MOTS-C 1627580-64-6

1. Introduktion

Amerikanska studier har funnit att hormonet mots-c har en viktminskningseffekt som liknar träning

(Mysterious Earth-rapport) det mest direkta sättet att gå ner i vikt och kontrollera blodsockret är att träna. Nyligen genomförda studier i USA har dock funnit att ett hormon kan efterlikna effekten av träning, hjälpa människor att gå ner i vikt och kontrollera blodsockret.

Hormonet, mots-c, upptäcktes av forskare vid University of Southern California. Forskare påpekade att mots-c:s huvudroll är att låsa muskelvävnad, vilket kan förbättra kroppens insulinkänslighet och bearbeta glukos mer effektivt. Det har fungerat på möss och förväntas starta kliniska prövningar på människor inom tre år.

2.Huvudfunktion

Sedan publiceringen av denna rapport har forskningen om denna korta peptid varit mycket het. För att stödja forskningsarbetet inom detta område har vårt företag designat och utvecklat en komplett uppsättning forskningsprodukter för mots-c.

3.Ansökan

Först och främst syntetiserade vi mots-c-peptiden (cpx132hu01) med aminosyrasekvensen för mrwqemgyif yprklr. På grund av peptidens enda sekvens och struktur kan den användas i djurförsök för att studera funktionen av mots-c.

Sedan, baserat på kopplingsteknologin för små molekyler, länkades den syntetiserade peptiden till kopplingsbäraren för att erhålla hela antigenet bsa-mots-c (cpx132hu11) och ova-mots-c (cpx132hu21), och den specifika antikroppen (pax132hu01) var erhålls efter immunisering av djur med hela antigenet. Dessa antikroppar kan användas i en mängd olika molekylära och immunförsök, såsom Western blot, IHC, etc. för att kvalitativt detektera innehållet av mots-c i prover.

På basis av syntetiska peptider och specifika antikroppar utvecklade vi ett kvantitativt detektionskit för mots-c (cex132hu) med kompetitiv inhiberingsmetod, som kan användas för kvantitativ detektion av mots-c i olika biologiska prover.

4. Kvalitetsstandard

Analyscertifikat

5. Analysmetod

För att identifiera de vägar som MOTS-C modulerar, jämfördes relativa metabolitförekomster mellan MOTS-c-behandlade möss och vattenbehandlade möss med hjälp av multivariata analyser av Metabolon. Data utsattes för hierarkisk klustringsanalys och princip

komponentanalys (PCA), varvid data transformerades via ortogonal linjär transformation till huvudkomponenter för att visualisera distinkta kluster mellan grupperna. Differentiella metabolitnivåer kvantifierades genom relativ förekomst och medianen skalades till ett.

Distinktion i relativ överflöd utvärderades genom matchade par-t-tester, med en falsk upptäcktströskel på q < 0.10 för att korrigera för flera jämförelser som finns i metabolomiska studier. Vikskillnaden bestämdes genom att dividera den relativa metabolitförekomsten i

MOTS-C-gruppen efter den relativa förekomsten i vattengruppen. Utgångar kan tolkas som en veckförändring i MOTS-C-behandling jämfört med vattenbehandling. Poäng mindre än ett indikerar signifikant lägre MOTS-C metabolit skillnader jämfört med kontrollgruppen,

medan poäng högre än ett tyder på signifikant högre MOTS-C metabolit skillnader. Data ansågs signifikanta vid P < 0.05 med q-värden under q<0.1.

Vi utförde även vår egen statistiska analys i tre steg. Först genomförde vi PCA och hierarkisk klustringsanalys för den kompletta uppsättningen av 550 uppmätta metaboliter. För det andra, för att ytterligare minska dimensionerna på datan och ge större tolkningsmöjligheter, vi

implementerade ett biologiskt informerat tillvägagångssätt och genomförde väganalys av Metabolon. Detta gjorde det möjligt för oss att välja ut 52 metaboliter som har visat funktionell relevans för de hypotes som är involverade. För det tredje genomförde vi PCA och hierarkisk klustring på

undergrupp av 52 metaboliter identifierade genom analys av reaktionsvägar.

PCA är ett statistiskt tillvägagångssätt med vilket man kan reducera datauppsättningens dimensioner samtidigt som kritisk variation i data bevaras. För PCA använde vi R v3.5.0 och Factoextra-paketet. PCA genomfördes efter normalisering av data för att säkerställa lika bidrag från var och en

metabolit till analysen. Sedan extraherade vi egenvärdena för att konstruera scree plots och för att beräkna mängden variation som representeras av varje PC. Med alla 550 metaboliter förklarade de tre första datorerna 27,3 procent, 18,8 procent respektive 14,6, eller 60,6 procent kumulativt. Nästa,

vi bedömde PCA individuella och variabla plotter. Den individuella PCA-plotten visar fördelningen av varje behandlings- och kontrollmöss när man ritar de två första datorerna. Variabeln PC-plot visar sambanden mellan alla variabler, varvid de som är positivt korrelerade

