![Iwai-Chem/Anti-Mouse IFN-γ Monoclonal Antibody [XMG1.2]/Azide Free & Low Endotoxin/E-AB-F1101-Azide Free & Low Endotoxin](images/no_picture.gif)
Product Description
Anti-Mouse IFN-γ Monoclonal Antibody
Product Details
| Alternate Names | Interferon gamma,Ifng,IFN-gamma，IFNγ |
| Clone No. | XMG1.2 |
| Reactivity | Mouse |
| Host | Rat |
| Isotype | Rat IgG1, κ |
| Uniprot ID | P01580 |
| Background | IFN-γ is a potent multifunctional cytokine which is secreted primarily by activated NK cells and T cells. Originally characterized based on anti-viral activities, IFN-γ also exerts anti-proliferative, immunoregulatory, and proinflammatory activities. IFN-γ can upregulate MHC class I and II antigen expression by antigen-presenting cells. |
Datasheet & Specification (Click link)
| Catalog No. | Product Name | Sizes |
| E-AB-F11010 | AF/LE Purified Anti-Mouse IFN-γ Antibody[XMG1.2] | 50 μg,500 μg,1 mg |
| E-AB-F1101A | Purified Anti-Mouse IFN-γ Antibody[XMG1.2] | 50 μg,100 μg |
| E-AB-F1101B | Biotin Anti-Mouse IFN-γ Antibody[XMG1.2] | 50 μg,100 μg |
| E-AB-F1101C | FITC Anti-Mouse IFN-γ Antibody[XMG1.2] | 20 Tests,50 Tests,100 Tests,200 Tests |
| E-AB-F1101D | PE Anti-Mouse IFN-γ Antibody[XMG1.2] | 20 Tests,50 Tests,100 Tests,200 Tests |
| E-AB-F1101E | APC Anti-Mouse IFN-γ Antibody[XMG1.2] | 20 Tests,50 Tests,100 Tests,200 Tests |
References
Caution must be taken to avoid contact with skin or eyes. In such a case, rinse thoroughly at once with water. Do not ingest, inhale, or swallow. Seek medical attention immediately. Wear appropriate protective clothing such as laboratory overalls, safety glasses and gloves. It is strongly advised that this product should be handled by people who have been well trained in laboratory techniques and that it is handled with care pursuant to the principles of good laboratory practice. All chemicals are deemed potentially harmful. The vial is prone to fall over. Use caution, especially when the lid is off .
FOR RESEARCH USE ONLY, NOT FOR USE IN DIAGNOSTIC PROCEDURES.
* Remark Icon :
