1. הקדמה
מחקרים אמריקאים מצאו שלהורמון mots-c יש אפקט ירידה במשקל בדומה לפעילות גופנית
(דוח Mysterious Earth) הדרך הישירה ביותר לרדת במשקל ולשלוט ברמת הסוכר בדם היא לעשות פעילות גופנית. עם זאת, מחקרים אחרונים בארצות הברית מצאו שהורמון יכול לחקות את השפעת פעילות גופנית, לעזור לאנשים לרדת במשקל ולשלוט ברמת הסוכר בדם.
ההורמון, mots-c, התגלה על ידי חוקרים מאוניברסיטת דרום קליפורניה. חוקרים ציינו שתפקידו העיקרי של mots-c הוא לנעול רקמת שריר, מה שיכול לשפר את רגישות הגוף לאינסולין ולעבד את הגלוקוז בצורה יעילה יותר. זה עבד בעכברים וצפוי להתחיל ניסויים קליניים בבני אדם בתוך שלוש שנים.
2. פונקציה עיקרית
מאז פרסום הדו"ח הזה, המחקר על הפפטיד הקצר הזה היה חם מאוד. על מנת לתמוך בעבודת המחקר בתחום זה, חברתנו תכננה ופיתחה מערך שלם של מוצרי מחקר עבור mots-c.
3.יישום
קודם כל, סיננתזנו את הפפטיד mots-c (cpx132hu01) עם רצף חומצות האמינו של mrwqemgyif yprklr. בשל הרצף והמבנה הבודדים של הפפטיד, ניתן להשתמש בו בניסויים בבעלי חיים כדי לחקור את הפונקציה של mots-c.
לאחר מכן, בהתבסס על טכנולוגיית הצימוד של מולקולות קטנות, הפפטיד המסונתז נקשר לנשא הצימוד כדי להשיג את האנטיגן המלא bsa-mots-c (cpx132hu11) ו-ova-mots-c (cpx132hu21), והנוגדן הספציפי (pax132hu01) היה מתקבל לאחר חיסון בעלי חיים עם האנטיגן המלא. נוגדנים אלו יכולים לשמש במגוון ניסויים מולקולריים וחיסוניים, כגון Western blot, IHC וכו' כדי לזהות באופן איכותי את התוכן של mots-c בדגימות.
על בסיס פפטידים סינתטיים ונוגדנים ספציפיים, פיתחנו ערכת איתור כמותית ל-mots-c (cex132hu) בשיטת עיכוב תחרותי, אשר יכולה לשמש לזיהוי כמותי של mots-c בדגימות ביולוגיות שונות.
4. תקן איכות
דו'' ח ניתוח
שם מוצר |
| ||
מס' CAS | 1627580-64-6 | מס' אצווה | 2021010205 |
מולקולרית נוּסחָה | C101H152N28O22S2 | תאריך ההפקה | 2021/02/10 |
משקל מולקולרי | 2288.6 | תאריך הסקר | 2021/02/12 |
תקן ייחוס | Eתקן nterprise | מצב האחסון | 2~8תוֹאַרC |
מִבְחָן | מִפרָט | תוֹצָאָה |
מראה חיצוני | אבקה לבנה או אוף-וויט | להתאים |
מְסִיסוּת | מסיס ב-DMSO | קונפון |
תוכן מים (קרל פישר) | פחות מ או שווה ל 8.0 אחוזים |
7.8 אחוז |
חומצה אצטית (ByHPLC) | פחות או שווה ל-15 .0 אחוזים |
1.6 אחוז |
טוהר הפפטידים (ByHPLC) |
גדול מ או שווה ל 98.0 אחוזים |
98.50אָחוּז |
חומר קשור (על ידי HPLC) | סה"כ זיהומים ( אחוז ) : פחות או שווה ל-2.0 אחוזים | 0.2 אחוז |
מסקנה: המוצר תואם את התקן הארגוני ומוסמך | ||
5. שיטת ניתוח
כדי לזהות את המסלולים ש-MOTS-C מווסת, שפע מטבוליטים יחסי הושוו בין העכברים שטופלו ב-MOTS-c לבין העכברים שטופלו במים באמצעות ניתוחים רב משתנים על ידי Metabolon. הנתונים היו נתונים לניתוח אשכולות היררכי ומנהל
ניתוח רכיבים (PCA), לפיו נתונים הומרו באמצעות טרנספורמציה לינארית אורתוגונלית לרכיבים עיקריים כדי להמחיש אשכולות ברורים בין הקבוצות. רמות מטבוליטים דיפרנציאליים כומתו לפי שפע יחסי והחציון הוגדל לאחד.
