, didmeninė prekyba, pirkti, kaina, geriausia, urmu, parduoti