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麦格瑞体成分分析应用领域示例

来源: 发布时间:2022年12月23日

干细胞来源的人类胰岛的功能、代谢和转录成熟。 胰岛素是调控血糖浓度不可或缺的重要Hormone。当体内生产胰岛素的细胞----胰岛β细胞受到破坏,会引起糖尿病,患者不得不每天额外注射胰岛素来控制血糖。另一种诊治方案是移植胰岛,从脑死亡的Apparatus捐献者中分离出胰岛β细胞,但显然资源其有限。国外研究团队从功能、代谢和基因表达变化等多个方面对干细胞胰岛进行了quan mian评估,通过对实验鼠体成分进行测量,证明干细胞分化产生的胰岛与直接从动物体内分离出来的正常胰岛非常相似,具有****减轻体重的效果。胰岛素分泌受到的调节和正常细胞一样,细胞对葡萄糖水平变化的反应甚至比从用作对照的Apparatus供体中分离的胰岛更好。” --摘自学术经纬。活鼠体成分分析仪采用10兆磁共振频率充分考虑样品磁化率对结果的影响,提高测量信噪比,确保仪器高灵敏度。麦格瑞体成分分析应用领域示例

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营养学、临床医学-Cocoa(可可)对改善肥胖的作用研究: Cocoa作为一种普遍使用的食物原料,而富含多酚、甲级黄嘌呤、单不饱和脂肪酸。适当的摄入Cocoa或包含Cocoa的食物,能够有用诊治或减轻代谢并发症状。但多归因于可可黄烷醇,因此限制了Cocoa作为一种营养添加剂在饮食中使用。通过对高脂饮食诱发肥胖的小鼠,辅以低剂量的Cocoa提纯物作为饮食添加剂8周后,进行体成分测量,发现低剂量Cocoa提纯物作为饮食添加剂,能够有用诊治或减轻代谢症状,为营养饮食、临床诊治干预提供xin的途径。高精度核磁共振体成分分析与糖尿病研究活鼠体成分分析仪采用独特的混合脉冲序列设计:一次测量可同时获得样本的多个特征信息;检测精度高。

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重xin评估人体成分肪组织。 通常我们基于BMI数值来评估一个人是否为肥胖,但是这种方法并不能体现人体白色脂肪组织的分布情况,因此未来我们进行肥胖相关大型流行病学研究就非常有必要结合其他指标(如腰围)来进行评估,并且更加深入地了解白色脂肪组织分布在肥胖相关代谢性疾病中的作用。 当前研究证据指出,肥胖不只是单纯的白色脂肪组织中甘油三酯储存过多,我们还可将其视为一种表现为白色脂肪组织水平过高以及棕色脂肪组织功能失调的颅脑相关疾病。此外,全基因组关联研究等的结果也揭示了肥胖及其代谢并发症与遗传影响之间的潜在关系。总体而言,肥胖是在数百个基因、社会经济需求以及个人决策之间复杂的综合作用下,终导致长期的热量摄入超过能量消耗。--摘自学术经纬,医学xin视点。 肥胖不仅是一个单一的健康问题,还是心血管病、糖尿病、Hypertension 、中风等代谢性疾病和Cancer 症的危险因素。在全球肥胖问题日渐突出的当下,深入理解脂肪组织对肥胖的影响将有助于我们应对全球肥胖流行。

通过神经元Nod2的细菌感应调节食欲和体温。 在我们的身体内,超过一半的细胞不是人类细胞,而是与我们共生的微生物。其中,肠道成为微生物重要的聚集场所。数万亿个以细菌为主的微生物组成的群落,在这里塑造了我们的健康状况,而微生物群落的失衡已经被证实与多种疾病密切相关----从肠道疾病,到糖尿病、肥胖这些代谢疾病。越来越多的证据表明,宿主与肠道微生物相互依赖,微生物群落释放的化合物随着血液循环,通过脑-肠轴调控宿主的免疫反应、xin陈代谢和大脑功能等生理功能。他们在小鼠模型中发现,下丘脑神经元能直接检测肠道细菌活动的变化,并根据其变化调节食欲与体温等生理过程。这项发现证明了肠道微生物与大脑神经元之间存在直接交流,使用活鼠体制分析仪测量活鼠体成分辅助研究者对肠道微生物与大脑神经元之间存在某种交流研究,或将为糖尿病、肥胖等代谢失调提供xin的诊治思路。通过对不同喂养给药Apo-E缺陷鼠体成分测量能够为心血管疾病的食疗、药物诊疗方案提供有效评价依据。

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AccuFat-1050活鼠体成分分析仪:  以实验室小鼠为研究模型已成为研究肥胖及糖尿病有用途径。  传统方法弊端:破坏性不可逆、同一模型数据点单一、一致性和有用性差;  解决传统分析方法的弊端:无需处死实验小鼠。即可完成测试要求;  监测活鼠小鼠体重、脂肪、瘦肉、水分等含量信息。研究相关药物、饮食、基因变化的影响。 活鼠体成分分析仪检测原理:  样品进入检测区域。样品中中氢原子核的磁矩将沿着静磁场方向排列并形成宏观磁矩;  施加特定频率激发脉冲。宏观磁矩定向偏转;  脉冲结束。宏观磁矩定向恢复并产生NMR信号;  样品中不同组分中氢原子的含量和所处分子环境不同。磁共振信号强度与弛豫时间不同。因此能区分样本中不同组分。基于活鼠体成分分析仪系统对小鼠进行体成分检测,马欣然教授研究了局部热疗可诱导白色脂肪褐变,诊治肥胖。麦格瑞体成分分析应用领域示例

酸奶可以降低糖尿病发病率,并减轻体重-体成分,常饮酸奶,有助于维持小鼠全身血糖动态平衡。麦格瑞体成分分析应用领域示例

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