1. تعارف
امریکی مطالعات سے پتہ چلا ہے کہ ہارمون mots-c کا وزن کم کرنے کا اثر ورزش کی طرح ہوتا ہے۔
(پراسرار ارتھ رپورٹ) وزن کم کرنے اور بلڈ شوگر کو کنٹرول کرنے کا سب سے سیدھا طریقہ ورزش کرنا ہے۔ تاہم، ریاستہائے متحدہ میں حالیہ مطالعات سے پتہ چلا ہے کہ ایک ہارمون ورزش کے اثر کی نقل کر سکتا ہے، لوگوں کو وزن کم کرنے اور بلڈ شوگر کو کنٹرول کرنے میں مدد کرتا ہے۔
ہارمون، mots-c، یونیورسٹی آف سدرن کیلیفورنیا کے محققین نے دریافت کیا۔ محققین نے نشاندہی کی کہ mots-c کا بنیادی کردار پٹھوں کے بافتوں کو بند کرنا ہے، جو جسم کی انسولین کی حساسیت کو بہتر بنا سکتا ہے اور گلوکوز کو زیادہ مؤثر طریقے سے پروسیس کر سکتا ہے۔ اس نے چوہوں میں کام کیا ہے اور توقع ہے کہ تین سال کے اندر انسانوں پر اس کے کلینیکل ٹرائلز شروع ہو جائیں گے۔
2۔مین فنکشن
اس رپورٹ کی اشاعت کے بعد سے اس مختصر پیپٹائڈ پر تحقیق کافی گرم ہے۔ اس شعبے میں تحقیقی کام کو سپورٹ کرنے کے لیے، ہماری کمپنی نے mots-c کے لیے تحقیقی مصنوعات کا ایک مکمل سیٹ ڈیزائن اور تیار کیا ہے۔
3. درخواست
سب سے پہلے، ہم نے mots-c peptide (cpx132hu01) کو mrwqemgyif yprklr کے امینو ایسڈ کی ترتیب کے ساتھ ترکیب کیا۔ پیپٹائڈ کی واحد ترتیب اور ساخت کی وجہ سے، اسے جانوروں کے تجربات میں mots-c کے کام کا مطالعہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
پھر، چھوٹے مالیکیول کپلنگ ٹیکنالوجی کی بنیاد پر، مکمل اینٹیجن bsa-mots-c (cpx132hu11) اور ova-mots-c (cpx132hu21) حاصل کرنے کے لیے ترکیب شدہ پیپٹائڈ کو کپلنگ کیریئر سے جوڑ دیا گیا، اور مخصوص اینٹی باڈی (pax132hu01) تھی۔ مکمل اینٹیجن کے ساتھ جانوروں کو حفاظتی ٹیکے لگانے کے بعد حاصل کیا جاتا ہے۔ ان اینٹی باڈیز کو مختلف قسم کے مالیکیولر اور مدافعتی تجربات میں استعمال کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ ویسٹرن بلاٹ، آئی ایچ سی، وغیرہ۔
مصنوعی پیپٹائڈس اور مخصوص اینٹی باڈیز کی بنیاد پر، ہم نے مسابقتی روک تھام کے طریقہ کار کے ذریعے mots-c (cex132hu) کے لیے ایک مقداری پتہ لگانے والی کٹ تیار کی، جسے مختلف حیاتیاتی نمونوں میں mots-c کی مقداری پتہ لگانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
4. معیار کا معیار
تجزیہ کا سرٹیفکیٹ
پروڈکٹ کا نام |
| ||
CAS نمبر | 1627580-64-6 | بیچ نمبر | 2021010205 |
سالماتی فارمولا | C101H152N28O22S2 | پیداوار کی تاریخ | 2021/02/10 |
سالماتی وزن | 2288.6 | سروے کی تاریخ | 2021/02/12 |
حوالہ معیار | Eانٹرپرائز سٹینڈرڈ | ذخیرہ کرنے کی حالت | 2~8ڈگریC |
پرکھ | تفصیلات | نتیجہ |
ظہور | سفید یا آف وائٹ پاؤڈر | موافق |
حل پذیری | DMSO میں گھلنشیل | کنفونن |
پانی کا مواد (کارل فشر) | سے کم یا اس کے برابر 8۔{1}} فیصد |
