Oneanti-microRNAlentiviector(5.0ug)anditsready-to-useanti-miRNAlentivirus(0.5ml),andOnenegativecontrolanti-miRNAlenitvector(5.0ug)anditscontrollentivirus(0.5ml).
Theanti-miRNAwasexpressedundertheconstitutivehuman U6 promoter. Theanti-miRNAlentivectoraslocontainsa Blasticidin MarkerunderRsvpromoter,whichallowstoselectthepositivecellbyBlasticidinselection.See Anti-miRNAlentivirus manual formoredetailsaboutthelentivector.
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(1)0.5mlofpre-madespecificanti-miRNAlentiviruswithtiter at~1×107 IFU/ml;
(2)0.5mlofpre-madenegativecontrolanti-miRNAlentiviruswithtiter at~1×107 IFU/ml;
Note: pleaseprovidethemiRNA IDduringcheckoutinthe“Comments”field,or emailus themiRNAtargetIDoritsmaturemiRNAsequencethatyouwanttoinhibitorrepress.
Cat#: A-miRNAU6-Bsd, 
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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
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。
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。
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！
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)
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？
