MOTS-C 1627580-64-6

1. Въведение

Американски проучвания са установили, че хормонът mots-c има ефект на отслабване, подобен на упражненията

(Доклад на Mysterious Earth) най-прекият начин да отслабнете и да контролирате кръвната захар е да правите упражнения. Скорошни проучвания в Съединените щати обаче установиха, че хормонът може да имитира ефекта от упражненията, да помогне на хората да отслабнат и да контролират кръвната захар.

Хормонът mots-c е открит от изследователи от Университета на Южна Калифорния. Изследователите посочиха, че основната роля на mots-c е да блокира мускулната тъкан, което може да подобри инсулиновата чувствителност на тялото и да обработва глюкозата по-ефективно. Той е работил при мишки и се очаква да започнат клинични изпитвания при хора в рамките на три години.

2.Основна функция

След публикуването на този доклад изследванията на този къс пептид са много горещи. За да подпомогне изследователската работа в тази област, нашата компания е проектирала и разработила пълен набор от изследователски продукти за mots-c.

3. Приложение

На първо място, ние синтезирахме mots-c пептида (cpx132hu01) с аминокиселинната последователност на mrwqemgyif yprklr. Поради единствената последователност и структура на пептида, той може да се използва в експерименти с животни за изследване на функцията на mots-c.

След това, въз основа на технологията за свързване на малки молекули, синтезираният пептид беше свързан със свързващия носител, за да се получи пълният антиген bsa-mots-c (cpx132hu11) и ova-mots-c (cpx132hu21), а специфичното антитяло (pax132hu01) беше получен след имунизиране на животни с пълния антиген. Тези антитела могат да се използват в различни молекулярни и имунни експерименти, като Western blot, IHC и др. за качествено откриване на съдържанието на mots-c в пробите.

На базата на синтетични пептиди и специфични антитела, ние разработихме комплект за количествено откриване на mots-c (cex132hu) чрез метод на конкурентно инхибиране, който може да се използва за количествено откриване на mots-c в различни биологични проби.

4. Стандарт за качество

Сертификат за анализ

5. Метод на анализ

За да се идентифицират пътищата, които MOTS-C модулира, относителните метаболитни изобилия бяха сравнени между третирани с MOTS-c мишки и мишки, третирани с вода, като се използваха мултивариантни анализи от Metabolon. Данните бяха подложени на йерархичен клъстерен анализ и принципал

компонентен анализ (PCA), при който данните се трансформират чрез ортогонална линейна трансформация в главни компоненти, за да се визуализират отделни клъстери между групите. Диференциалните метаболитни нива се определят количествено чрез относително изобилие и медиана, мащабирана до единица.

Разликата в относителното изобилие беше оценена чрез t-тестове за съпоставени двойки, с праг на фалшиво откриване на q < 0.10, за да се коригират множество сравнения, присъстващи в метаболомични изследвания. Кратната разлика се определя чрез разделяне на относителното изобилие на метаболити в

MOTS-C група по относителното изобилие във водната група. Резултатите могат да се тълкуват като многократна промяна в третирането с MOTS-C в сравнение с третирането на водата. Резултати по-малки от един показват значително по-ниски MOTS-C метаболитни разлики в сравнение с контролната група,

докато резултати, по-големи от единица, предполагат значително по-високи MOTS-C метаболитни разлики. Данните се считат за значими при P < 0.05 със стойности на q под q<0.1.

Извършихме и собствен статистически анализ на три етапа. Първо, проведохме PCA и йерархичен клъстерен анализ за пълния набор от 550 измерени метаболита. Второ, за да намалим допълнително размерите на данните и да осигурим по-голяма интерпретируемост, ние

прилага биологично информиран подход и провежда анализ на пътя от Metabolon. Това ни позволи да изберем 52 метаболита, които са показали функционално значение за включените хипотетични пътища. Трето, проведохме PCA и йерархично групиране на

подгрупа от 52 метаболита, идентифицирани чрез анализ на пътя.

PCA е статистически подход, с който се намаляват размерите на набора от данни, като същевременно се запазват критичните вариации в данните. За PCA използвахме R v3.5.0 и пакета Factoextra. PCA беше проведено след нормализиране на данните, за да се осигури равен принос на всеки

метаболит към анализа. След това извлякохме собствените стойности, за да конструираме диаграми на сипеи и да изчислим количеството вариации, представени от всеки компютър. Използвайки всичките 550 метаболита, първите три компютъра обясняват 27,3 процента, 18,8 процента и 14,6, съответно, или 60,6 процента кумулативно. Следващия,

ние оценихме PCA индивидуални и променливи графики. Индивидуалната диаграма на PCA показва разпределението на всяка третирана и контролна мишка, когато се чертаят първите две PCA. PC графиката на променливата показва връзките между всички променливи, като тези, които са положително корелирани

