Des produits

Des échantillons ont été obtenus à partir d'un modèle murin qui imite un régime occidental malsain typique comprenant à la fois un apport élevé en graisses et en sucre (HFHS), ce qui induit l'obésité, la dyslipidémie et la résistance à l'insuline.Les urines recueillies à différentes étapes de l'étude ont été utilisées pour obtenir des données essentielles et comparatives sur la présence et les distributions relatives des marqueurs précoces de la maladie métabolique.Le flux de travail d'élaboration et d'interprétation des données comprend une approche avancée d'empreintes digitales non ciblées, avec des caractéristiques de région de pic pour localiser les caractéristiques pertinentes à quantifier par un étalonnage standard externe.La fiabilité des empreintes digitales non ciblées est confirmée par des résultats quantitatifs sur des caractéristiques pertinentes sélectionnées qui ont montré des pourcentages de variations compatibles avec ceux observés en comparant des descripteurs quantitatifs de données brutes (volumes de région de pic 2D et pourcentage de réponse).Les analytes qui étaient régulés à la hausse avec un % de variation allant de 30 à 1000 comprenaient l'acide pyruvique, le glycérol, le fructose, le galactose, le glucose, l'acide lactique, le mannitol et la valine.Une régulation à la baisse a été mise en évidence pour l'acide malonique, l'acide succinique, l'alanine, la glycine et la créatinine.L'empreinte digitale avancée est également démontrée pour évaluer efficacement les variations individuelles au cours des expériences, représentant ainsi un outil prometteur pour les études d'intervention personnalisées.Dans ce contexte, il est intéressant d'observer que des caractéristiques informatives qui n'étaient pas discriminantes pour l'ensemble de la population peuvent être pertinentes pour les individus.