7.8 فیصد |
Acetic ایسڈ (ByHPLC) | 15 سے کم یا اس کے برابر۔{1}} فیصد |
1.6 فیصد |
پیپٹائڈ پیوریٹی (ByHPLC) |
سے بڑا یا اس کے برابر 98۔{1}} فیصد |
98.50فیصد |
متعلقہ مادہ (بذریعہ HPLC) | کل نجاست (فیصد) : 2 سے کم یا اس کے برابر۔{1}} فیصد | 0.2 فیصد |
نتیجہ: پروڈکٹ انٹرپرائز کے معیار اور اہلیت کے مطابق ہے۔ | ||
5. تجزیہ کا طریقہ
ان راستوں کی نشاندہی کرنے کے لیے جو MOTS-C کو ماڈیول کرتا ہے، میٹابولون کے ذریعے ملٹی ویریٹیٹ تجزیوں کا استعمال کرتے ہوئے MOTS-c-علاج شدہ چوہوں اور پانی سے چلنے والے چوہوں کے درمیان میٹابولائٹ کی کثرت کا موازنہ کیا گیا۔ ڈیٹا کو درجہ بندی کے کلسٹرنگ تجزیہ اور پرنسپل کا نشانہ بنایا گیا تھا۔
اجزاء کا تجزیہ (PCA)، جس کے تحت ڈیٹا کو آرتھوگونل لکیری تبدیلی کے ذریعے پرنسپل اجزاء میں تبدیل کیا گیا تاکہ گروپوں کے درمیان الگ الگ کلسٹرز کا تصور کیا جا سکے۔ متفرق میٹابولائٹ کی سطحوں کو نسبتا کثرت کے ذریعہ مقدار میں طے کیا گیا تھا اور درمیانی پیمانے پر ایک کر دیا گیا تھا۔
میٹابولومکس اسٹڈیز میں موجود متعدد موازنہوں کو درست کرنے کے لیے q < 0.10 کی غلط دریافت کی حد کے ساتھ، رشتہ دار کثرت میں فرق کی جانچ مماثل جوڑے کے ٹی ٹیسٹ کے ذریعے کی گئی۔ فولڈ فرق کا تعین متعلقہ میٹابولائٹ وافر مقدار میں تقسیم کرکے کیا گیا تھا۔
پانی کے گروپ میں نسبتا کثرت کے لحاظ سے MOTS-C گروپ۔ آؤٹ پٹ کو پانی کے علاج کے مقابلے میں MOTS-C ٹریٹمنٹ میں گنا تبدیلی سے تعبیر کیا جا سکتا ہے۔ ایک سے کم سکور کنٹرول گروپ کے مقابلے میں نمایاں طور پر کم MOTS-C میٹابولائٹ فرق کی نشاندہی کرتے ہیں،
جبکہ ایک سے زیادہ اسکورز MOTS-C میٹابولائٹ میں نمایاں فرق بتاتے ہیں۔ ڈیٹا کو P < 0.05 پر اہم سمجھا جاتا تھا جس میں q سے نیچے کی قدر ہوتی ہے۔<0.1.
ہم نے تین مراحل میں اپنا شماریاتی تجزیہ بھی کیا۔ سب سے پہلے، ہم نے ماپے گئے 550 میٹابولائٹس کے مکمل سیٹ کے لیے PCA اور درجہ بندی کا کلسٹرنگ تجزیہ کیا۔ دوسرا، اعداد و شمار کے طول و عرض کو مزید کم کرنے اور زیادہ تشریح کے لیے، ہم
حیاتیاتی طور پر باخبر نقطہ نظر کو لاگو کیا اور میٹابولون کے ذریعہ راستے کا تجزیہ کیا۔ اس نے ہمیں 52 میٹابولائٹس کو منتخب کرنے کے قابل بنایا جنہوں نے شامل مفروضے والے راستوں سے عملی مطابقت ظاہر کی ہے۔ تیسرا، ہم نے پی سی اے اور درجہ بندی کی کلسٹرنگ کی۔
راستے کے تجزیہ کے ذریعے شناخت شدہ 52 میٹابولائٹس کا ذیلی سیٹ۔
پی سی اے ایک شماریاتی نقطہ نظر ہے جس کے ذریعے ڈیٹا میں اہم تغیرات کو محفوظ رکھتے ہوئے ڈیٹاسیٹ کے طول و عرض کو کم کیا جاتا ہے۔ PCA کے لیے، ہم نے R v3.5{2}} اور Factoextra پیکیج استعمال کیا۔ پی سی اے ڈیٹا کو معمول پر لانے کے بعد کیا گیا تھا تاکہ ہر ایک کی مساوی شراکت کو یقینی بنایا جا سکے۔
