
Pre-made lentiviral particles for sub-cellular labeling Mitochondria. GFP fluorescent signal targeted in Mitochondria by the Leader sequence of the engineered E1 alpha pyruvate dehydrogenase. This is the version containing Puromycin (Puro) antibiotic selection marker.
Please see Product manual (.pdf) for details.
Amount: 200ul/vial x (1×107 IFU/ml) in DMEM medium with 10% FBS and 60ug/ml of polybrene.
Cat#: LVP893-G
ebiomall.com






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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!
这个词表示“将思想文字化”或是“用本国语言将外语抄写、誊录”
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)
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?
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
应用高通量技术进行转录组测序是一种快捷可靠的获取转录组信息的方法。mRNA的转录本表达分析,通过获得研究对象基因组转录区域的信息,鉴定转录发生位点,可变剪切等,其精确的计数方法更可对基因进行精确的定量分析。
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