WB=Western Blotting, IP=Immunoprecipitation, IF=Immunofluorescence, IHC=Immunohistochemistory, IHC-p=Immunohistochemistory Paraffin, FCM=Flow Cytometry, CH=ChIP Assay
Manufactured by: Elabscience
Questions about this product? Ready to place an order? Email us at orders@iwai-chem.comor give us a call: (650) 486-1541 |
ebiomall.com
>
>
>
>
>
>
>
>
>
>
>
>
基因表达(gene expression)是指细胞在生命过程中，把储存在DNA顺序中遗传信息经过转录和翻译，转变成具有生物活性的蛋白质分子。即表达=转录+翻译
转录量和拷贝数是相等的（产生的RNA），但和表达量（蛋白质，最终产物）不同意思，只是表达的第一步，只有转录的也都同样顺利翻译成蛋白质才有同时满足的可能。
转录增加 不等于 表达增加表达增加 也不等于 转录增加成功转录 不代表 成功表达成功表达 说明 成功转录
但严格来说，还是有区别的。因为基因的表达产物包括蛋白质和RNA（rRNA和tRNA）。如果产物是蛋白质，就是转录翻译；如果产物是RNA，就只是转录过程，没有翻译过程。
单等位基因表达（monoallelicgeneexpression）是指在二倍体生物的细胞中一个基因的全部转录本均来自一个等位基因的现象。群体水平的细胞表达谱分析（bulkanalysis）表明，印记效应与等位基因间的相互抑制作用是产生单等位基因表达的两种可能的机制。由于群体水平的分析可能低估了单细胞内单等位基因表达的普遍程度，单细胞水平的研究可以更加全面地揭示细胞内的单等位基因表达现象。
中国科学院遗传与发育生物学研究所多个课题组以水稻叶肉细胞为对象，合作研究并揭示了植物中存在广泛的单等位基因表达。焦雨铃研究组将单细胞转录组的测定技术（single-cellRNA-seq）应用于植物细胞，并成功获得了两个水稻亚种（93-11和Nipponbare）及其正反交后代（F1）的叶肉细胞的单细胞表达谱。钱文峰和王秀杰研究组利用93-11和Nipponbare亚种之间的单核苷酸多态性估计出F1细胞中两个等位基因的表达量。通过比较等位基因的表达量，定义出细胞中单等位基因表达的基因。结果表明，单个细胞中约三分之二的基因是单等位基因表达的。进一步研究发现，等位基因表达的独立性和随机性能够很好地解释细胞中单等位基因表达的现象。该研究在单细胞水平上揭示了单等位基因表达现象的普遍性和可能的机制，为进一步研究细胞内基因表达调控规律奠定了基础。
上述研究成果于2017年9月23日在线发表于ScienceBulletin(DOI:10.1016/j.scib.2017.09.011)。焦雨铃研究组已毕业的博士生韩莹莹和钱文峰研究组的博士生楚霄为该文章的共同第一作者。焦雨铃和钱文峰为该文章的共同通讯作者。王秀杰研究员参与了课题合作。该研究得到了科技部973项目、中组部“万人计划”和植物基因组学国家重点实验室的资助。
图：水稻叶肉细胞呈现出广泛的单等位基因表达
生命活动丰富多彩、千变万化。但是万变不离其宗，不管如何变化都围绕着中心法则展开。核酸作为遗传物质指导蛋白质的表达，表达产生的一些特殊蛋白（如转录因子、调控蛋白）反过来又对DNA指导合成蛋白质的过程进行调控。对基因表达调控的研究一直是生物学研究热点，涉及到生命活动的各个过程，也是各类信号通路研究无法绕过的部分。
当面对某个基因表达调控研究时，第一个想到的研究对象是什么？没错，就是基因的启动子。通过启动子区域对基因表达进行调控是最直接有效的手段，所以也是研究基因表达调控的重点。现在的基因数据库信息丰富，拿到基因及其启动子序列非常简单。那么问题又来了，拿到启动子序列以后，下一步怎么找相关的调控蛋白/转录因子呢？生物信息学方法预测？你会得到很多可能的目标调控蛋白/转录因子，还要做实验一个一个验证。凝胶迁移（EMSA），染色质免疫共沉淀（ChIP）？只能针对已知能与启动子结合的调控蛋白/转录因子，而且还需要相应探针/抗体，对于大量筛选无能为力。
美国Signosis的转录因子(结合启动子)微孔板芯片检测试剂可以方便、高效地解决这一问题。该方法专门用于筛查与特定DNA序列（通常是含有转录因子结合位点的启动子序列）相互作用的调控蛋白/转录因子，获得目的基因的启动子序列后，使用该方法可以筛查48/96种常见的调控蛋白/转录因子与启动子序列结合情况。该方法利用转录因子与特定DNA序列结合的特点，针对每一种转录因子设计相应的生物素标记探针；当混合探针与核蛋白样本共同孵育时，探针与相应的转录因子结合形成转录因子/探针复合物；除去游离的探针，收集转录因子/探针复合物；分离复合物中的DNA探针，探针的量与转录因子含量呈正相关。在探针混合物中同时加入启动子片段，如果DNA序列中含有转录因子结合位点，就会与生物素标记的探针竞争性结合转录因子，转录因子与相应探针形成的复合物减少。通过比较有无目的基因启动子片段中转录因子探针检测差异，可以分析出与无目的基因启动子片段相互作用的转录因子种类。