ההבחנה בשפע היחסי הוערכה על ידי בדיקות t-זוג תואמות, עם סף גילוי שגוי של q < 0.10 כדי לתקן השוואות מרובות הקיימות במחקרי מטבולומיקה. הבדל הקפל נקבע על ידי חלוקת שפע המטבוליטים היחסי ב-
קבוצת MOTS-C לפי השפע היחסי בקבוצת המים. ניתן לפרש את התפוקות כשינוי קיפול בטיפול MOTS-C בהשוואה לטיפול במים. ציונים של פחות מאחד מצביעים על הבדלים נמוכים משמעותית במטבוליטים של MOTS-C בהשוואה לקבוצת הביקורת,
בעוד שציונים גבוהים מאחד מצביעים על הבדלי מטבוליטים MOTS-C גבוהים משמעותית. הנתונים נחשבו משמעותיים ב-P < 0.05 עם ערכי q מתחת ל-q<0.1.
ביצענו גם ניתוח סטטיסטי משלנו בשלושה שלבים. ראשית, ערכנו PCA וניתוח אשכולות היררכי עבור הסט השלם של 550 מטבוליטים שנמדדו. שנית, כדי לצמצם עוד יותר את ממדי הנתונים ולספק פרשנות רבה יותר, אנו
יישם גישה מושכלת ביולוגית וביצע ניתוח מסלולים על ידי Metabolon. זה אפשר לנו לבחור 52 מטבוליטים שהראו רלוונטיות תפקודית למסלולים המשוערים המעורבים. שלישית, ערכנו PCA ואשכולות היררכית על
תת-קבוצה של 52 מטבוליטים שזוהו באמצעות ניתוח נתיבים.
PCA היא גישה סטטיסטית שבאמצעותה ניתן לצמצם את ממדי מערך הנתונים תוך שמירה על שונות קריטית בנתונים. עבור PCA, השתמשנו ב-R v3.5.0 ובחבילת Factoextra. PCA נערך לאחר נורמליזציה של הנתונים על מנת להבטיח תרומה שווה של כל אחד
מטבוליט לניתוח. לאחר מכן, חילצנו את הערכים העצמיים כדי לבנות מגרשי רשת וכדי לחשב את כמות הווריאציה המיוצגת על ידי כל מחשב. תוך שימוש בכל 550 המטבוליטים, שלושת המחשבים הראשונים הסבירו 27.3 אחוזים, 18.8 אחוזים ו-14.6, בהתאמה, או 60.6 אחוזים במצטבר. הַבָּא,
בדקנו מגרשים בודדים ומשתנים של PCA. חלקת ה-PCA האישית מציגה את התפלגות כל עכברי טיפול ושליטה בעת תכנון שני המחשבים הראשונים. עלילת ה-PC המשתנה מציגה את היחסים בין כל המשתנים, לפיה אלה שנמצאים בקורלציה חיובית
מקובצים יחד. לעומת זאת, משתנים בעלי מתאם שלילי ממוקמים בצדדים מנוגדים של מרכז העלילה. המרחק בין המשתנים למרכז מצביע על איכות המשתנים במפת הגורמים. בתחילה, העלילה המשתנה הייתה
בלתי ניתן לפירוש בשל הכמות העצומה של משתנים המשמשים ב- PCA. לפיכך, כדי להשתמש בגישה מושכלת אמפירית כדי להפחית את מספר המשתנים, השתמשנו בשלושת המסלולים המובילים שזוהו על ידי הניתוח הסטטיסטי של Metabolon. נתיבים שזוהו מאפשרים לנו לבודד 52
כדי לזהות את המסלולים ש-MOTS-C מווסת, שפע מטבוליטים יחסי הושוו בין העכברים שטופלו ב-MOTS-c לבין העכברים שטופלו במים באמצעות ניתוחים רב משתנים על ידי Metabolon. הנתונים היו נתונים לניתוח אשכולות היררכי ומנהל
ניתוח רכיבים (PCA), לפיו נתונים הומרו באמצעות טרנספורמציה לינארית אורתוגונלית לרכיבים עיקריים כדי להמחיש אשכולות ברורים בין הקבוצות. רמות מטבוליטים דיפרנציאליים כומתו לפי שפע יחסי והחציון הוגדל לאחד.
