MOTS-C 1627580-64-6

1. Introdução

Estudos americanos descobriram que o hormônio mots-c tem um efeito de perda de peso semelhante ao exercício

(Relatório da Terra Misteriosa) a maneira mais direta de perder peso e controlar o açúcar no sangue é fazer exercícios. No entanto, estudos recentes nos Estados Unidos descobriram que um hormônio pode imitar o efeito do exercício, ajudar as pessoas a perder peso e controlar o açúcar no sangue.

O hormônio, mots-c, foi descoberto por pesquisadores da University of Southern California. Os pesquisadores apontaram que o principal papel do mots-c é bloquear o tecido muscular, o que pode melhorar a sensibilidade à insulina do corpo e processar a glicose de forma mais eficaz. Funcionou em camundongos e espera-se que comece os ensaios clínicos em humanos dentro de três anos.

2.Função principal

Desde a publicação deste relatório, a pesquisa sobre este peptídeo curto tem sido muito quente. Para apoiar o trabalho de pesquisa neste campo, nossa empresa projetou e desenvolveu um conjunto completo de produtos de pesquisa para mots-c.

3. Aplicação

Em primeiro lugar, sintetizamos o peptídeo mots-c (cpx132hu01) com a sequência de aminoácidos mrwqemgyif yprklr. Devido à sequência única e à estrutura do peptídeo, ele pode ser usado em experimentos com animais para estudar a função do mots-c.

Em seguida, com base na tecnologia de acoplamento de moléculas pequenas, o peptídeo sintetizado foi ligado ao transportador de acoplamento para obter o antígeno completo bsa-mots-c (cpx132hu11) e ova-mots-c (cpx132hu21), e o anticorpo específico (pax132hu01) foi obtidos após a imunização dos animais com o antígeno completo. Esses anticorpos podem ser usados ​​em uma variedade de experimentos moleculares e imunológicos, como Western blot, IHC, etc., para detectar qualitativamente o conteúdo de mots-c em amostras.

Com base em peptídeos sintéticos e anticorpos específicos, desenvolvemos um kit de detecção quantitativa de mots-c (cex132hu) pelo método de inibição competitiva, que pode ser utilizado para detecção quantitativa de mots-c em diversas amostras biológicas.

4. Padrão de qualidade

Certificado de análise

5. Método de Análise

Para identificar as vias que o MOTS-C modula, as abundâncias relativas de metabólitos foram comparadas entre os camundongos tratados com MOTS-c e os camundongos tratados com água usando análises multivariadas por Metabolon. Os dados foram submetidos à análise de agrupamento hierárquico e

análise de componentes (PCA), em que os dados foram transformados via transformação linear ortogonal em componentes principais para visualizar clusters distintos entre os grupos. Níveis diferenciais de metabólitos foram quantificados por abundância relativa e escala mediana para um.

A distinção na abundância relativa foi avaliada por testes t de pares combinados, com um limite de falsa descoberta de q < 0,10 para corrigir comparações múltiplas presentes em estudos de metabolômica. A diferença de dobra foi determinada dividindo a abundância relativa do metabólito no

grupo MOTS-C pela abundância relativa no grupo água. Os resultados podem ser interpretados como uma mudança de dobra no tratamento MOTS-C em comparação com o tratamento de água. Pontuações menores que um indicam diferenças significativamente menores do metabólito MOTS-C em comparação com o grupo controle,

ao passo que pontuações maiores que um sugerem diferenças significativamente maiores de metabólitos MOTS-C. Os dados foram considerados significativos em P < 0,05 com valores de q abaixo de q<0.1.

Também realizamos nossa própria análise estatística em três etapas. Primeiro, realizamos PCA e análise de agrupamento hierárquico para o conjunto completo de 550 metabólitos medidos. Em segundo lugar, para reduzir ainda mais as dimensões dos dados e proporcionar maior interpretabilidade,

implementou uma abordagem biologicamente informada e conduziu uma análise de vias pela Metabolon. Isso nos permitiu selecionar 52 metabólitos que mostraram relevância funcional para as vias hipotéticas envolvidas. Em terceiro lugar, realizamos PCA e agrupamento hierárquico no

subconjunto de 52 metabólitos identificados por meio de análise de via.

O PCA é uma abordagem estatística com a qual se reduz as dimensões do conjunto de dados enquanto preserva a variação crítica nos dados. Para PCA, usamos R v3.5.0 e o pacote Factoextra. O PCA foi realizado após a normalização dos dados, a fim de garantir a igualdade de contribuição de cada

metabólito para análise. Em seguida, extraímos os autovalores para construir scree plots e calcular a quantidade de variação representada por cada PC. Usando todos os 550 metabólitos, os três primeiros PCs explicaram 27,3 por cento, 18,8 por cento e 14,6, respectivamente, ou 60,6 por cento cumulativamente. Próximo,

avaliamos parcelas individuais e variáveis ​​de PCA. O gráfico de PCA individual mostra a distribuição de cada tratamento e camundongos de controle ao traçar os dois primeiros PCs. O gráfico de PC variável mostra as relações entre todas as variáveis, em que aquelas que estão positivamente correlacionadas

estão agrupados. Em contraste, as variáveis ​​negativamente correlacionadas são posicionadas em lados opostos do centróide do gráfico. A distância entre as variáveis ​​e o centróide indica a qualidade das variáveis ​​no mapa de fatores. Itália, o gráfico variável foi

impossíveis de interpretar devido à grande quantidade de variáveis ​​utilizadas no PCA. Portanto, para usar uma abordagem empiricamente informada para reduzir o número de variáveis, usamos os três principais caminhos identificados pela análise estatística do Metabolon. Caminhos identificados nos permitem isolar 52

