MOTS-C 1627580-64-6

1. Pengenalan

Kajian Amerika mendapati bahawa hormon mots-c mempunyai kesan penurunan berat badan yang serupa dengan senaman

(laporan Bumi Misteri) cara paling langsung untuk menurunkan berat badan dan mengawal gula dalam darah adalah dengan melakukan senaman. Walau bagaimanapun, kajian terbaru di Amerika Syarikat mendapati bahawa hormon boleh meniru kesan senaman, membantu orang menurunkan berat badan dan mengawal gula dalam darah.

Hormon, mots-c, ditemui oleh penyelidik di University of Southern California. Penyelidik menegaskan bahawa peranan utama mots-c adalah untuk mengunci tisu otot, yang boleh meningkatkan sensitiviti insulin badan dan memproses glukosa dengan lebih berkesan. Ia telah berfungsi pada tikus dan dijangka memulakan ujian klinikal pada manusia dalam tempoh tiga tahun.

2. Fungsi Utama

Sejak penerbitan laporan ini, penyelidikan mengenai peptida pendek ini sangat panas. Untuk menyokong kerja penyelidikan dalam bidang ini, syarikat kami telah mereka bentuk dan membangunkan set lengkap produk penyelidikan untuk mots-c.

3.Permohonan

Pertama sekali, kami mensintesis peptida mots-c (cpx132hu01) dengan urutan asid amino mrwqemgyif yprklr. Oleh kerana urutan tunggal dan struktur peptida, ia boleh digunakan dalam eksperimen haiwan untuk mengkaji fungsi mots-c.

Kemudian, berdasarkan teknologi gandingan molekul kecil, peptida yang disintesis telah dikaitkan dengan pembawa gandingan untuk mendapatkan antigen penuh bsa-mots-c (cpx132hu11) dan ova-mots-c (cpx132hu21), dan antibodi spesifik (pax132hu01) ialah diperoleh selepas mengimunkan haiwan dengan antigen penuh. Antibodi ini boleh digunakan dalam pelbagai eksperimen molekul dan imun, seperti Western blot, IHC, dll. untuk mengesan secara kualitatif kandungan mots-c dalam sampel.

Berdasarkan peptida sintetik dan antibodi khusus, kami membangunkan kit pengesanan kuantitatif untuk mots-c (cex132hu) dengan kaedah perencatan kompetitif, yang boleh digunakan untuk pengesanan kuantitatif mots-c dalam pelbagai sampel biologi.

4. Standard Kualiti

Sijil Analisis

5.Kaedah Analisis

Untuk mengenal pasti laluan yang MOTS-C memodulasi, kelimpahan metabolit relatif dibandingkan antara tikus yang dirawat MOTS-c dan tikus yang dirawat air menggunakan analisis multivariate oleh Metabolon. Data tertakluk kepada analisis pengelompokan hierarki dan prinsipal

analisis komponen (PCA), di mana data telah diubah melalui transformasi linear ortogon kepada komponen utama untuk menggambarkan kelompok yang berbeza antara kumpulan. Tahap metabolit berbeza dikira dengan kelimpahan relatif dan skala median kepada satu.

Perbezaan dalam kelimpahan relatif telah dinilai oleh ujian-t pasangan dipadankan, dengan ambang penemuan palsu q < 0.10 untuk membetulkan berbilang perbandingan yang terdapat dalam kajian metabolomik. Perbezaan lipatan ditentukan dengan membahagikan kelimpahan metabolit relatif dalam

Kumpulan MOTS-C mengikut kelimpahan relatif dalam kumpulan air. Output boleh ditafsirkan sebagai perubahan lipatan dalam rawatan MOTS-C berbanding dengan rawatan air. Skor kurang daripada satu menunjukkan perbezaan metabolit MOTS-C yang jauh lebih rendah berbanding kumpulan kawalan,

manakala skor lebih daripada satu menunjukkan perbezaan metabolit MOTS-C yang lebih tinggi. Data dianggap penting padaP < 0.05 dengan nilai q di bawahq<0.1.

