Termékek

Ez a tanulmány egy párhuzamos, kettős másodlagos oszlop-kettős detektálású, kétdimenziós átfogó GC platform (GC×2GC-MS/FID) potenciálját vizsgálja az egérvizelet metabolikus profilalkotására és ujjlenyomatvételére.A mintákat egy egérmodellből vettük, amely egy tipikus egészségtelen nyugati étrendet utánoz, amely magas zsír- és cukorbevitelt (HFHS) is tartalmaz, ami elhízást, diszlipidémiát és inzulinrezisztenciát vált ki.A vizsgálat különböző lépéseiben gyűjtött vizeleteket felhasználták arra, hogy kulcsfontosságú és összehasonlító adatokat szerezzenek az anyagcsere-betegség korai markereinek jelenlétéről és relatív megoszlásáról.Az adatfeldolgozási és -értelmezési munkafolyamat egy fejlett, célzott ujjlenyomat-vételi megközelítést tartalmaz, csúcsrégió jellemzőkkel a külső szabványos kalibrációval számszerűsítendő releváns jellemzők megtalálásához.A nem célzott ujjlenyomat-vétel megbízhatóságát megerősítik a kiválasztott releváns jellemzőkre vonatkozó kvantitatív eredmények, amelyek százalékos eltéréseket mutattak, amelyek összhangban vannak a nyers adatok és az antitatív leírók (2D csúcsrégió térfogata és a válasz százalékos aránya) összehasonlításával megfigyelt eltérésekkel.A 30-tól 1000-ig terjedő %-os eltéréssel felfelé szabályozott analitok közé tartozott a piroszőlősav, glicerin, fruktóz, galaktóz, glükóz, tejsav, mannit és valin.A malonsav, a borostyánkősav, az alanin, a glicin és a kreatinin csökkent szabályozását bizonyították.A fejlett ujjlenyomat-vétel a kísérletek során az egyéni eltérések hatékony értékelésére is alkalmas, így ígéretes eszközt jelent a személyre szabott beavatkozási vizsgálatokhoz.Ebben az összefüggésben érdekes megfigyelni, hogy azok az informatív jellemzők, amelyek nem voltak diszkriminatívak a teljes populációra nézve, relevánsak lehetnek az egyének számára.