تجزیہ کرنے کے لئے میٹابولائٹ. اس کے بعد، ہم نے اسکری پلاٹ بنانے اور ہر پی سی کی طرف سے نمائندگی کرنے والے تغیرات کی مقدار کا حساب لگانے کے لیے eigenvalues کو نکالا۔ تمام 550 میٹابولائٹس کا استعمال کرتے ہوئے، پہلے تین پی سی نے بالترتیب 27.3 فیصد، 18.8 فیصد، اور 14.6، یا مجموعی طور پر 60.6 فیصد کی وضاحت کی۔ اگلے،
ہم نے PCA انفرادی اور متغیر پلاٹوں کا تعین کیا۔ انفرادی PCA پلاٹ پہلے دو پی سی کی منصوبہ بندی کرتے وقت ہر علاج اور کنٹرول چوہوں کی تقسیم کو ظاہر کرتا ہے۔ متغیر پی سی پلاٹ تمام متغیرات کے درمیان تعلقات کو ظاہر کرتا ہے، جس کے تحت وہ جو مثبت طور پر منسلک ہوتے ہیں
ایک ساتھ گروپ کیا جاتا ہے. اس کے برعکس، متغیرات جو منفی طور پر منسلک ہوتے ہیں وہ پلاٹ سینٹروڈ کے مخالف سمتوں پر رکھے جاتے ہیں۔ متغیرات اور سینٹروڈ کے درمیان فاصلہ عنصر کے نقشے پر متغیر کے معیار کی نشاندہی کرتا ہے۔ ابتدائی طور پر، متغیر پلاٹ تھا۔
PCA میں استعمال ہونے والے متغیرات کی سراسر مقدار کی وجہ سے ناقابل تشریح۔ لہٰذا، متغیرات کی تعداد کو کم کرنے کے لیے تجرباتی طور پر باخبر انداز کو استعمال کرنے کے لیے، ہم نے میٹابولون کے شماریاتی تجزیے کے ذریعے شناخت کیے گئے سرفہرست تین راستوں کا استعمال کیا۔ شناخت شدہ راستے ہمیں 52 کو الگ تھلگ کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
ان راستوں کی نشاندہی کرنے کے لیے جو MOTS-C کو ماڈیول کرتا ہے، میٹابولون کے ذریعے ملٹی ویریٹیٹ تجزیوں کا استعمال کرتے ہوئے MOTS-c-علاج شدہ چوہوں اور پانی سے چلنے والے چوہوں کے درمیان میٹابولائٹ کی کثرت کا موازنہ کیا گیا۔ ڈیٹا کو درجہ بندی کے کلسٹرنگ تجزیہ اور پرنسپل کا نشانہ بنایا گیا تھا۔
اجزاء کا تجزیہ (PCA)، جس کے تحت ڈیٹا کو آرتھوگونل لکیری تبدیلی کے ذریعے پرنسپل اجزاء میں تبدیل کیا گیا تاکہ گروپوں کے درمیان الگ الگ کلسٹرز کا تصور کیا جا سکے۔ متفرق میٹابولائٹ کی سطحوں کو نسبتا کثرت کے ذریعہ مقدار میں طے کیا گیا تھا اور درمیانی پیمانے پر ایک کر دیا گیا تھا۔
میٹابولومکس اسٹڈیز میں موجود متعدد موازنہوں کو درست کرنے کے لیے q < 0.10 کی غلط دریافت کی حد کے ساتھ، رشتہ دار کثرت میں فرق کی جانچ مماثل جوڑے کے ٹی ٹیسٹ کے ذریعے کی گئی۔ فولڈ فرق کا تعین متعلقہ میٹابولائٹ وافر مقدار میں تقسیم کرکے کیا گیا تھا۔
پانی کے گروپ میں نسبتا کثرت کے لحاظ سے MOTS-C گروپ۔ آؤٹ پٹ کو پانی کے علاج کے مقابلے میں MOTS-C ٹریٹمنٹ میں گنا تبدیلی سے تعبیر کیا جا سکتا ہے۔ ایک سے کم سکور کنٹرول گروپ کے مقابلے میں نمایاں طور پر کم MOTS-C میٹابولائٹ فرق کی نشاندہی کرتے ہیں،
جبکہ ایک سے زیادہ اسکورز MOTS-C میٹابولائٹ میں نمایاں فرق بتاتے ہیں۔ ڈیٹا کو P < 0.05 پر اہم سمجھا جاتا تھا جس میں q سے نیچے کی قدر ہوتی ہے۔<0.1.