är grupperade. Däremot är variabler som är negativt korrelerade placerade på motsatta sidor av plottens tyngdpunkt. Avståndet mellan variablerna och tyngdpunkten indikerar kvaliteten på variablerna på faktorkartan. Iitally, den variabla tomten var

otolkbar på grund av den stora mängden variabler som används i PCA. För att använda ett empiriskt informerat tillvägagångssätt för att minska antalet variabler använde vi därför de tre översta vägarna som identifierats av Metabolons statistiska analys. Sökvägar som identifierats gör det möjligt för oss att isolera 52

För att identifiera de vägar som MOTS-C modulerar, jämfördes relativa metabolitförekomster mellan MOTS-c-behandlade möss och vattenbehandlade möss med hjälp av multivariata analyser av Metabolon. Data utsattes för hierarkisk klustringsanalys och princip

komponentanalys (PCA), varvid data transformerades via ortogonal linjär transformation till huvudkomponenter för att visualisera distinkta kluster mellan grupperna. Differentiella metabolitnivåer kvantifierades genom relativ förekomst och medianen skalades till ett.

Distinktion i relativ överflöd utvärderades genom matchade par-t-tester, med en falsk upptäcktströskel på q < 0.10 för att korrigera för flera jämförelser som finns i metabolomiska studier. Vikskillnaden bestämdes genom att dividera den relativa metabolitförekomsten i

MOTS-C-gruppen efter den relativa förekomsten i vattengruppen. Utgångar kan tolkas som en veckförändring i MOTS-C-behandling jämfört med vattenbehandling. Poäng mindre än ett indikerar signifikant lägre MOTS-C metabolit skillnader jämfört med kontrollgruppen,

medan poäng högre än ett tyder på signifikant högre MOTS-C metabolit skillnader. Data ansågs signifikanta vid P < 0.05 med q-värden under q<0.1.

Vi utförde även vår egen statistiska analys i tre steg. Först genomförde vi PCA och hierarkisk klustringsanalys för den kompletta uppsättningen av 550 uppmätta metaboliter. För det andra, för att ytterligare minska dimensionerna på datan och ge större tolkningsmöjligheter, vi

implementerade ett biologiskt informerat tillvägagångssätt och genomförde väganalys av Metabolon. Detta gjorde det möjligt för oss att välja ut 52 metaboliter som har visat funktionell relevans för de hypotes som är involverade. För det tredje genomförde vi PCA och hierarkisk klustring på

undergrupp av 52 metaboliter identifierade genom analys av reaktionsvägar.

PCA är ett statistiskt tillvägagångssätt med vilket man kan reducera datauppsättningens dimensioner samtidigt som kritisk variation i data bevaras. För PCA använde vi R v3.5.0 och Factoextra-paketet. PCA genomfördes efter normalisering av data för att säkerställa lika bidrag från var och en

metabolit till analysen. Sedan extraherade vi egenvärdena för att konstruera scree plots och för att beräkna mängden variation som representeras av varje PC. Med alla 550 metaboliter förklarade de tre första datorerna 27,3 procent, 18,8 procent respektive 14,6, eller 60,6 procent kumulativt. Nästa,

vi bedömde PCA individuella och variabla plotter. Den individuella PCA-plotten visar fördelningen av varje behandlings- och kontrollmöss när man ritar de två första datorerna. Variabeln PC-plot visar sambanden mellan alla variabler, varvid de som är positivt korrelerade

är grupperade. Däremot är variabler som är negativt korrelerade placerade på motsatta sidor av plottens tyngdpunkt. Avståndet mellan variablerna och tyngdpunkten indikerar kvaliteten på variablerna på faktorkartan. Iitally, den variabla tomten var

otolkbar på grund av den stora mängden variabler som används i PCA. För att använda ett empiriskt informerat tillvägagångssätt för att minska antalet variabler använde vi därför de tre översta vägarna som identifierats av Metabolons statistiska analys. Sökvägar som identifierats gör det möjligt för oss att isolera 52

6. PCA

7. Stabilitet och säkerhet

Stabilitet:

Stabil under lämpliga förhållanden (rumstemperatur). Stabilitetsdatablad finns tillgängligt på din begäran.
Säkerhet:

Enligt GARS (Generally Recognized As Safe) Notice of US är det säkert för mänsklig konsumtion.

8. Flödesschema

9. Kundkommentarer

Vi har butiker på Alibaba, Chemicalbook och LookChem, genom högkvalitativa produkter och oreserverade tjänster har vi fått många positiva kommentarer.

10.Våra certifikat

Under åren har vi engagerat oss i optimering av produkttillverkning och upprättande av kvalitetssystem. Vi har satt upp kvalitetsledningssystemet och erhållit certifikat för det.

11.Våra kunder

Vi har etablerat affärsrelationer med Abbott, Unilever, Shiseido, KANS och SIMM, etc.

12.Utställningar

Vi besöker ofta internationella utställningar, inklusive CPhI, FIC, API, Vitafoods, SupplesideWest.

Populära Taggar: mots-c 1627580-64-6, tillverkare, leverantörer, fabrik, grossist, köp, pris, bäst, bulk, till salu