Produk

Panaliti ieu nalungtik poténsial paralel dual sekundér kolom-dual deteksi platform GC komprehensif dua diménsi (GC × 2GC-MS / FID) pikeun profil métabolik sareng sidik jari cikiih beurit.Sampel dicandak tina modél murine anu meniru diet Kulon anu teu séhat anu nampilkeun asupan lemak sareng gula (HFHS), anu nyababkeun obesitas, dislipidemia, sareng résistansi insulin.Urin anu dikumpulkeun dina léngkah-léngkah pangajaran anu béda-béda digunakeun pikeun meunangkeun data pivotal sareng komparatif ngeunaan ayana sareng distribusi relatif spidol awal panyakit métabolik.Élaborasi data sareng alur kerja interpretasi kalebet pendekatan sidik jari anu teu ditargetkeun maju, kalayan fitur daérah puncak pikeun milarian fitur anu relevan pikeun diukur ku kalibrasi standar éksternal.Reliabiliti sidik untargeted dikonfirmasi ku hasil kuantitatif on fitur relevan dipilih nu némbongkeun perséntase variasi konsisten kalayan maranéhanana observasi ku ngabandingkeun data atah qu descriptors antitatif (volume 2D puncak-wewengkon sarta persén respon).Analit anu ditingkatkeun kalayan % variasi antara 30 dugi ka 1000, kalebet asam piruvat, gliserol, fruktosa, galaktosa, glukosa, asam laktat, manitol sareng valine.Down-regulasi dibuktikeun pikeun asam malonat, asam suksinat, alanin, glisin, sareng kréatinin.Sidik sidik canggih ogé ditingalikeun pikeun évaluasi sacara efektif variasi individu salami ékspérimén, sahingga ngagambarkeun alat anu ngajangjikeun pikeun studi intervensi pribadi.Dina kontéks ieu, éta metot pikeun niténan yén fitur informatif nu éta teu diskriminan pikeun sakabéh populasi bisa jadi relevan pikeun individu.