MOTS-C 1627580-64-6

1. Вступ

Американські дослідження виявили, що гормон mots-c має ефект схуднення, схожий на фізичні вправи

(Звіт Mysterious Earth) найпряміший спосіб схуднути та контролювати рівень цукру в крові – це робити фізичні вправи. Однак останні дослідження в Сполучених Штатах виявили, що гормон може імітувати ефект фізичних вправ, допомагати людям схуднути та контролювати рівень цукру в крові.

Гормон mots-c був відкритий дослідниками з Університету Південної Каліфорнії. Дослідники відзначили, що основна роль mots-c полягає в блокуванні м’язової тканини, що може підвищити чутливість організму до інсуліну та ефективніше переробляти глюкозу. Він спрацював на мишах, і очікується, що протягом трьох років розпочнуться клінічні випробування на людях.

2. Основна функція

З моменту публікації цього звіту дослідження цього короткого пептиду були дуже гарячими. Щоб підтримати дослідницьку роботу в цій галузі, наша компанія спроектувала та розробила повний набір дослідницьких продуктів для mots-c.

3. Застосування

Перш за все, ми синтезували пептид mots-c (cpx132hu01) з амінокислотною послідовністю mrwqemgyif yprklr. Завдяки єдиній послідовності та структурі пептиду його можна використовувати в експериментах на тваринах для вивчення функції mots-c.

Потім, на основі технології зв’язування малих молекул, синтезований пептид зв’язували з носієм зв’язування для отримання повного антигену bsa-mots-c (cpx132hu11) і ova-mots-c (cpx132hu21), а специфічне антитіло (pax132hu01) було отримані після імунізації тварин повним антигеном. Ці антитіла можна використовувати в різноманітних молекулярних та імунних експериментах, таких як Вестерн-блот, ІГХ тощо, для якісного виявлення вмісту mots-c у зразках.

На основі синтетичних пептидів і специфічних антитіл ми розробили набір для кількісного виявлення mots-c (cex132hu) методом конкурентного інгібування, який можна використовувати для кількісного виявлення mots-c в різних біологічних зразках.

4. Стандарт якості

Сертифікат аналізу

5. Метод аналізу

Щоб визначити шляхи модуляції MOTS-C, відносну кількість метаболітів порівнювали між мишами, які отримували MOTS-c, і мишами, які отримували воду, використовуючи багатовимірний аналіз Metabolon. Дані були піддані аналізу ієрархічної кластеризації та принципу

компонентний аналіз (PCA), за допомогою якого дані були перетворені за допомогою ортогонального лінійного перетворення в головні компоненти для візуалізації різних кластерів між групами. Рівні різних метаболітів кількісно оцінювали за відносною кількістю та медіаною, масштабованою до одиниці.

Різницю у відносній кількості оцінювали за допомогою t-тестів зіставленої пари з порогом помилкового відкриття q < 0.10, щоб виправити численні порівняння, присутні в метаболомічних дослідженнях. Кратність різниці визначали шляхом ділення відносного вмісту метаболіту в

Група MOTS-C за відносною кількістю у групі води. Результати можна інтерпретувати як кратну зміну в обробці MOTS-C порівняно з обробкою води. Оцінки менше одиниці вказують на значно нижчі відмінності метаболітів MOTS-C порівняно з контрольною групою,

тоді як бали більше одиниці свідчать про значно вищі відмінності метаболітів MOTS-C. Дані вважалися значущими при P < 0.05 зі значеннями q нижче q<0.1.

Ми також провели власний статистичний аналіз у три етапи. Спочатку ми провели PCA та аналіз ієрархічної кластеризації для повного набору з 550 виміряних метаболітів. По-друге, щоб ще більше зменшити розміри даних і забезпечити кращу інтерпретацію, ми

запровадив біологічно обґрунтований підхід і провів аналіз шляху за допомогою Metabolon. Це дозволило нам вибрати 52 метаболіти, які показали функціональну значущість для залучених гіпотетичних шляхів. По-третє, ми провели PCA та ієрархічну кластеризацію на

підмножина з 52 метаболітів, ідентифікованих шляхом аналізу шляху.

PCA — це статистичний підхід, за допомогою якого можна зменшити розміри набору даних, зберігаючи критичні варіації в даних. Для PCA ми використовували R v3.5.0 і пакет Factoextra. PCA було проведено після нормалізації даних, щоб забезпечити рівний внесок кожного

метаболіту до аналізу. Потім ми витягли власні значення, щоб побудувати графіки осипів і обчислити величину варіації, представлену кожним PC. Використовуючи всі 550 метаболітів, перші три ПК пояснювали 27,3 відсотка, 18,8 відсотка та 14,6 відповідно, або 60,6 відсотка сукупно. далі,

ми оцінювали індивідуальні та змінні ділянки PCA. Індивідуальний графік PCA показує розподіл кожної обробленої та контрольної мишей при побудові перших двох PCA. Графік змінної PC показує зв’язки між усіма змінними, при цьому ті, які позитивно корелюють

