lncRNA测序
长链非编码RNAs（long non-coding RNAs，lncRNAs）一般是指长度大于200 nt的RNA，位于细胞核内或胞浆中，不参与蛋白质编码功能，以RNA形式在多种层面上（表观遗传调控、转录调控以及转录后调控等）调控基因的表达水平，在生命活动中具有重要作用。结合在固相载体表面的抗原或抗ti仍保持其免yi学活性，酶标记的抗原或抗ti既保留其免
pcr实验室
lncRNA测序
长链非编码RNAs（long non-coding RNAs，lncRNAs）一般是指长度大于200 nt的RNA，位于细胞核内或胞浆中，不参与蛋白质编码功能，以RNA形式在多种层面上（表观遗传调控、转录调控以及转录后调控等）调控基因的表达水平，在生命活动中具有重要作用。结合在固相载体表面的抗原或抗ti仍保持其免yi学活性，酶标记的抗原或抗ti既保留其免yi学活性，又保留酶的活性。
长链非编码RNA测序（long non-coding RNA sequencing，lncRNA-Seq）是一种使用特定方法降低样本中rRNA 的丰度，对富集到的 RNA进行文库构建，再对高通量测序仪产出的数据进行信息分析的研究方法。lncRNA-Seq可一次性获得样本中全部的lncRNAs信息，对lncRNAs的类别、功能进行的深入分析，从而准确地获得与特定生物学过程（例如发育、疾病等）相关 lncRNA信息。在检测RNA结合蛋白时，依据目的RNA结合蛋白的位置，可用纯化或部分纯化的蛋白，也可用核或胞质细胞抽提液。
STR检测
短串联重复(Short tandem repeats, STR)，又称微wei星DNA(Microsatellite DNA)或简单重复序列(Simple repeat sequence, SRS或SSR)，是广泛存在于原核生物和真核生物基因组中的核苷酸重复序列。有丝分裂过程中DNA链之间的错配引起的fu制滑动被认为是导致STR产生的较为常见原因，并且依据不同fu制单元大小的不同以及不同物种之间，fu制滑动发生的概率也不相同。腺相关病毒具有gan染温和,免yi原性小,长效稳定表达的特点,主要应用于动物体内注射。
STR是以序列 (core repeat units) 首尾相连多次重复形成。每个STR的序列结构相同，长度为2-6bp，但其重复单位数目和重复区域的长度不同，因此STR在不同种族、不同人群之间的分布具有差异性，构成了STR遗传多态性。不同个体之间在一个同源STR位点的重复次数也不同，因而同指纹识别一样，STR位点分析也可对个体进行身份识别。该技术先用甲醛等试剂交联细胞内的“蛋白-RNA”互作复合物，裂解细胞后，用靶蛋白特异的抗l体(或标签抗l体)做免l疫沉淀，获得“靶蛋白-RNA”互作复合物，去交联分离其中的RNA。通过识别个体基因组在特定位点的特定序列重复，即可创建其基因档案。基于此，STR分析法已经成为一种重要的鉴定分析方法，应用于法医学、qin子鉴定及细胞鉴定等领域。
Southern杂交
实验原理
Southern印迹杂交（Southern blot）是1975年由英国人southern创建，是研究DNA图谱的基本技术。Southern印迹杂交是进行基因组DNA特定序列定位的通用方法。用亚硫酸氢盐处理基因组DNA，所有未发生jia基化的胞嘧定被转化为尿嘧ding，而jia基化的胞嘧定不变。一般利用琼脂糖凝胶电泳分离经限制性内切酶消化的DNAl片段，将胶上的DNA变性并在原位将单链DNAl片段转移至尼龙膜或其他固相支持物上，经干烤或者紫外线照射固定，再与相对应结构的标记探针进行杂交，用放l射自显影或酶反应显色，从而检测特定DNA分子的含量。
蛋白质定量组学服务
细胞内蛋白质组丰度的动态变化对不同生命过程有重要影响。例如在许多疾病的发生和发展进程中，常常伴随着某些蛋白质的表达异常。相对于传统芯片而言，RNA-Seq无需预先设计探针，即可对物种的细胞类型的转录组进行检测，能够提供较的数字化信号，更高的检测通量以及更广泛的检测范围，是目前深入研究转录组复杂性的良好工具。目前定量蛋白质组学技术主要分为标记(label)策略和非标记的(label free)定量策略，其中标记策略又分为体内标记(如 SILAC、15N 标记)，以及体外标记(如 iTRAQ、TMT 标记) 。
传统的基于2D双向凝胶电泳分离的蛋白质组通常可以鉴定出约1000种蛋白，对全蛋白质组的覆盖仅在5~10%左右，不能满足高通量定量蛋白质表达谱分析的要求。我们结合样品制备与高分辨率、高灵敏度的液相色谱-质谱联用技术，可在细胞与组织类样品中鉴定直至多于10000个蛋白，对全蛋白质组的覆盖>60%。标准的生物信息学分析能够得到mRNA、lncRNA、circRNA、miRNA各自的研究内容，靶向调控网络、ceRNA网络、共表达网络分析可以将这几种RNA联合起来分析，从而发现新的调控网络模型。结合生物信息学分析，为您构建高通量蛋白质定量表达谱。
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