MOTS-C 1627580-64-6

1. Perkenalan

Penelitian di Amerika menemukan bahwa hormon mots-c memiliki efek penurunan berat badan yang mirip dengan olahraga

(Laporan Mysterious Earth) cara paling langsung untuk menurunkan berat badan dan mengontrol gula darah adalah dengan berolahraga. Namun, penelitian terbaru di Amerika Serikat menemukan bahwa hormon dapat meniru efek olahraga, membantu orang menurunkan berat badan, dan mengontrol gula darah.

Hormon, mots-c, ditemukan oleh para peneliti di University of Southern California. Para peneliti menunjukkan bahwa peran utama mots-c adalah mengunci jaringan otot, yang dapat meningkatkan sensitivitas insulin tubuh dan memproses glukosa dengan lebih efektif. Ini telah bekerja pada tikus dan diharapkan untuk memulai uji klinis pada manusia dalam waktu tiga tahun.

2. Fungsi Utama

Sejak publikasi laporan ini, penelitian tentang peptida pendek ini menjadi sangat panas. Untuk mendukung pekerjaan penelitian di bidang ini, perusahaan kami telah merancang dan mengembangkan satu set lengkap produk penelitian untuk mots-c.

3.Aplikasi

Pertama-tama, kami mensintesis peptida mots-c (cpx132hu01) dengan urutan asam amino mrwqemgyif yprklr. Karena urutan tunggal dan struktur peptida, dapat digunakan dalam percobaan hewan untuk mempelajari fungsi mots-c.

Kemudian, berdasarkan teknologi kopling molekul kecil, peptida yang disintesis dihubungkan dengan pembawa kopling untuk mendapatkan antigen penuh bsa-mots-c (cpx132hu11) dan ova-mots-c (cpx132hu21), dan antibodi spesifik (pax132hu01) adalah diperoleh setelah mengimunisasi hewan dengan antigen penuh. Antibodi ini dapat digunakan dalam berbagai eksperimen molekuler dan imun, seperti Western blot, IHC, dll. untuk mendeteksi secara kualitatif kandungan mots-c dalam sampel.

Berdasarkan peptida sintetik dan antibodi spesifik, kami mengembangkan kit deteksi kuantitatif untuk mots-c (cex132hu) dengan metode penghambatan kompetitif, yang dapat digunakan untuk deteksi kuantitatif mots-c dalam berbagai sampel biologis.

4. Standar Kualitas

Sertifikat Analisis

5.Metode Analisis

Untuk mengidentifikasi jalur yang dimodulasi MOTS-C, kelimpahan metabolit relatif dibandingkan antara tikus yang diberi perlakuan MOTS-c dan tikus yang diberi perlakuan air menggunakan analisis multivariat oleh Metabolon. Data menjadi sasaran analisis pengelompokan hierarkis dan kepala sekolah

analisis komponen (PCA), dimana data diubah melalui transformasi linier ortogonal menjadi komponen utama untuk memvisualisasikan kelompok yang berbeda antara kelompok. Tingkat metabolit diferensial dikuantifikasi dengan kelimpahan relatif dan median diskalakan menjadi satu.

Perbedaan dalam kelimpahan relatif dievaluasi dengan uji-t pasangan yang cocok, dengan ambang penemuan palsu q < 0.10 untuk mengoreksi beberapa perbandingan yang ada dalam studi metabolisme. Lipat perbedaan ditentukan dengan membagi kelimpahan metabolit relatif dalam

kelompok MOTS-C berdasarkan kelimpahan relatif dalam kelompok air. Keluaran dapat diartikan sebagai perubahan lipat dalam perawatan MOTS-C dibandingkan dengan pengolahan air. Skor kurang dari satu menunjukkan perbedaan metabolit MOTS-C yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan kelompok kontrol,

sedangkan skor lebih besar dari satu menunjukkan perbedaan metabolit MOTS-C yang jauh lebih tinggi. Data dianggap signifikan pada P < 0.05 dengan nilai q di bawah q<0.1.

Kami juga melakukan analisis statistik kami sendiri dalam tiga tahap. Pertama, kami melakukan PCA dan analisis pengelompokan hierarkis untuk set lengkap 550 metabolit yang diukur. Kedua, untuk lebih mengurangi dimensi data dan menyediakan interpretasi yang lebih besar, kami

menerapkan pendekatan informasi biologis dan melakukan analisis jalur oleh Metabolon. Ini memungkinkan kami untuk memilih 52 metabolit yang telah menunjukkan relevansi fungsional dengan jalur yang dihipotesiskan yang terlibat. Ketiga, kami melakukan PCA dan pengelompokan hierarkis pada

subset dari 52 metabolit yang diidentifikasi melalui analisis jalur.

PCA adalah pendekatan statistik untuk mengurangi dimensi kumpulan data sambil mempertahankan variasi kritis dalam data. Untuk PCA, kami menggunakan R v3.5.0 dan paket Factoextra. PCA dilakukan setelah normalisasi data untuk memastikan kontribusi yang sama dari masing-masing data

metabolit untuk analisis. Kemudian, kami mengekstraksi nilai eigen untuk membuat plot scree dan menghitung jumlah variasi yang diwakili oleh setiap PC. Menggunakan semua 550 metabolit, tiga PC pertama menjelaskan masing-masing 27,3 persen, 18,8 persen, dan 14,6, atau 60,6 persen secara kumulatif. Lanjut,

kami menilai plot individu dan variabel PCA. Plot PCA individu menunjukkan distribusi masing-masing tikus perlakuan dan kontrol saat memplot dua PC pertama. Plot PC variabel menunjukkan hubungan antara semua variabel, dimana yang berkorelasi positif

dikelompokkan bersama. Sebaliknya, variabel yang berkorelasi negatif diposisikan pada sisi berlawanan dari plot centroid. Jarak antara variabel dan centroid menunjukkan kualitas variabel pada peta faktor. Sebenarnya, plot variabelnya adalah

tidak dapat ditafsirkan karena banyaknya variabel yang digunakan dalam PCA. Oleh karena itu, untuk menggunakan pendekatan informasi empiris untuk mengurangi jumlah variabel, kami menggunakan tiga jalur teratas yang diidentifikasi oleh analisis statistik Metabolon. Jalur yang diidentifikasi memungkinkan kami untuk mengisolasi 52

