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I campioni sono stati ottenuti da un modello murino che imita una tipica dieta occidentale malsana caratterizzata da un'assunzione elevata di grassi e zuccheri (HFHS), che induce obesità, dislipidemia e insulino-resistenza.Le urine raccolte in diverse fasi dello studio sono state utilizzate per ottenere dati cardine e comparativi sulla presenza e relative distribuzioni di marcatori precoci di malattia metabolica.Il flusso di lavoro di elaborazione e interpretazione dei dati include un approccio avanzato di fingerprinting non mirato, con caratteristiche della regione di picco per individuare le caratteristiche rilevanti da quantificare mediante calibrazione standard esterna.L'affidabilità dell'impronta digitale non mirata è confermata da risultati quantitativi su caratteristiche rilevanti selezionate che hanno mostrato percentuali di variazioni coerenti con quelle osservate confrontando descrittori quantitativi di dati grezzi (volumi della regione di picco 2D e percentuale di risposta).Gli analiti che erano sovra-regolati con una percentuale di variazione compresa tra 30 e 1000 includevano acido piruvico, glicerolo, fruttosio, galattosio, glucosio, acido lattico, mannitolo e valina.Down-regulation è stata evidenziata per acido malonico, acido succinico, alanina, glicina e creatinina.L'impronta digitale avanzata è anche dimostrata per valutare efficacemente le variazioni individuali durante gli esperimenti, rappresentando così uno strumento promettente per studi di intervento personalizzati.In questo contesto, è interessante osservare che caratteristiche informative che non erano discriminanti per l'intera popolazione possono essere rilevanti per gli individui.