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          轉錄組測序
          miRNA測序

          產品詳情
          在線詢價

          技術簡介
          microRNA是一類存在于真核生物中的,長度為~22nt的單鏈小分子RNA。miRNA通過與靶mRNA的結合,促使mRNA降解或是阻礙其翻譯,從而抑 制靶基因的表達。miRNA參與細胞增殖、凋亡、分化、代謝、發育等各種生物學過程,并可以作為生物標志物或疾病調控因子發揮作用。云序生物的miRNA測序服務配合強大的生信分析實力,我們可提供的不僅是海量的測序數據,而且是根據您的研究目的,針對性地挖掘提煉出取之即可用的結果及出版級圖片。
          云序優勢
          一站式服務:
          客戶只需提供細胞、組織、體液或總RNA,云序生物為您完成從樣品準備,文庫制備,上機測序到數據分析的整套服務流程。
          特異性富集miRNA片段:
          特異性富集和檢測miRNA,miRNA有效數據比例高于其它公司提供的常規small RNA測序服務。
          專業的生物信息學分析:
          云序生物具有強大的生物信息學團隊,能夠滿足客戶的各類深入數據分析要求。
          樣本要求
          樣品類型:
          組織、細胞、體液或RNA樣品。其它類型樣品請詳詢。
          樣品量:

          a) 細胞:2×106

          b) 組織:50 mg

          c) 體液:全血、血清、血漿2-3 ml

          腦脊液:5 ml

          尿液:50 ml

          d) 總RNA:2μg (OD260/280≥1.8;OD260/230≥1.5; 無明顯降解,電泳檢測樣品特征性條帶完整清晰,無明顯彌散或拖尾)

          樣品運輸及保存: 

          樣品運輸:樣品置于1.5mL管中,封口膜封好,干冰運輸。

          樣品保存:細胞樣品或新鮮組織塊(切成5-10 mg的小塊),可用TRIZOL或RNA保護劑處理,液氮凍存后,-80℃保存,RNA樣品可溶于乙醇或RNA-free的超純水中,-80℃保存,樣品保存期間避免反復凍融。

          數據分析(下列有※表示個性化分析)

          1、差異miRNA篩選與聚類篩選 

          兩組或多組樣品間的差異表達miRNA(Fold Change≥2, P值≤ 0.05)。

          注:Fold Change代 表差異程度,P值代 表差異的明顯性,篩選中采用的倍數變化會根據具體數據情況進行調整 。

          差異miRNA篩選與聚類篩選

          2、miRNA靶基因預測

          云序生物整合了TargetScan、mirBase、miRanda等權威miRNA靶基因預測軟件,提供極嚴謹可靠的靶基因預測數據,通過軟件預測miRNA的靶基因,從而推測miRNA的生物學功能。

          miRNA靶基因預測


          3、miRNA靶基因網絡

          構建miRNA靶基因網絡。


          miRNA靶基因網絡


          4、miRNA靶基因GO和信號通路分析

          對miRNA的靶基因進行GO和信號通路分析,從而幫助推斷miRNA的生物學功能。


          miRNA靶基因GO和信號通路分析



          5、miRNA-靶基因GO或靶基因通路網絡分析 

          利用miRNA靶基因及靶基因GO或信號通路分析,構建網絡圖,通過網絡圖可發現核 心miRNA以及miRNA調控的核 心基因功能

          miRNA-靶基因GO或靶基因通路網絡分析  


          6、miRNA上游轉錄因子分析 

          預測特定miRNA上游的轉錄因子結合位點,幫助推斷該miRNA的調控機制。


          miRNA上游轉錄因子分析


          7、新miRNA預測(脊椎動物) 

          預測尚未被發現的新miRNA。


          新miRNA預測(脊椎動物)


          案例解析
          案例1:通過血清中特定microRNA的表達特征預測非小細胞肺ai患者生存期長短

          原文:Serum microRNA signatures identified in a genome-wide serum microRNA expression profiling predict survival of non-small-cell lung cancer

          期刊:Journal Of Clinical Oncology 影響因子:26.30
          作者通過microRNA高通量測序對兩組生存期不同的非小細胞肺ai患者的血清樣品進行檢測,發現了11個差異表達的microRNA。通過實時定量PCR進一步驗證,找出了4個與生存期長短相關的microRNA。通過生物信息學分析,根據這4個microRNA在訓練樣品組中的表達情況構建了一個預測模型。基于這個模型,只需檢測血清中這4個microRNA的表達值,就可以推斷出罹患非小細胞肺ai的風險,并預測生存期長短。

          303個早期非小細胞肺癌患者的風險值分析

          圖1. 303個早期非小細胞肺ai患者的風險值分析

          (A)風險值分布;(B)患者的生存狀況和生存時間;(C)4個關鍵microRNA在非小細胞ai患者中的表達情況

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