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Este estudio investiga el potencial de una plataforma de GC integral bidimensional de detección dual y columna secundaria paralela paralela (GC × 2GC-MS / FID) para el perfil metabólico y la toma de huellas dactilares de orina de ratón.Las muestras se obtuvieron de un modelo murino que imita una típica dieta occidental poco saludable que presenta un alto consumo de grasas y azúcares (HFHS), lo que induce obesidad, dislipidemia y resistencia a la insulina.Las orinas recolectadas en diferentes pasos del estudio se usaron para obtener datos fundamentales y comparativos sobre la presencia y distribuciones relativas de marcadores tempranos de enfermedades metabólicas.El flujo de trabajo de elaboración e interpretación de datos incluye un enfoque avanzado de toma de huellas dactilares no objetivo, con características de la región de picos para localizar las características relevantes que se cuantificarán mediante la calibración estándar externa.La confiabilidad de la toma de huellas dactilares no dirigida se confirma mediante resultados cuantitativos en características relevantes seleccionadas que mostraron porcentajes de variaciones consistentes con los observados al comparar descriptores cuantitativos de datos sin procesar (volúmenes de región pico 2D y porcentaje de respuesta).Los analitos que estaban regulados al alza con un % de variación que oscilaba entre 30 y 1000 incluían ácido pirúvico, glicerol, fructosa, galactosa, glucosa, ácido láctico, manitol y valina.Se evidenció una regulación a la baja para el ácido malónico, el ácido succínico, la alanina, la glicina y la creatinina.También se ha demostrado que la toma de huellas dactilares avanzada evalúa eficazmente las variaciones individuales durante los experimentos, lo que representa una herramienta prometedora para los estudios de intervención personalizados.En este contexto, es interesante observar que las características informativas que no fueron discriminantes para toda la población pueden ser relevantes para los individuos.