ההבחנה בשפע היחסי הוערכה על ידי בדיקות t-זוג תואמות, עם סף גילוי שגוי של q < 0.10 כדי לתקן השוואות מרובות הקיימות במחקרי מטבולומיקה. הבדל הקפל נקבע על ידי חלוקת שפע המטבוליטים היחסי ב-
קבוצת MOTS-C לפי השפע היחסי בקבוצת המים. ניתן לפרש את התפוקות כשינוי קיפול בטיפול MOTS-C בהשוואה לטיפול במים. ציונים של פחות מאחד מצביעים על הבדלים נמוכים משמעותית במטבוליטים של MOTS-C בהשוואה לקבוצת הביקורת,
בעוד שציונים גבוהים מאחד מצביעים על הבדלי מטבוליטים MOTS-C גבוהים משמעותית. הנתונים נחשבו משמעותיים ב-P < 0.05 עם ערכי q מתחת ל-q<0.1.
ביצענו גם ניתוח סטטיסטי משלנו בשלושה שלבים. ראשית, ערכנו PCA וניתוח אשכולות היררכי עבור הסט השלם של 550 מטבוליטים שנמדדו. שנית, כדי לצמצם עוד יותר את ממדי הנתונים ולספק פרשנות רבה יותר, אנו
יישם גישה מושכלת ביולוגית וביצע ניתוח מסלולים על ידי Metabolon. זה אפשר לנו לבחור 52 מטבוליטים שהראו רלוונטיות תפקודית למסלולים המשוערים המעורבים. שלישית, ערכנו PCA ואשכולות היררכית על
תת-קבוצה של 52 מטבוליטים שזוהו באמצעות ניתוח נתיבים.
PCA היא גישה סטטיסטית שבאמצעותה ניתן לצמצם את ממדי מערך הנתונים תוך שמירה על שונות קריטית בנתונים. עבור PCA, השתמשנו ב-R v3.5.0 ובחבילת Factoextra. PCA נערך לאחר נורמליזציה של הנתונים על מנת להבטיח תרומה שווה של כל אחד
מטבוליט לניתוח. לאחר מכן, חילצנו את הערכים העצמיים כדי לבנות מגרשי רשת וכדי לחשב את כמות הווריאציה המיוצגת על ידי כל מחשב. תוך שימוש בכל 550 המטבוליטים, שלושת המחשבים הראשונים הסבירו 27.3 אחוזים, 18.8 אחוזים ו-14.6, בהתאמה, או 60.6 אחוזים במצטבר. הַבָּא,
בדקנו מגרשים בודדים ומשתנים של PCA. חלקת ה-PCA האישית מציגה את התפלגות כל עכברי טיפול ושליטה בעת תכנון שני המחשבים הראשונים. עלילת ה-PC המשתנה מציגה את היחסים בין כל המשתנים, לפיה אלה שנמצאים בקורלציה חיובית
מקובצים יחד. לעומת זאת, משתנים בעלי מתאם שלילי ממוקמים בצדדים מנוגדים של מרכז העלילה. המרחק בין המשתנים למרכז מצביע על איכות המשתנים במפת הגורמים. בתחילה, העלילה המשתנה הייתה
בלתי ניתן לפירוש בשל הכמות העצומה של משתנים המשמשים ב- PCA. לפיכך, כדי להשתמש בגישה מושכלת אמפירית כדי להפחית את מספר המשתנים, השתמשנו בשלושת המסלולים המובילים שזוהו על ידי הניתוח הסטטיסטי של Metabolon. נתיבים שזוהו מאפשרים לנו לבודד 52
6. PCA
7. יציבות ובטיחות
יַצִיבוּת:
יציב בתנאים מתאימים (טמפרטורת החדר). גיליון נתונים על יציבות זמין לפי בקשתך.
בְּטִיחוּת:
על פי הודעת GARS (מוכר באופן כללי כבטוח) של ארה"ב, זה בטוח למאכל אדם.
8. תרשים זרימה
9. הערות לקוחות
יש לנו חנויות ב- Alibaba, Chemicalbook ו- LookChem, באמצעות מוצרים באיכות גבוהה ושירותים ללא הזמנה, זכינו להרבה הערות חיוביות.
10. התעודות שלנו
במהלך השנים, היינו מחויבים לייעול ייצור המוצר ולהקמת מערכת האיכות. הקמנו את מערכת ניהול האיכות והשגנו עליה תעודות.
11. הלקוחות שלנו
יצרנו קשר עסקי עם אבוט, יוניליוור, שיסיידו, KANS ו- SIMM וכו'.
12.תערוכות
לעתים קרובות אנו משתתפים בתערוכות בינלאומיות, כולל CPhI, FIC, API, Vitafoods, SupplesideWest.
תגיות פופולריות: mots-c 1627580-64-6, יצרנים, ספקים, מפעל, סיטונאי, קניה, מחיר, הטוב ביותר, בתפזורת, למכירה
