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                LncRNA測序

                LncRNA測序

                長鏈啊一声凄厉非編碼RNALong non-coding RNAs, lncRNA)是一類長度超過200 nt且少有或不具有蛋白質編碼潛能的復雜RNA,以帶有polyA尾和不帶有polyA尾兩種形式廣泛的存在於各類生物體內。lncRNA可以與DNARNA或蛋白@質結合,在表觀修飾上,轉錄過程前後等多種水平□ 調控基因的表達,並具有跨物〒種的低保守性、組織特異性和豐度低等特點。近年來對於lncRNA的研究廣泛涉及了人類疾病,農業生產和基礎研究等,但@ 仍有絕大部分的lncRNA與其功能尚不清晰。

                 lncRNAs測序可采●用去除rRNA的方法進行建庫,采用高通量測序技術並依托強大的生物信息分析平臺,對於樣品內全部已知或未知的lncRNA進行全面、深入的研究,揭示其在疾病或特定生物學過程中的功能。

                技術路線

                技術優勢

                測序策略

                測序策略:
                PE150
                建議數據量:

                10G 以上

                收樣要求

                組織
                500mg新鮮植物樣本,300mg新鮮動而在路上物樣本(註: 腫瘤組織優先選擇▅RNAlater保存)
                細胞
                >5*106懸浮/貼壁細胞
                血液
                >3ml全血/全血分離的有核細胞
                RNA總量
                >3μg,濃度 >50ng/μl, RIN值>6.5
                對於較難進行取材的醫學類樣品,可以適當降低樣本標準。

                您可以得〇到的數據分析

                LncRNA測序生物信息學分析流程

                常規分析
                高級分析

                測序數據質控◥分析

                高質量序列與參考基∞因組比對

                已知mRNA鑒定

                mRNA表達譜分析

                已知lncRNA鑒定

                LncRNA表達譜分析

                預測新lncRNA

                新LncRNA的功能預測

                新lncRNA二級結構預測及表達譜分析

                樣本間mRNA差異表達分析(有重復樣本)

                樣本間lncRNA差異表達分析(有重復樣本)

                差異基因的№▓ξGO分類和KEGG富集分析(有重復樣本)

                時間序列㊣的差異表達分析

                LncRNA與mRNA關聯分析Ψ及共表達網絡構建

                個性化定制分析

                案例解析

                陸川豬(肥)與杜洛№克豬(瘦)組織中lncRNAs與脂肪代謝之間的關系


                本研究對陸川豬和杜洛克豬兩個】品種的︽三種不同器官—肝臟,肌肉和脂肪組織中的lncRNAs分別進〗行了高通量測序。對測序數據進行分析後,共得出了4,868個lncRNA轉錄本(其中包含了3,235個新的lncRNA轉錄本)和8,843個mRNA轉錄本,這些lncRNAs的表達具備組織特異性。對各組織表達的lncRNA進行差異表達分析、聚類分析和靶基因預測分析等,從差異性最大的脂肪組織中選取了794個潛在的靶基因,通過分析和預測,發現這些靶基因參與226個信號通路作用,其中包括脂肪因子的信號通路,Pl3K-AKT信號通路和鈣離子信號通路。通過篩選得知,差異表達的lncRNAs和mRNAs可被定位到13個數量性狀的位點上,包括65個QTL_ID。 通過篩選,被定位在兩個對脂肪堆積最為顯著的QTL_ID的lncRNA與基因ELOVL6和STEAP4共表達。最後,采用qRT-PCR對lncRNA和mRNA的共表達進身前询问下他才点行了驗證,闡述了lncRNA在相同的QTL_ID與mRNA共同參與基因表達調控。


                Yu, Lin, et al. "Comparative analyses of long non-coding RNA in lean and obese pigs."Oncotarget(2017): 41440.(Impact factor: 5.18)



