Các sản phẩm

Nghiên cứu này điều tra tiềm năng của nền tảng GC toàn diện hai chiều phát hiện cột kép song song (GC×2GC-MS/FID) để lập hồ sơ trao đổi chất và lấy dấu vân tay của nước tiểu chuột.Các mẫu được lấy từ một mô hình chuột bắt chước chế độ ăn uống không lành mạnh điển hình của phương Tây bao gồm cả lượng chất béo và đường cao (HFHS), gây béo phì, rối loạn lipid máu và kháng insulin.Nước tiểu được thu thập ở các bước khác nhau của nghiên cứu được sử dụng để thu thập dữ liệu quan trọng và so sánh về sự hiện diện và phân bố tương đối của các dấu hiệu ban đầu của bệnh chuyển hóa.Luồng công việc giải thích và xây dựng dữ liệu bao gồm phương pháp lấy dấu vân tay không nhắm mục tiêu nâng cao, với các tính năng vùng cực đại để định vị các tính năng liên quan sẽ được định lượng bằng hiệu chuẩn tiêu chuẩn bên ngoài.Độ tin cậy của dấu vân tay không nhắm mục tiêu được xác nhận bằng kết quả định lượng trên các tính năng có liên quan đã chọn cho thấy tỷ lệ phần trăm của các biến thể phù hợp với các biến thể được quan sát bằng cách so sánh dữ liệu thô với các bộ mô tả đối kháng (khối lượng vùng cực đại 2D và phần trăm phản hồi).Các chất phân tích được điều chỉnh tăng với % biến thiên nằm trong khoảng từ 30 đến 1000, bao gồm axit pyruvic, glycerol, fructose, galactose, glucose, axit lactic, mannitol và valine.Điều chỉnh giảm đã được chứng minh đối với axit malonic, axit succinic, alanine, glycine và creatinine.Dấu vân tay nâng cao cũng được chứng minh để đánh giá hiệu quả các biến thể riêng lẻ trong các thử nghiệm, do đó đại diện cho một công cụ đầy hứa hẹn cho các nghiên cứu can thiệp được cá nhân hóa.Trong bối cảnh này, thật thú vị khi quan sát thấy rằng các tính năng thông tin không phân biệt đối với toàn bộ dân số có thể phù hợp với các cá nhân.