Pre-made lentivial particles express human codon optimized wild-type Cas9 endonuclease under suCMV promoter, with our proprietary NLS (Nuclear Localization Signal) at its N-terminal, for the best nuclear penetration. It also contains a RFP-lasticidin fusion dual marker (under RSV promoter) for selection of the transduced cells via RFP fluorescent signal or via Blasticidin antibiotic. The fluorescent signal provides a real-time monitoring of the lentivirus’ transduction efficiency in your cell types.
The particles was concentrated and provided in PBS solution which used for serum sensitive culture, hard to transduced cells or for in vivo application.
See Product Manual here (.pdf).
Application: used for CRISPR gene editing ( Note: used with a separate “gene specific gRNA lentivirus” or ” gene specific gRNA vector” for CRISPR editing )
Amount: 5 x 107 IFU/ml x 200ul in PBS.
Shipping and storage: overnight shipment in dry-ice package. Stored at -80oC.
Cat#: LVP707-PBS
ebiomall.com
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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。
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。
http://www.biomart.cn/infosupply/17197307.htm
转录因子(启动子结合)微孔板阵列检测试剂I(FA-2001_Promoter-binding_TF_profiling_assay_I).pdf(91.72k)
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,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!
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