Untuk mengidentifikasi jalur yang dimodulasi MOTS-C, kelimpahan metabolit relatif dibandingkan antara tikus yang diberi perlakuan MOTS-c dan tikus yang diberi perlakuan air menggunakan analisis multivariat oleh Metabolon. Data menjadi sasaran analisis pengelompokan hierarkis dan kepala sekolah

analisis komponen (PCA), dimana data diubah melalui transformasi linier ortogonal menjadi komponen utama untuk memvisualisasikan kelompok yang berbeda antara kelompok. Tingkat metabolit diferensial dikuantifikasi dengan kelimpahan relatif dan median diskalakan menjadi satu.

Perbedaan dalam kelimpahan relatif dievaluasi dengan uji-t pasangan yang cocok, dengan ambang penemuan palsu q < 0.10 untuk mengoreksi beberapa perbandingan yang ada dalam studi metabolisme. Lipat perbedaan ditentukan dengan membagi kelimpahan metabolit relatif dalam

kelompok MOTS-C berdasarkan kelimpahan relatif dalam kelompok air. Keluaran dapat diartikan sebagai perubahan lipat dalam perawatan MOTS-C dibandingkan dengan pengolahan air. Skor kurang dari satu menunjukkan perbedaan metabolit MOTS-C yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan kelompok kontrol,

sedangkan skor lebih besar dari satu menunjukkan perbedaan metabolit MOTS-C yang jauh lebih tinggi. Data dianggap signifikan pada P < 0.05 dengan nilai q di bawah q<0.1.

Kami juga melakukan analisis statistik kami sendiri dalam tiga tahap. Pertama, kami melakukan PCA dan analisis pengelompokan hierarkis untuk set lengkap 550 metabolit yang diukur. Kedua, untuk lebih mengurangi dimensi data dan menyediakan interpretasi yang lebih besar, kami

menerapkan pendekatan informasi biologis dan melakukan analisis jalur oleh Metabolon. Ini memungkinkan kami untuk memilih 52 metabolit yang telah menunjukkan relevansi fungsional dengan jalur yang dihipotesiskan yang terlibat. Ketiga, kami melakukan PCA dan pengelompokan hierarkis pada

subset dari 52 metabolit yang diidentifikasi melalui analisis jalur.

PCA adalah pendekatan statistik untuk mengurangi dimensi kumpulan data sambil mempertahankan variasi kritis dalam data. Untuk PCA, kami menggunakan R v3.5.0 dan paket Factoextra. PCA dilakukan setelah normalisasi data untuk memastikan kontribusi yang sama dari masing-masing data

metabolit untuk analisis. Kemudian, kami mengekstraksi nilai eigen untuk membuat plot scree dan menghitung jumlah variasi yang diwakili oleh setiap PC. Menggunakan semua 550 metabolit, tiga PC pertama menjelaskan masing-masing 27,3 persen, 18,8 persen, dan 14,6, atau 60,6 persen secara kumulatif. Lanjut,

kami menilai plot individu dan variabel PCA. Plot PCA individu menunjukkan distribusi masing-masing tikus perlakuan dan kontrol saat memplot dua PC pertama. Plot PC variabel menunjukkan hubungan antara semua variabel, dimana yang berkorelasi positif

dikelompokkan bersama. Sebaliknya, variabel yang berkorelasi negatif diposisikan pada sisi berlawanan dari plot centroid. Jarak antara variabel dan centroid menunjukkan kualitas variabel pada peta faktor. Sebenarnya, plot variabelnya adalah

tidak dapat ditafsirkan karena banyaknya variabel yang digunakan dalam PCA. Oleh karena itu, untuk menggunakan pendekatan informasi empiris untuk mengurangi jumlah variabel, kami menggunakan tiga jalur teratas yang diidentifikasi oleh analisis statistik Metabolon. Jalur yang diidentifikasi memungkinkan kami untuk mengisolasi 52

6.PCA

7.Stabilitas dan Keamanan

Stabilitas:

Stabil di bawah kondisi yang tepat (suhu kamar). Lembar Data Stabilitas tersedia atas permintaan Anda.
Keamanan:

Menurut GARS (Umumnya Diakui Sebagai Aman) Pemberitahuan AS, aman untuk konsumsi manusia.

8. Diagram Alir

9.Komentar Pelanggan

Kami memiliki toko di Alibaba, Chemicalbook dan LookChem, melalui produk berkualitas tinggi dan layanan tanpa pagu harga, kami telah mendapatkan banyak komentar yang baik.

10. Sertifikat Kami

Selama bertahun-tahun, kami telah berkomitmen untuk optimalisasi pembuatan produk dan pembentukan sistem kualitas. Kami telah menyiapkan sistem manajemen kualitas dan memperoleh sertifikatnya.

11.Klien Kami

Kami telah menjalin hubungan bisnis dengan Abbott, Unilever, Shiseido, KANS dan SIMM, dll.

12.Pameran

Kami sering mengikuti pameran internasional, antara lain CPhI, FIC, API, Vitafoods, SupplesideWest.

Tag populer: mots-c 1627580-64-6, produsen, pemasok, pabrik, grosir, beli, harga, terbaik, grosir, untuk dijual