Kami juga melakukan analisis statistik kami sendiri dalam tiga peringkat. Pertama, kami menjalankan analisis pengelompokan PCA dan hierarki untuk set lengkap 550 metabolit yang diukur. Kedua, untuk mengurangkan lagi dimensi data dan menyediakan kebolehtafsiran yang lebih besar, kami

melaksanakan pendekatan bermaklumat biologi dan menjalankan analisis laluan oleh Metabolon. Ini membolehkan kami memilih 52 metabolit yang telah menunjukkan perkaitan berfungsi dengan laluan hipotesis yang terlibat. Ketiga, kami menjalankan PCA dan pengelompokan hierarki pada

subset daripada 52 metabolit yang dikenal pasti melalui analisis laluan.

PCA ialah pendekatan statistik untuk mengurangkan dimensi set data sambil mengekalkan variasi kritikal dalam data. Untuk PCA, kami menggunakan R v3.5.0 dan pakej Factoextra. PCA telah dijalankan selepas menormalkan data untuk memastikan sumbangan yang sama bagi setiap satu

metabolit kepada analisis. Kemudian, kami mengekstrak nilai eigen untuk membina plot scree dan mengira jumlah variasi yang diwakili oleh setiap PC. Menggunakan kesemua 550 metabolit, tiga PC pertama menjelaskan 27.3 peratus, 18.8 peratus, dan 14.6, masing-masing, atau 60.6 peratus secara kumulatif. Seterusnya,

kami menilai PCA plot individu dan berubah-ubah. Plot PCA individu menunjukkan pengedaran setiap tikus rawatan dan kawalan apabila memplot dua PC pertama. Plot PC pembolehubah menunjukkan hubungan antara semua pembolehubah, di mana pembolehubah yang berkorelasi secara positif

dikumpulkan bersama. Sebaliknya, pembolehubah yang berkorelasi negatif diletakkan pada sisi bertentangan plot centroid. Jarak antara pembolehubah dan centroid menunjukkan kualiti pembolehubah pada peta faktor. Iitally, plot berubah adalah

tidak dapat ditafsirkan kerana kuantiti pembolehubah yang digunakan dalam PCA. Oleh itu, untuk menggunakan pendekatan termaklum secara empirikal untuk mengurangkan bilangan pembolehubah, kami menggunakan tiga laluan teratas yang dikenal pasti oleh analisis statistik Metabolon. Laluan yang dikenal pasti membolehkan kita mengasingkan 52

Untuk mengenal pasti laluan yang MOTS-C memodulasi, kelimpahan metabolit relatif dibandingkan antara tikus yang dirawat MOTS-c dan tikus yang dirawat air menggunakan analisis multivariate oleh Metabolon. Data tertakluk kepada analisis pengelompokan hierarki dan prinsipal

analisis komponen (PCA), di mana data telah diubah melalui transformasi linear ortogon kepada komponen utama untuk menggambarkan kelompok yang berbeza antara kumpulan. Tahap metabolit berbeza dikira dengan kelimpahan relatif dan skala median kepada satu.

Perbezaan dalam kelimpahan relatif telah dinilai oleh ujian-t pasangan dipadankan, dengan ambang penemuan palsu q < 0.10 untuk membetulkan berbilang perbandingan yang terdapat dalam kajian metabolomik. Perbezaan lipatan ditentukan dengan membahagikan kelimpahan metabolit relatif dalam

Kumpulan MOTS-C mengikut kelimpahan relatif dalam kumpulan air. Output boleh ditafsirkan sebagai perubahan lipatan dalam rawatan MOTS-C berbanding dengan rawatan air. Skor kurang daripada satu menunjukkan perbezaan metabolit MOTS-C yang jauh lebih rendah berbanding kumpulan kawalan,

manakala skor lebih daripada satu menunjukkan perbezaan metabolit MOTS-C yang lebih tinggi. Data dianggap penting padaP < 0.05 dengan nilai q di bawahq<0.1.

