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基因表達(dá)譜芯片

目    錄
  • 產(chǎn)品介紹
  • 常見(jiàn)問(wèn)題
  • 經(jīng)典案例
  • 結(jié)果展示

背景簡(jiǎn)介
基因表達(dá)譜分析是研究基因功能的基礎(chǔ)。利用基因表達(dá)譜芯片對(duì)不同發(fā)育時(shí)期或是不同處理?xiàng)l件下的樣品展開(kāi)分析,可以廣泛快速可靠地篩選出差異表達(dá)基因,展開(kāi)功能和通路分析。使用芯片進(jìn)行基因表達(dá)譜分析已成為生理調(diào)控、生物標(biāo)記、疾病機(jī)理和藥物篩選等領(lǐng)域廣泛采用的檢測(cè)手段。聯(lián)川生物為用戶提供基于穩(wěn)定的Agilent芯片平臺(tái)的基因表達(dá)譜檢測(cè)

技術(shù)優(yōu)勢(shì)
探針特異性 & 靈敏度高:絕大多數(shù)探針都經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證程序檢驗(yàn)和優(yōu)化,充分保證探針的特異性和靈敏度。
芯片檢測(cè)一致性高:具有極高的檢測(cè)重復(fù)性,充分保證檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性。
芯片更新靈活:探針序列設(shè)計(jì)基于RefSeq、Goldenpath、Ensembl和Unigene 等知名數(shù)據(jù)庫(kù),充分代表基因和轉(zhuǎn)錄本信息。
芯片平臺(tái)可靠:芯片平臺(tái)均經(jīng)過(guò)大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證,是分析基因表達(dá)譜高效可靠的工具。


技術(shù)路線


芯片信息

分析內(nèi)容


樣本類型
細(xì)胞,組織,全血,血清,血漿,總RNA等
建議總RNA起始量(單次):≥ 1μg,濃度:≥50 ng/μL


近期用戶文章
1.tong Q, et al. (2016)  LincRNA-Cox2 modulates TNF-a–induced transcription of Il12b gene in intestinal epithelial cells through regulation of Mi-2/NuRD mediated epigenetic histone modifications. FASEB J, 30, 1187-1197 .
2. Guoku Hu,et al.(2016)LincRNA-Cox2 Promotes Late Inflammatory Gene Transcription in Macrophages through Modulating SWI/SNF-Mediated Chromatin Remodeling. The Journal of Immunology. 196 (6) :2799.
3. Feng J, Dai Z, Zhang Y, Meng L, Ye J, Ma X. (2015) Alteration of Gene Expression Profile in Kidney of Spontaneously Hypertensive Rats Treated with Protein Hydrolysate of Blue Mussel (Mytilus edulis) by DNA Microarray Analysis. PLoS ONE 10(10), e0142016.
4. Michael Zorniak, Paul A. Clark, John S. Kuo. (2014) Myelin-forming cell-specific cadherin-19 is a marker for minimally infiltrative glioblastoma stem-like cells. Journal of Neurosurgery. ePub ahead of print doi: 10.3171/2014.9.JNS132373.
5. Baulch JE, Aypar U, Waters KM, Yang AJ, Morgan WF. (2014) Genetic and Epigenetic Changes in Chromosomally Stable and Unstable Progeny of Irradiated Cells. PLoS ONE 9(9).
6. Kamal MM, Sathyan P, Singh SK, Zinn PO, Marisetty AL, Liang S, Gumin J, El-Mesallamy HO, Suki D, Colman H. (2012) REST regulates oncogenic properties of glioblastoma stem cells. Stem Cells 30(3), 405-414.
7. Thomas SN, Waters KM, Morgan WF, Yang AJ, Baulch JE. (2012)  Quantitative Proteomic Analysis of Mitochondrial Proteins Reveals Pro-Survival Mechanisms in the Perpetuation of Radiation Induced Genomic Instability. Free Radical Biology and Medicine 53(3

Q1:做一張表達(dá)譜芯片的RNA量需要多少?
A:Agilent芯片需要的最低RNA量為200 ng,但由于質(zhì)檢會(huì)耗損一定的RNA,以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果如果不理想需要重復(fù)等原因,一般建議提供1 μg的total RNA的量。

