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Diese Studie untersucht das Potenzial einer zweidimensionalen umfassenden GC-Plattform mit paralleler dualer Sekundärsäule und dualer Detektion (GC×2GC-MS/FID) für die Stoffwechselprofilierung und Fingerabdruckmessung von Mausurin.Die Proben wurden aus einem Mausmodell entnommen, das eine typische ungesunde westliche Ernährung mit hoher Fett- und Zuckeraufnahme (HFHS) nachahmt, was zu Fettleibigkeit, Dyslipidämie und Insulinresistenz führt.In verschiedenen Phasen der Studie gesammelte Urine wurden verwendet, um entscheidende und vergleichende Daten über das Vorhandensein und die relative Verteilung früher Marker für Stoffwechselerkrankungen zu erhalten.Der Arbeitsablauf zur Datenausarbeitung und -interpretation umfasst einen fortschrittlichen, ungezielten Fingerprinting-Ansatz mit Peak-Region-Merkmalen, um relevante Merkmale zu lokalisieren, die durch externe Standardkalibrierung quantifiziert werden sollen.Die Zuverlässigkeit des ungezielten Fingerabdrucks wird durch quantitative Ergebnisse zu ausgewählten relevanten Merkmalen bestätigt, die prozentuale Variationen zeigten, die mit denen übereinstimmen, die durch den Vergleich quantitativer Rohdatendeskriptoren (2D-Peakregionsvolumina und Prozentsatz der Reaktion) beobachtet wurden.Zu den Analyten, die mit einer prozentualen Variation im Bereich von 30 bis 1000 hochreguliert wurden, gehörten Brenztraubensäure, Glycerin, Fructose, Galactose, Glucose, Milchsäure, Mannitol und Valin.Eine Herunterregulierung wurde für Malonsäure, Bernsteinsäure, Alanin, Glycin und Kreatinin nachgewiesen.Erweitertes Fingerprinting eignet sich auch zur effektiven Bewertung individueller Variationen während Experimenten und stellt somit ein vielversprechendes Werkzeug für personalisierte Interventionsstudien dar.In diesem Zusammenhang ist es interessant zu beobachten, dass informative Merkmale, die für die Gesamtbevölkerung nicht diskriminierend waren, für Einzelpersonen relevant sein können.