这种方法可以简单、快速地在48/96种常见转录因子筛选出与目的启动子片段相互作用的调控蛋白/转录因子，从而进一步探索目的基因的表达调控。待筛选的调控蛋白/转录因子都是在生命活动中起重要通的调控蛋白/转录因子，大大方便了后续的基因表调控、信号通路及其它方面的研究。
最近导师要求做一个关于PARP家族蛋白在肝癌和癌旁组织中转录以及表达情况的初步研究，以确定目前的课题是否有很大价值。我之前一直在做湿实验，没有生信背景，所以对这个工作比较头疼。我不会编程，所以直接上网查找有没有可以在网上直接进行分析的网站。我一开始是上cbioportal上对肝癌的mRNA转录谱进行分析，但网站里面提供的对照是一个所谓的标准正常人。我没查到这个所谓的标准正常人是什么，而且导师说肝癌可能存在个体差异，所以要求用肝癌及其对应的癌旁组织的转录谱和表达谱进行分析。我上GEO搜索癌旁组织（paracanceroustissue），根本什么想要的结果都没有。我现在完全是一头雾水，无从下手，希望有做相关领域工作的前辈们或是做与之类似的工作的前辈们提供指导，非常感谢！
基因表达谱测序是直接对某一物种或特定细胞在某一功能状态下产生的mRNA进行高通量测序，可以用来研究基因的表达差异情况。该技术结合了转录组测序建库的实验方法，与转录组测序相比，基因表达谱测序要求的读长更短，测序通量更小，但仅可用于基因表达差异的研究。
转录组测序是RNA水平测序，相当于DNA水平的基因组测序，是一个框架。表达谱主要研究的是基因表达量的变化，上调或下降。先要有转录组或是基因组才可以做表达谱，否则没有Ref做参考。
转录组测序和表达谱测序其实都是通过高通量测序技术进行的，转录组测序主要是针对没有参考基因组（即基因组未完成测序）的物种，侧重于获得你材料的全部转录组信息；而表达谱则侧重于检测各个基因的表达量。
大家好，本人实验小白一枚，目前在寻找自己的毕业课题，有个实验问题想请教论坛里面的各位大侠。前期的实验证明某个转录因子具有抑癌作用，在正常肝脏组织中高表达，在肝癌组织中低表达，在HepG2，SMMC-7721等肝癌细胞株中缺失表达。我现在想用染色质免疫共沉淀结合高通量测序的方法筛选它的下游基因，由于在肝癌细胞株中缺失表达，我可以构建一个过表达转录因子的质粒到肝癌细胞株中做染色质免疫共沉淀吗？或者还有更好的方法筛选下游基因吗？谢谢！
近期发表在《科学》(Science)以及其他杂志上的一些新研究证实，转录实际上是决定蛋白质丰度中最具影响力的步骤。
例如，近期来自哈佛-麻省理工Broad研究所的Marko Jovanovic等在Science杂志上发表文章，称检测了处于稳定状态和响应细菌脂多糖(LPS)时的小鼠骨髓树突细胞。他们发现在稳定状态时，mRNA水平、翻译速度和蛋白质降解速度可分别解释68%、26%和8%的蛋白质表达差异。当用LPS刺激细胞时，mRNA水平似乎可以解释90%的蛋白质表达差异，而翻译和蛋白质降解只能解释4%和6%的差异。Jovanovic等发现，在LPS处理的情况下，核糖体、线粒体以及其他一些高表达管家蛋白的翻译和蛋白质降解速度发生了更多改变，表明这两个步骤在控制一些过程中发挥了重要的作用。
来自加州大学洛杉矶分校统计学和人类遗传学助理教授Jingyi Jessica Li，和劳伦斯伯克利国家实验室的Mark Biggin，则在PeerJ杂志的一篇论文中用两种方法重新分析了2011年一项Nature研究的数据，说明了一些检测错误。他们证实采用第一种方法结果表明mRNA水平差异可以解释最小56%的蛋白质水平差异，而第二种方法表明mRNA水平可以解释84%的蛋白质表达差异，其中转录占73%，RNA降解占11%，而翻译和蛋白质降解各自仅占8%。
在3月6日，发表在Science杂志上的一篇题为“Statistics requantitates the central dogma”的文章中，Li和Biggin综述了上述这些近期的研究，得出了转录是蛋白质丰度最大贡献者这一结论。他们认为，他们自身以及近期其他一些研究工作都采用了更细致的统计学方法，来评估或是减少了实验性检测错误。Li和Biggin认为，早期的一些研究得到的有关翻译影响的结果实际上是由于实验错误所导致。
研究人员提出，科学家们精确地模拟基因表达需要采用更准确的测量和分析方法。他们的研究对于鉴别出可以有效治疗各种疾病的药物具有重要的影响。
原文链接：Statistics requantitates the central dogma
Dynamic profiling of the protein life cycle in response to pathogens