ہم نے تین مراحل میں اپنا شماریاتی تجزیہ بھی کیا۔ سب سے پہلے، ہم نے ماپے گئے 550 میٹابولائٹس کے مکمل سیٹ کے لیے PCA اور درجہ بندی کا کلسٹرنگ تجزیہ کیا۔ دوسرا، اعداد و شمار کے طول و عرض کو مزید کم کرنے اور زیادہ تشریح کے لیے، ہم
حیاتیاتی طور پر باخبر نقطہ نظر کو لاگو کیا اور میٹابولون کے ذریعہ راستے کا تجزیہ کیا۔ اس نے ہمیں 52 میٹابولائٹس کو منتخب کرنے کے قابل بنایا جنہوں نے شامل مفروضے والے راستوں سے عملی مطابقت ظاہر کی ہے۔ تیسرا، ہم نے پی سی اے اور درجہ بندی کی کلسٹرنگ کی۔
راستے کے تجزیہ کے ذریعے شناخت شدہ 52 میٹابولائٹس کا ذیلی سیٹ۔
پی سی اے ایک شماریاتی نقطہ نظر ہے جس کے ذریعے ڈیٹا میں اہم تغیرات کو محفوظ رکھتے ہوئے ڈیٹاسیٹ کے طول و عرض کو کم کیا جاتا ہے۔ PCA کے لیے، ہم نے R v3.5{2}} اور Factoextra پیکیج استعمال کیا۔ پی سی اے ڈیٹا کو معمول پر لانے کے بعد کیا گیا تھا تاکہ ہر ایک کی مساوی شراکت کو یقینی بنایا جا سکے۔
تجزیہ کرنے کے لئے میٹابولائٹ. اس کے بعد، ہم نے اسکری پلاٹ بنانے اور ہر پی سی کی طرف سے نمائندگی کرنے والے تغیرات کی مقدار کا حساب لگانے کے لیے eigenvalues کو نکالا۔ تمام 550 میٹابولائٹس کا استعمال کرتے ہوئے، پہلے تین پی سی نے بالترتیب 27.3 فیصد، 18.8 فیصد، اور 14.6، یا مجموعی طور پر 60.6 فیصد کی وضاحت کی۔ اگلے،
ہم نے PCA انفرادی اور متغیر پلاٹوں کا تعین کیا۔ انفرادی PCA پلاٹ پہلے دو پی سی کی منصوبہ بندی کرتے وقت ہر علاج اور کنٹرول چوہوں کی تقسیم کو ظاہر کرتا ہے۔ متغیر پی سی پلاٹ تمام متغیرات کے درمیان تعلقات کو ظاہر کرتا ہے، جس کے تحت وہ جو مثبت طور پر منسلک ہوتے ہیں
ایک ساتھ گروپ کیا جاتا ہے. اس کے برعکس، متغیرات جو منفی طور پر منسلک ہوتے ہیں وہ پلاٹ سینٹروڈ کے مخالف سمتوں پر رکھے جاتے ہیں۔ متغیرات اور سینٹروڈ کے درمیان فاصلہ عنصر کے نقشے پر متغیر کے معیار کی نشاندہی کرتا ہے۔ ابتدائی طور پر، متغیر پلاٹ تھا۔
PCA میں استعمال ہونے والے متغیرات کی سراسر مقدار کی وجہ سے ناقابل تشریح۔ لہٰذا، متغیرات کی تعداد کو کم کرنے کے لیے تجرباتی طور پر باخبر انداز کو استعمال کرنے کے لیے، ہم نے میٹابولون کے شماریاتی تجزیے کے ذریعے شناخت کیے گئے سرفہرست تین راستوں کا استعمال کیا۔ شناخت شدہ راستے ہمیں 52 کو الگ تھلگ کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
6.PCA
7. استحکام اور حفاظت
استحکام:
مناسب حالات میں مستحکم (کمرے کا درجہ حرارت)۔ استحکام ڈیٹا شیٹ آپ کی درخواست پر دستیاب ہے۔
حفاظت:
GARS (Generally Recognized as Safe) US کے نوٹس کے مطابق، یہ انسانی استعمال کے لیے محفوظ ہے۔
8. فلو چارٹ
9. کسٹمر کے تبصرے
ہمارے پاس علی بابا، کیمیکل بک اور LookChem پر دکانیں ہیں، اعلیٰ معیار کی مصنوعات اور غیر محفوظ خدمات کے ذریعے، ہم نے کافی سازگار تبصرے حاصل کیے ہیں۔
10. ہمارے سرٹیفکیٹ
سالوں کے دوران، ہم مصنوعات کی تیاری کی اصلاح اور معیار کے نظام کے قیام کے لیے پرعزم ہیں۔ ہم نے کوالٹی مینجمنٹ سسٹم قائم کیا ہے اور اس کے سرٹیفکیٹ حاصل کیے ہیں۔
11. ہمارے کلائنٹس
ہم نے Abbott, Unilever, Shiseido, KANS اور SIMM وغیرہ کے ساتھ کاروباری تعلقات قائم کیے ہیں۔
12. نمائشیں
ہم اکثر بین الاقوامی نمائشوں میں شرکت کرتے ہیں، بشمول CPhI، FIC، API، Vitafoods، SupplesideWest۔
ڈاؤن لوڈ، اتارنا ٹیگ: mots-c 1627580-64-6، مینوفیکچررز، سپلائرز، فیکٹری، تھوک، خرید، قیمت، بہترین، بلک، برائے فروخت