Q2:定量驗(yàn)證所用的樣品和芯片檢測(cè)的不一致,定量結(jié)果與芯片不一致,該怎么解釋?
A:如果是這種情況,那么定量驗(yàn)證結(jié)果和芯片不一致可能是因?yàn)闃悠繁旧淼牟町愒斐傻?。芯片篩選畢竟是針對(duì)少量樣品檢測(cè)的結(jié)果,如果要準(zhǔn)確檢測(cè)的話,是需要放大樣品量進(jìn)行驗(yàn)證的。

Q3:做完表達(dá)譜芯片后,在眾多的差異基因中如何確定后期研究目標(biāo)?
A:一般情況下有幾個(gè)原則可以參考:
a.單純從數(shù)據(jù)角度而言,F(xiàn)C最大、P value最小可為后期研究目標(biāo);
b.結(jié)合課題組的研究方向和進(jìn)展,挑選自己研究相關(guān)的通路基因;
c.結(jié)合其他科研工作者的研究論文,排除已研究透徹基因。

LincRNA-Cox2 通過(guò)調(diào)節(jié)SWI/SNF介導(dǎo)的染色質(zhì)重塑促進(jìn)巨噬細(xì)胞晚期炎癥基因的轉(zhuǎn)錄

研究背景
基因間長(zhǎng)鏈非編碼RNA(lincRNAs)是長(zhǎng)鏈非編碼轉(zhuǎn)錄本(>200 nt),位于蛋白質(zhì)注釋編碼基因的間隔區(qū)。 最近的研究表明,lincRNA-Cox2可以介導(dǎo)先天免疫細(xì)胞中不同類免疫基因的活化和抑制。

研究結(jié)果
本研究中,研究人員報(bào)道lincRNA-Cox2位于1號(hào)染色體上PG-內(nèi)過(guò)氧化物合酶2(Ptgs2/ Cox2)基因的近端,是小鼠巨噬細(xì)胞中受NF-κB信號(hào)控制的早期炎癥基因。在功能上,lincRNACox2是在細(xì)菌LPS刺激下,受NF-κB調(diào)節(jié)的晚期炎癥反應(yīng)基因轉(zhuǎn)錄所必需的。具體地,lincRNA-Cox2在LPS刺激后,在細(xì)胞中被組裝進(jìn)SWI/SNF復(fù)合物中。這會(huì)導(dǎo)致lincRNA-Cox2/SWI/SNF復(fù)合物可以調(diào)節(jié)NF-κB亞基組裝到SWI/SNF復(fù)合物中,最終,調(diào)節(jié)巨噬細(xì)胞中SWI/SNF相關(guān)的染色質(zhì)重塑和晚期炎性應(yīng)答的基因的反式激活,以應(yīng)對(duì)微生物的挑戰(zhàn)。
 
圖 LPS刺激下BV2細(xì)胞或巨噬細(xì)胞中l(wèi)incRNAs的表達(dá)

參考文獻(xiàn)
Guoku Hu,et al. LincRNA-Cox2 Promotes Late Inflammatory Gene Transcription in Macrophages through Modulating SWI/SNF-Mediated Chromatin Remodeling. The Journal of Immunology, 2016

差異顯著表達(dá)的基因上下調(diào)頻數(shù)統(tǒng)計(jì)柱狀圖用于統(tǒng)計(jì)差異基因數(shù)目。


差異表達(dá)基因分析用火山圖可以直觀展示差異表達(dá)基因的整體分布情況。以log2(foldchange)為橫坐標(biāo),-log10(pvalue)為縱坐標(biāo),對(duì)差異表達(dá)分析中所有的基因繪制火山圖。 其中橫坐標(biāo)代表基因在不同樣本中差異表達(dá)倍數(shù)變化;縱坐標(biāo)代表基因表達(dá)量變化差異的統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性。


箱線圖
箱線圖是利用數(shù)據(jù)中的五個(gè)統(tǒng)計(jì)量:最小值、第一四分位數(shù)(25%)、中位數(shù)(50%)、第三四分 位數(shù)(75%)和最大值來(lái)描述數(shù)據(jù)的一種方法,它也可以粗略地看出數(shù)據(jù)是否具有對(duì)稱性,分布的分散程度等信息。

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