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蛋白质组与转录组联合分析

参考报价: 面议 型号: 蛋白质组与转录组联合分析
品牌: 中科新生命 产地: 上海
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AI问答
可以做哪些实验,检测什么? 可以用哪些耗材和试剂?

转录组学和蛋白质组学都是获得基因表达情况的重要工具,从生物学角度上看,转录组代表了基因表达的中间状态,可以反映诸如转录调控、转录后调控的机理;而蛋白质是生物体直接的功能执行者,因而对其表达水平的研究有着不可替代的优势。要全面探究生物体疾病机理、胁迫机制,精确研究重要基因的表达模式和调控机理,只有联合转录组学和蛋白组学表达量数据对生物样本进行系统研究,才能真正观察到mRNA-蛋白质关联性,进而从整体上解释生物学问题。

应用方向

生物领域各个研究方面,如:

▶ 农林领域:抗逆胁迫机制,生长发育机制,育种保护研究等;

▶ 畜牧业:肉类及乳品质研究,致病机理研究等;

▶ 基础医学、临床诊断:生物标志物,疾病机理机制,疾病分型,个性化治疗等;

▶ 生物医药:药物作用机理,药效评价,药物开发等;

▶ 微生物领域:致病机理,耐药机制,病原体-宿主相互作用研究等;

▶ 海洋水产:渔业资源,海水养殖,渔业环境与水产品安全等;

▶ 生物能源、环境科学领域:发酵过程优化,生物燃料生产,环境危定风险评估研究等;

▶ 食品营养:食品储藏及加工条件优化,食品组分及品质鉴定,功能性食品开发,食品安全监检测等。

数据分析


类型内容
表达关联分析关联数量统计
表达量相关性分析
表达量聚类分析
关联结果功能注释与富集分析GO关联分析
KEGG关联分析


技术优势

▶ 构建蛋白质数据库,大幅度提高蛋白质鉴定数量;

▶ 不同层面表达水平分析,构建表达“全景图”;

▶ 多组学交叉验证:深层次挖掘其中调控机制;

▶ 对基因突变信息在蛋白水平上进行验证;

▶ 精准医疗:实现genomics到protegenomics的转变。

参考文献

1. Systems-level identification of PKA-dependent signaling in epithelial cells. PNAS. 2017.

2. Proteogenomic integration reveals therapeutic targets in breast cancer xenografts. Nat Commun. 2016.


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