
Pre-madelentivirusexpress RenillaLuciferasereporterunderaminimalpromoterinsertedwith8tandemrepeatsofAP1ResponsiveElement(AP1-RE),fordetectingMAPK/JNK-AP1 signalingpathwayacitvity.
Thislentivirus alsocontaintheBlasticidinselectionMarkerundertheconstitutiveRSVpromoterforantibioticselection. See ProductManual fordetails(.pdf).
Ifdesired,youcanalsousea pathway“ControlLentivirus”toestablishtheNo-responsecontrolprofiletoyourpathwaystimulus.Thecorresponding pathwaycontrollentivirusis:CAT#:Path-Ctr8.
Amount: 200ul/pervial,at1x107IFU/mlinDMEMmediumwith10%FBS.
Cat#:LVP956-B
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请教各位,我是做在体实验,在体给予刺激30分钟后观察蛋白的表达变化,结果是蛋白表达升高,但有人质疑30分钟这么短的时间能否真的引起蛋白表达的明显变化,所以请教各位,一般蛋白从转录到表达需要多长时间?
表达谱差异分析(differential expression profiling)主要包括基因表达谱(gene expression profiling) 和蛋白质表达谱(protein expression profiling) 。大规模表达谱分析已经成为认识疾病分子机制的有利方法,在癌症研究等方面取得了一定的进展。成功的表达谱分析基于实验及其过程分析的有机结合。实验过程从关注的疾病开始,首先收集大量的疾病相关组织样本,样本数量可从10 多个到数百个,但必须足以对每一组织类型及个体差异进行比较分析,而且许多情况下不能仅简单地分为正常和疾病组织。例如,在对糖尿病的研究中,所收集的样本来自健康人、胰岛素耐受和糖尿病病人的不同试验阶段,如胰岛素治疗前后。样品还应包括其他器官的取材,以便进行基因表达的组织分布研究。为了便于对后来的实验数据进行分析管理,需采集并储存所有的组织样本和临床参数。接下来进行组织样本的处理,利用生物芯片(寡核苷酸芯片、cDNA 芯片或全基因组芯片) 进行表达谱测定,并进行生物信息学分析。
通常,表达谱的分析结果需进一步的实验加以证实。定量RT2PCR 是最灵敏的确证方法,该方法还可以将确证实验的范围扩大到原测组织以外的更广泛的组织和组织类型,揭示基因表达的组织分布情况。
确证实验揭示了疾病相关基因。据此,可以进行进一步研究,探索这些基因的功能,开发新的治疗手段。例如,对于正常和疾病组织中表达有显著性变化的基因,可以进行新治疗靶点的鉴定和确定研究,或利用实验和分析工具研究分析其功能;对于疾病组织中活性升高的酶,可以当作前药活化酶进行鉴定研究。典型的表达谱能够显示疾病过程中有大量的已知基因表达的改变,而许多已知基因的代谢通路、表达产物酶学分类和蛋白质功能业已发表,将两者对照分析,可以鉴定出酶活性,选择其中可能成为前药活化酶的部分进行进一步研究;对于疾病特异的蛋白质,可以进行抗原表型分析,决定疫苗的开发策略。
寻找差异表达基因的方法除芯片技术外,一些新的检测方法如差异显示PCR ( differential display PCR, DD-PCR) 、消减杂交( suppression subreactive hy bridization , SSH) 等也相继得到结合应用。
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(只有很浅薄的R基础),而且没有统计学基础,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(我只会看网站上红得蓝的表达上调下调的标记,不会看zscore什么的。。。),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!
如题,我现在做出了一个蛋白相对于正常组织,在肿瘤里表达升高。想做某转录因子调控它的表达。查了转录因子预测的网站,每个预测的都很不一样,而且参与其调控的转录因子有几十个。我该怎么办呢?用什么实验技术或者方法能找到一个能做的呢?
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