                A. 四種不◣同的計算方法篩選出共同的4,868個lncRNA

                B.分別針№對杜洛克豬和陸川豬的肝、肌肉和脂肪組織中的lncRNA聚類分析熱圖

                C.通過測序得到杜洛克豬和陸川豬脂肪組織中差異表達顯著的lncRNA的GO分類與富集示意圖


                利用高通量測序方法對雞睪丸中不同精子活力相關lncRNAs與mRNAs的研究


                精子活力是衡量公雞生殖力很重要的標準,然而影響公雞精子「活力的基因調控機制尚不清晰。此研究欲探究與精子活力〇相關的lncRNAs和其相關通↑路。在此研究中,作者利用lncRNA測序【的方法揭示了六只“北京優”公雞睪丸中mRNA和lncRNA與精子活力的關系。測序結果顯示,2,597個雞睪但是却非常丸中的lncRNAs被鑒定出來,其中包括了lincRNA,反義lncRNAs,和intronic lncRNAs,在所有lncRNAs中,124個是顯著差異表達的。同時,17,690個mRNAs被鑒定出來,其中544個是差異表達的。隨後的GO富集分析顯示了這些mRNA和lncRNAs與ATP結合、纖毛組裝和氧化還原等功能相關。基於生物信息學方法進行lncRNA和mRNA聯合分析後,得到10個lncRNA-mRNA共表達關下系對及2個lncRNA-mRNA反向調控關系對。除此之外,作者運用qRT-PCR對於共表達的mRNALOC428510和lncRNAMSTRG.408進行驗證,進一步的揭示了lncRNA與公雞的精子活力的相關性。這是首例從基因組的層面上研究lncRNA與雞睪丸中精子活力關系的研究,為控制和了解公雞繁殖力提供了重要的參考依據。


                Liu, Yifan, et al. "Analyses of Long Non-Coding RNA and mRNA profiling using RNA sequencing in chicken testis with extreme sperm motility."Scientific reports7.1 (2017): 9055.(Impact factor: 4.259)


                A. 高精子活力公雞樣本和低精子活力公雞樣本中差異表達的lncRNAs和mRNA聚類熱圖

                B. lncRNA和mRNA表達箱線圖,顯示lncRNA的總體表達水平低於mRNA

                研究趨勢與研究熱點

                研究現狀:
                1.闡明lncRNA對鄰近的基因的順式(cis)調控作用或對遠距離基因的反式(trans)調控作用;
                2.研究lncRNA作為蛋白骨架或分子伴侶參與蛋白質構象與功能的周雁云突然消失在了空气中調控,以及招募蛋白質到細胞內的特定位置;
                3.lncRNA與疾病的關系,具備很大被開發成疾病標誌物的潛力。


                研究前沿趨勢:
                1.lncRNA作為ceRNA的功能機制等Ψ ;

                2.以lncRNA為中心,利用多組學聯合分析手法,闡明№非編碼RNA在生物體內繁雜的調控機制;
                3.lncRNA本身可變剪切事件的研究;
                4."非編碼"lncRNA編碼肽段。

                客戶常◆見問題

                為什麽要在lncRNA建庫的時候采ぷ用去除rRNA的方法?
                因為lncRNA不同於真核生物的mRNA,在真核生物中,lncRNA可能帶有PolyA尾巴,也可能不帶有PolyA尾巴。為了保證可以對樣本中盡可能全的lncRNA進行分析,所以采用去除核糖體的方法。

                lncRNA和mRNA是否可以同時進行分析?
                可以,在進行lncRNAs測序的同時,可以同時得到mRNA的信息。

                可以對無參物種的lncRNA進行測序分析嗎?
                可以。對於無參考基因組的lncRNA預測,與分析無參基因組mRNA方法基本一致,只不過會在後續的分析過程排除其編碼能力(coding potential)。無參非編碼RNA有幾種方式去預測:(1)通過尋找近緣已知物種的相似基因組序列作為參考基因組,比如梅花↓鹿的可以用牛的基因組;(2)使用∩已有的cDNA序列作為參考基因組,這種方法在植物的研究中比較常見;(3)如果所測參考物種沒有相近或者相似的基因組︻,就需要運用軟件基於片段重復區進行直接的de novo拼接,比如trinity,SOAP等軟件,同時也要對於coding potential進行篩查。對於無參的lncRNA測序分析,理論上可行,但是相對於有參物種,其分析及預測結果可靠性會有所下降。

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