Para identificar as vias que o MOTS-C modula, as abundâncias relativas de metabólitos foram comparadas entre os camundongos tratados com MOTS-c e os camundongos tratados com água usando análises multivariadas por Metabolon. Os dados foram submetidos à análise de agrupamento hierárquico e

análise de componentes (PCA), em que os dados foram transformados via transformação linear ortogonal em componentes principais para visualizar clusters distintos entre os grupos. Níveis diferenciais de metabólitos foram quantificados por abundância relativa e escala mediana para um.

A distinção na abundância relativa foi avaliada por testes t de pares combinados, com um limite de falsa descoberta de q < 0,10 para corrigir comparações múltiplas presentes em estudos de metabolômica. A diferença de dobra foi determinada dividindo a abundância relativa do metabólito no

grupo MOTS-C pela abundância relativa no grupo água. Os resultados podem ser interpretados como uma mudança de dobra no tratamento MOTS-C em comparação com o tratamento de água. Pontuações menores que um indicam diferenças significativamente menores do metabólito MOTS-C em comparação com o grupo controle,

ao passo que pontuações maiores que um sugerem diferenças significativamente maiores de metabólitos MOTS-C. Os dados foram considerados significativos em P < 0,05 com valores de q abaixo de q<0.1.

Também realizamos nossa própria análise estatística em três etapas. Primeiro, realizamos PCA e análise de agrupamento hierárquico para o conjunto completo de 550 metabólitos medidos. Em segundo lugar, para reduzir ainda mais as dimensões dos dados e proporcionar maior interpretabilidade,

implementou uma abordagem biologicamente informada e conduziu uma análise de vias pela Metabolon. Isso nos permitiu selecionar 52 metabólitos que mostraram relevância funcional para as vias hipotéticas envolvidas. Em terceiro lugar, realizamos PCA e agrupamento hierárquico no

subconjunto de 52 metabólitos identificados por meio de análise de via.

O PCA é uma abordagem estatística com a qual se reduz as dimensões do conjunto de dados enquanto preserva a variação crítica nos dados. Para PCA, usamos R v3.5.0 e o pacote Factoextra. O PCA foi realizado após a normalização dos dados, a fim de garantir a igualdade de contribuição de cada

metabólito para análise. Em seguida, extraímos os autovalores para construir scree plots e calcular a quantidade de variação representada por cada PC. Usando todos os 550 metabólitos, os três primeiros PCs explicaram 27,3 por cento, 18,8 por cento e 14,6, respectivamente, ou 60,6 por cento cumulativamente. Próximo,

avaliamos parcelas individuais e variáveis ​​de PCA. O gráfico de PCA individual mostra a distribuição de cada tratamento e camundongos de controle ao traçar os dois primeiros PCs. O gráfico de PC variável mostra as relações entre todas as variáveis, em que aquelas que estão positivamente correlacionadas

estão agrupados. Em contraste, as variáveis ​​negativamente correlacionadas são posicionadas em lados opostos do centróide do gráfico. A distância entre as variáveis ​​e o centróide indica a qualidade das variáveis ​​no mapa de fatores. Itália, o gráfico variável foi

impossíveis de interpretar devido à grande quantidade de variáveis ​​utilizadas no PCA. Portanto, para usar uma abordagem empiricamente informada para reduzir o número de variáveis, usamos os três principais caminhos identificados pela análise estatística do Metabolon. Caminhos identificados nos permitem isolar 52

6. PCA

7. Estabilidade e Segurança

Estabilidade:

Estável em condições adequadas (temperatura ambiente). A Ficha de Dados de Estabilidade está disponível mediante solicitação.
Segurança:

De acordo com o aviso GARS (geralmente reconhecido como seguro) dos EUA, é seguro para consumo humano.

8. Fluxograma

9. Comentários do cliente

Temos lojas no Alibaba, Chemicalbook e LookChem, por meio de produtos de alta qualidade e serviços sem reservas, ganhamos muitos comentários favoráveis.

10.Nossos Certificados

Ao longo dos anos, nos comprometemos com a otimização da fabricação de produtos e o estabelecimento do sistema de qualidade. Criámos o sistema de gestão da qualidade e obtivemos certificados do mesmo.

11. Nossos Clientes

Estabelecemos relações comerciais com Abbott, Unilever, Shiseido, KANS e SIMM, etc.

12. Exposições

Frequentemente participamos de exposições internacionais, incluindo CPhI, FIC, API, Vitafoods, SupplesideWest.

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