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microRNA數(shù)據(jù)分析服務(wù)
針對(duì)microRNA,敏芯科技獨(dú)家推出全面且權(quán)威的分析服務(wù)
服務(wù)類別:芯片與生物信息學(xué)總訪問(wèn):4280
最后更新:2014-4-1半年訪問(wèn):30
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microRNA分析方案

 
一、microRNA轉(zhuǎn)錄因子預(yù)測(cè)分析(推薦)
       
        為了探索目標(biāo)microRNA的上下游調(diào)控關(guān)系元件,對(duì)下載的目標(biāo)miRNA序列進(jìn)行基因組定位后,針對(duì)目標(biāo)microRNA,提取TSS上游4500bp序列和下游500bp序列作為轉(zhuǎn)錄因子(TF)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)。使用轉(zhuǎn)錄因子數(shù)據(jù)庫(kù)和轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)預(yù)測(cè)程序完成轉(zhuǎn)錄因子預(yù)測(cè)分析。
 
 
二、microRNA靶基因分析
 
2.1. microRNA非編碼區(qū)靶基因預(yù)測(cè)項(xiàng)目(推薦)
      
       對(duì)于非編碼區(qū)靶基因的預(yù)測(cè),采用多個(gè)軟件分別進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)于有些無(wú)法對(duì)應(yīng)的目標(biāo)microRNA,可參考miRGator軟件。一般取幾種軟件預(yù)測(cè)結(jié)果的交集,即overlap部分做為最終預(yù)測(cè)結(jié)果。
 
2.2. microRNA編碼區(qū)靶基因預(yù)測(cè)項(xiàng)目(可選)
     
       對(duì)于編碼區(qū)靶基因的預(yù)測(cè),提取目標(biāo)microRNA編碼區(qū)序之后做多物種比對(duì),搜尋到保守區(qū)段后進(jìn)行靶位點(diǎn)預(yù)測(cè),整理保守的靶位點(diǎn),并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。編碼區(qū)基因也是microRNA結(jié)合位點(diǎn)的預(yù)測(cè)已經(jīng)很多頂級(jí)文章報(bào)道。詳情請(qǐng)查看本公司網(wǎng)站相關(guān)內(nèi)容。
 
 
三、microRNA與靶基因網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建(推薦)
       
     我們通過(guò)整合microRNA與靶基因之間的調(diào)控, microRNA靶基因之間的蛋白-蛋白相互作用。該網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建,可以在全局的水平上直觀的反應(yīng)基因之間的相互關(guān)系,同時(shí)反映了基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。網(wǎng)絡(luò)中連接度高的基因,稱為hub基因。Hub基因往往對(duì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性起到重要作用。因?yàn)閔ub會(huì)影響大部分基因,是基因調(diào)控的核心,一般認(rèn)為其重要性要高于普通基因。一般來(lái)講,大部分hub基因都是轉(zhuǎn)錄因子。 
 
 
     
     對(duì)于一些轉(zhuǎn)錄因子,本身可以結(jié)合在microRNA的啟動(dòng)子區(qū)域,調(diào)控microRNA。而該microRNA同時(shí)又可能也結(jié)合在轉(zhuǎn)錄因子的3’ UTR下調(diào)該轉(zhuǎn)錄因子。這本身就是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)。方法是靶基因預(yù)測(cè)與啟動(dòng)子分析進(jìn)行綜合分析。
 
五、microRNA啟動(dòng)子甲基化分析(可選)
     
       為了探索甲基化對(duì)目標(biāo)microRNA的影響,下載目標(biāo)microRNA的啟動(dòng)子區(qū)域序列,并通過(guò)相關(guān)算法尋找目標(biāo)microRNA可能的甲基化位點(diǎn)(CpG island),并設(shè)計(jì)四對(duì)引物:一對(duì)甲基化,一對(duì)未甲基化引物以指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)(MSP-PCR的方法)驗(yàn)證。
 
 
六、microRNA 在不同組織、細(xì)胞中的表達(dá)分析(可選)
    
      為了考察microRNA在空間部位上的表達(dá)分布,利用在human不同組織、細(xì)胞中克隆測(cè)序數(shù)據(jù),計(jì)算目標(biāo)miRNA 的相對(duì)表達(dá)量。表達(dá)量用測(cè)序miRNA copy數(shù)除以相應(yīng)組織中miRNA copy總數(shù)再乘以1000,即copies per kilo(CPK)。分析所有的組織、細(xì)胞系、腫瘤中microRNA 的表達(dá)。
 
 
     
      GO數(shù)據(jù)庫(kù)包含了基因參與的生物過(guò)程,所處的細(xì)胞位置,發(fā)揮的分子功能三方面功能信息,并將概念粗細(xì)不同的功能概念組織成DAG(有向無(wú)環(huán)圖)的結(jié)構(gòu)。Gene Ontology是一個(gè)使用有控制的詞匯表和嚴(yán)格定義的概念關(guān)系,以有向無(wú)環(huán)圖的形式統(tǒng)一表示各物種的基因功能分類體系,從而較全面地概括了基因的功能信息,糾正了傳統(tǒng)功能分類體系中常見的維度混淆問(wèn)題。在基因表達(dá)譜分析中,GO常用于提供基因功能分類標(biāo)簽和基因功能研究的背景知識(shí)。利用GO的知識(shí)體系和結(jié)構(gòu)特點(diǎn),旨在發(fā)掘與基因差異表達(dá)現(xiàn)象關(guān)聯(lián)的單個(gè)特征基因功能類或多個(gè)特征功能類的組合。
 
 
     
      我們將靶基因基因使用GenMAPP v2.1向KEGG pathway數(shù)據(jù)庫(kù)映射,并統(tǒng)計(jì)基因在每個(gè)pathway中的富集程度(enrichment p-value)

 

 

 

 

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