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單細胞測序技術服務 靶向lncRNA单细胞全转录组测序 單細胞全轉錄組測序 |
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生物分子凝聚體研究 HyPro靶RNA临近标记技术 |
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RNA-蛋白相互作用 HyPro - MS CHIRP – MS RNA pull-down MS |
RNA-RNA/DNA相互作用 HyPro-seq/芯片 CHIRP-seq |
蛋白-RNA相互作用 AGO APP seq/芯片 RIP-RNA seq/芯片 |
蛋白-蛋白相互作用 RIME MS CoIP-MS |
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NGS测序技术服务 R-loop 测序分析服务 |
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NGS测序技术服务 環狀DNA测序 |
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基因芯片技術服務 Small RNA修饰芯片 m6A单碱基分辨率芯片 mRNA&lncRNA表观转录组芯片 circRNA表观转录组芯片 |
NGS测序技术服务 表觀轉錄組學測序服務 RNA m6A甲基化测序（MeRIP Seq） |
LC-MS mRNA碱基修饰检测 tRNA碱基修饰检测 |
PCR技术服务 MeRIP-PCR技术服务 m6A绝对定量RT-PCR技术服务 m6A单碱基位点PCR（MazF酶切法）技术服务 |
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Ribo-seq Ribo seq |
核糖體-新生肽链复合物(RNC) RNC联合 circRNA芯片 RNC联合 lncRNA芯片 RNC联合mRNA-seq |
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蛋白表達定量 Label free非标定量技术 TMT标记定量技术 PRM靶向定量 |
piRNA（Piwi-interacting RNA）是从哺乳动物生殖细胞中分离得到的一类非编码小RNA。成熟的piRNA是一类长约26-32nt的单链小RNA分子。在小鼠睾丸内只存在几百种不同的miRNA，而piRNA却至少有5万种。piRNA即使在近缘物种之间保守性也很差，在长度、表达类型和基因结构上则与microRNA截然不同。
Arraystar piRNA芯片
Arraystar的科学家已经研制了针对人、小鼠和大鼠的piRNA芯片，可以对piRNA的总体表达情况进行检测。三个物种的piRNA序列都来自NCBI数据库，并且使用UCSC Blat技术在HG19, MM9和RN4数据库中分别进行染色体定位（map）。我们采用恰当的策略来挑选探针，然后使用双重方法（duplex method）设计60 mer的反义寡核苷酸探针。使用我们专有的piRNA芯片（表1），我们将提供从样品准备到全面数据分析的综合服务。
| 芯片名称 | 物种 | 数据库 | 规格 | 检测piRNA数 |
|---|---|---|---|---|
| Arraystar Human piRNA Array | Human | HG19 | 4x44K | 23,677 |
| Arraystar Mouse piRNA Array | Mouse | MM9 | 4x44K | 43,537 |
| Arraystar Rat piRNA Array | Rat | RN4 | 4×44K | 39,727 |
1.样品RNA抽提
a.实验对象为组织样品，取适量（50-100mg）新鲜组织样品或正确保存的组织样品，使用BioPulverizerTM冰凍粉碎組織，加1ml的RNA抽提试剂TRIzol（Invitrogen），使用Mini-Bead-Beater-16匀浆后抽提RNA。
b.实验对象为细胞样品，每份样品取1×106~1×107細胞，加1ml RNA抽提试剂TRIzol（样品为贴壁细胞，每10cm2培養皿TRIzol使用量为1ml），裂解后抽提RNA。
2. RNA质量检测
a.使用Nanodrop测定RNA在分光光度计260nm、280nm和230nm的吸收值，以计算浓度并评估纯度。
b.用甲醛电泳试剂进行变性琼脂糖凝胶电泳，检测RNA纯度及完整性。
c.提供RNA QC报告。
注意：用于芯片检测的RNA样品，必须是高质量的，完整的，没有RNase污染（降解的样品不能用于标记和芯片检测），没有基因组污染。
3.制备荧光标记探针
使用Arraystar标记试剂盒荧光标记piRNA
4.芯片杂交
在标准条件下使用杂交仪将标记好的探针和Arraystar piRNA芯片杂交。
5.图像采集和数据分析
使用GenePix 4000B芯片扫描仪扫描芯片的荧光强度，并将实验结果转换成数字型数据保存，使用配套软件对原始数据进行分析运算。
6.提供实验报告——包括详细的实验方法和芯片实验数据及图表
a.芯片扫描图
b.操作说明（含RNA质检报告）
c.芯片数据
数据汇总表格（EXCEL格式，包含探针位置，探针名称，原始信号值，修正信号值，标准化信号 值，样品间piRNA表达量的比值）
差异表达piRNA的数据表格（EXCEL格式，包含表达上调2倍的piRNA和表达下调2倍的piRNA）
d.进一步数据分析
Scatter Plot（主要针对单色重复实验数据进行相关性R值计算）
分层聚类（进行多个样品实验时，按基因表达相似程度进行聚类，从而将多个样品进行归类）
若进行重复实验（≥3）则计算CV值、p值，并做Volcano Plot
→ PIWIL3/OIP5-AS1/miR-367-3p/CEBPA feedback loop regulates the biological behavior of glioma cells. Theranostics. 2018
→ Roles of piRNAs in microcystin-leucine-arginine (MC-LR) induced reproductive toxicity in testis on male offspring. Food and Chemical Toxicology. 2017