Kami juga melakukan analisis statistik kami sendiri dalam tiga peringkat. Pertama, kami menjalankan analisis pengelompokan PCA dan hierarki untuk set lengkap 550 metabolit yang diukur. Kedua, untuk mengurangkan lagi dimensi data dan menyediakan kebolehtafsiran yang lebih besar, kami

melaksanakan pendekatan bermaklumat biologi dan menjalankan analisis laluan oleh Metabolon. Ini membolehkan kami memilih 52 metabolit yang telah menunjukkan perkaitan berfungsi dengan laluan hipotesis yang terlibat. Ketiga, kami menjalankan PCA dan pengelompokan hierarki pada

subset daripada 52 metabolit yang dikenal pasti melalui analisis laluan.

PCA ialah pendekatan statistik untuk mengurangkan dimensi set data sambil mengekalkan variasi kritikal dalam data. Untuk PCA, kami menggunakan R v3.5.0 dan pakej Factoextra. PCA telah dijalankan selepas menormalkan data untuk memastikan sumbangan yang sama bagi setiap satu

metabolit kepada analisis. Kemudian, kami mengekstrak nilai eigen untuk membina plot scree dan mengira jumlah variasi yang diwakili oleh setiap PC. Menggunakan kesemua 550 metabolit, tiga PC pertama menjelaskan 27.3 peratus, 18.8 peratus, dan 14.6, masing-masing, atau 60.6 peratus secara kumulatif. Seterusnya,

kami menilai PCA plot individu dan berubah-ubah. Plot PCA individu menunjukkan pengedaran setiap tikus rawatan dan kawalan apabila memplot dua PC pertama. Plot PC pembolehubah menunjukkan hubungan antara semua pembolehubah, di mana pembolehubah yang berkorelasi secara positif

dikumpulkan bersama. Sebaliknya, pembolehubah yang berkorelasi negatif diletakkan pada sisi bertentangan plot centroid. Jarak antara pembolehubah dan centroid menunjukkan kualiti pembolehubah pada peta faktor. Iitally, plot berubah adalah

tidak dapat ditafsirkan kerana kuantiti pembolehubah yang digunakan dalam PCA. Oleh itu, untuk menggunakan pendekatan termaklum secara empirikal untuk mengurangkan bilangan pembolehubah, kami menggunakan tiga laluan teratas yang dikenal pasti oleh analisis statistik Metabolon. Laluan yang dikenal pasti membolehkan kita mengasingkan 52

6.PCA

7. Kestabilan dan Keselamatan

Kestabilan:

Stabil dalam keadaan yang betul (suhu bilik). Helaian Data Kestabilan tersedia atas permintaan anda.
Keselamatan:

Menurut Notis GARS (Generally Recognized As Safe) AS, ia selamat untuk dimakan manusia.

8.Carta Aliran

9. Komen Pelanggan

Kami mempunyai kedai di Alibaba, Chemicalbook dan LookChem, melalui produk berkualiti tinggi dan perkhidmatan tanpa syarat, kami telah mendapat banyak komen yang menggalakkan.

10.Sijil Kami

Selama bertahun-tahun, kami telah komited untuk pengoptimuman pembuatan produk dan penubuhan sistem kualiti. Kami telah menyediakan sistem pengurusan kualiti dan memperoleh sijil mengenainya.

11. Pelanggan Kami

Kami telah menjalinkan hubungan perniagaan dengan Abbott, Unilever, Shiseido, KANS dan SIMM, dsb.

12.Pameran

Kami sering menghadiri pameran antarabangsa, termasuk CPhI, FIC, API, Vitafoods, SupplesideWest.

Cool tags: mots-c 1627580-64-6, pengilang, pembekal, kilang, borong, beli, harga, terbaik, pukal, untuk dijual