згруповані разом. Навпаки, змінні, які негативно корельовані, розташовані по різні боки від центроїда графіка. Відстань між змінними та центроїдом вказує на якість змінних на факторній карті. Зрештою, змінна ділянка була

неможливо інтерпретувати через величезну кількість змінних, що використовуються в PCA. Отже, щоб використати емпірично обґрунтований підхід для зменшення кількості змінних, ми використали три основні шляхи, визначені статистичним аналізом Metabolon. Виявлені шляхи дозволяють нам виділити 52

Щоб визначити шляхи модуляції MOTS-C, відносну кількість метаболітів порівнювали між мишами, які отримували MOTS-c, і мишами, які отримували воду, використовуючи багатовимірний аналіз Metabolon. Дані були піддані аналізу ієрархічної кластеризації та принципу

компонентний аналіз (PCA), за допомогою якого дані були перетворені за допомогою ортогонального лінійного перетворення в головні компоненти для візуалізації різних кластерів між групами. Рівні різних метаболітів кількісно оцінювали за відносною кількістю та медіаною, масштабованою до одиниці.

Різницю у відносній кількості оцінювали за допомогою t-тестів зіставленої пари з порогом помилкового відкриття q < 0.10, щоб виправити численні порівняння, присутні в метаболомічних дослідженнях. Кратність різниці визначали шляхом ділення відносного вмісту метаболіту в

Група MOTS-C за відносною кількістю у групі води. Результати можна інтерпретувати як кратну зміну в обробці MOTS-C порівняно з обробкою води. Оцінки менше одиниці вказують на значно нижчі відмінності метаболітів MOTS-C порівняно з контрольною групою,

тоді як бали більше одиниці свідчать про значно вищі відмінності метаболітів MOTS-C. Дані вважалися значущими при P < 0.05 зі значеннями q нижче q<0.1.

Ми також провели власний статистичний аналіз у три етапи. Спочатку ми провели PCA та аналіз ієрархічної кластеризації для повного набору з 550 виміряних метаболітів. По-друге, щоб ще більше зменшити розміри даних і забезпечити кращу інтерпретацію, ми

запровадив біологічно обґрунтований підхід і провів аналіз шляху за допомогою Metabolon. Це дозволило нам вибрати 52 метаболіти, які показали функціональну значущість для залучених гіпотетичних шляхів. По-третє, ми провели PCA та ієрархічну кластеризацію на

підмножина з 52 метаболітів, ідентифікованих шляхом аналізу шляху.

PCA — це статистичний підхід, за допомогою якого можна зменшити розміри набору даних, зберігаючи критичні варіації в даних. Для PCA ми використовували R v3.5.0 і пакет Factoextra. PCA було проведено після нормалізації даних, щоб забезпечити рівний внесок кожного

метаболіту до аналізу. Потім ми витягли власні значення, щоб побудувати графіки осипів і обчислити величину варіації, представлену кожним PC. Використовуючи всі 550 метаболітів, перші три ПК пояснювали 27,3 відсотка, 18,8 відсотка та 14,6 відповідно, або 60,6 відсотка сукупно. далі,

ми оцінювали індивідуальні та змінні ділянки PCA. Індивідуальний графік PCA показує розподіл кожної обробленої та контрольної мишей при побудові перших двох PCA. Графік змінної PC показує зв’язки між усіма змінними, при цьому ті, які позитивно корелюють

згруповані разом. Навпаки, змінні, які негативно корельовані, розташовані по різні боки від центроїда графіка. Відстань між змінними та центроїдом вказує на якість змінних на факторній карті. Зрештою, змінна ділянка була

неможливо інтерпретувати через величезну кількість змінних, що використовуються в PCA. Отже, щоб використати емпірично обґрунтований підхід для зменшення кількості змінних, ми використали три основні шляхи, визначені статистичним аналізом Metabolon. Виявлені шляхи дозволяють нам виділити 52

6.PCA

7. Стабільність і безпека

Стабільність:

Стабільний за належних умов (кімнатна температура). Паспорт стабільності доступний за вашим запитом.
Безпека:

Відповідно до Повідомлення GARS (Загальновизнаного безпечного) США, він безпечний для споживання людиною.

8. Блок-схема

9. Коментарі клієнтів

У нас є магазини на Alibaba, Chemicalbook і LookChem, завдяки високоякісним продуктам і беззастережним послугам ми отримали багато схвальних коментарів.

10. Наші сертифікати

Протягом багатьох років ми були віддані оптимізації виробництва продукції та створенню системи якості. Налагоджена система менеджменту якості та отримані сертифікати.

11. Наші клієнти

Ми встановили ділові відносини з Abbott, Unilever, Shiseido, KANS і SIMM тощо.

12.Виставки

Ми часто відвідуємо міжнародні виставки, зокрема CPhI, FIC, API, Vitafoods, SupplesideWest.

Популярні Мітки: mots-c 1627580-64-6, виробники, постачальники, фабрика, оптом, купити, ціна, краще, оптом, продається