са групирани заедно. За разлика от това, променливите, които са отрицателно корелирани, са разположени от противоположните страни на центроида на графиката. Разстоянието между променливите и центроида показва качеството на променливите на факторната карта. В крайна сметка променливият график беше

неинтерпретируеми поради огромното количество променливи, използвани в PCA. Следователно, за да използваме емпирично информиран подход за намаляване на броя на променливите, ние използвахме първите три пътя, идентифицирани от статистическия анализ на Metabolon. Идентифицираните пътища ни позволяват да изолираме 52

За да се идентифицират пътищата, които MOTS-C модулира, относителните метаболитни изобилия бяха сравнени между третирани с MOTS-c мишки и мишки, третирани с вода, като се използваха мултивариантни анализи от Metabolon. Данните бяха подложени на йерархичен клъстерен анализ и принципал

компонентен анализ (PCA), при който данните се трансформират чрез ортогонална линейна трансформация в главни компоненти, за да се визуализират отделни клъстери между групите. Диференциалните метаболитни нива се определят количествено чрез относително изобилие и медиана, мащабирана до единица.

Разликата в относителното изобилие беше оценена чрез t-тестове за съпоставени двойки, с праг на фалшиво откриване на q < 0.10, за да се коригират множество сравнения, присъстващи в метаболомични изследвания. Кратната разлика се определя чрез разделяне на относителното изобилие на метаболити в

MOTS-C група по относителното изобилие във водната група. Резултатите могат да се тълкуват като многократна промяна в третирането с MOTS-C в сравнение с третирането на водата. Резултати по-малки от един показват значително по-ниски MOTS-C метаболитни разлики в сравнение с контролната група,

докато резултати, по-големи от единица, предполагат значително по-високи MOTS-C метаболитни разлики. Данните се считат за значими при P < 0.05 със стойности на q под q<0.1.

Извършихме и собствен статистически анализ на три етапа. Първо, проведохме PCA и йерархичен клъстерен анализ за пълния набор от 550 измерени метаболита. Второ, за да намалим допълнително размерите на данните и да осигурим по-голяма интерпретируемост, ние

прилага биологично информиран подход и провежда анализ на пътя от Metabolon. Това ни позволи да изберем 52 метаболита, които са показали функционално значение за включените хипотетични пътища. Трето, проведохме PCA и йерархично групиране на

подгрупа от 52 метаболита, идентифицирани чрез анализ на пътя.

PCA е статистически подход, с който се намаляват размерите на набора от данни, като същевременно се запазват критичните вариации в данните. За PCA използвахме R v3.5.0 и пакета Factoextra. PCA беше проведено след нормализиране на данните, за да се осигури равен принос на всеки

метаболит към анализа. След това извлякохме собствените стойности, за да конструираме диаграми на сипеи и да изчислим количеството вариации, представени от всеки компютър. Използвайки всичките 550 метаболита, първите три компютъра обясняват 27,3 процента, 18,8 процента и 14,6, съответно, или 60,6 процента кумулативно. Следващия,

ние оценихме PCA индивидуални и променливи графики. Индивидуалната диаграма на PCA показва разпределението на всяка третирана и контролна мишка, когато се чертаят първите две PCA. PC графиката на променливата показва връзките между всички променливи, като тези, които са положително корелирани

са групирани заедно. За разлика от това, променливите, които са отрицателно корелирани, са разположени от противоположните страни на центроида на графиката. Разстоянието между променливите и центроида показва качеството на променливите на факторната карта. В крайна сметка променливият график беше

неинтерпретируеми поради огромното количество променливи, използвани в PCA. Следователно, за да използваме емпирично информиран подход за намаляване на броя на променливите, ние използвахме първите три пътя, идентифицирани от статистическия анализ на Metabolon. Идентифицираните пътища ни позволяват да изолираме 52

6.PCA

7. Стабилност и безопасност

Стабилност:

Стабилен при подходящи условия (стайна температура). Информационният лист за стабилност е наличен при заявка.
Безопасност:

Според GARS (Общопризнато за безопасно) Известие на САЩ, той е безопасен за консумация от човека.

8. Блок-схема

9. Коментари на клиенти

Имаме магазини на Alibaba, Chemicalbook и LookChem, чрез висококачествени продукти и безрезервни услуги спечелихме много благоприятни коментари.

10.Нашите сертификати

През годините сме се ангажирали с оптимизиране на производството на продукти и създаване на система за качество. Изградихме система за управление на качеството и получихме сертификати за нея.

11.Нашите клиенти

Установихме бизнес отношения с Abbott, Unilever, Shiseido, KANS и SIMM и др.

12.Изложби

Често посещаваме международни изложения, включително CPhI, FIC, API, Vitafoods, SupplesideWest.

Популярни тагове: mots-c 1627580-64-6, производители, доставчици, фабрика, търговия на едро, купуване, цена, най-доброто, насипно състояние, за продажба