基因组测序>
建库测序>
人类基因组测序>
动植物基因组测序>
微生物基因组测序>
转录调控测序>
表观组测序>
单细胞测序>
空间转录组>
基因分型>
质谱分析>
蛋白组学分析>
代谢组学分析>
免疫定量>
多组学联合分析>
分子育种>
动植物基因组测序>
动植物育种分析>
基因合成>
ChIP-seq—DNA-蛋白质相互作用研究技术
结合染色质免疫共沉淀技术(ChIP)和高通量测序技术,对目的蛋白结合的 DNA 片段进行测序,能够高效地在全基因组范围内检测与组蛋白修饰、转录因子等互作的 DNA 区段。全基因组范围:
获取全基因组范围特定目的蛋白与DNA的互作信息。抗体类型丰富:
具有多种商品化 ChIP级抗体,高效支持实验开展。应用方向
组蛋白修饰J9九游会优势
1. 实验稳定
J9九游会ChIP-seq可稳定获得全基因组范围内研究蛋白特异结合的DNA片段,分析组蛋白修饰及表观遗传修饰的信息。2. 项目文章以及物种经验丰富
J9九游会已经成功完成对人、小鼠、斑马鱼、酵母、水稻、拟南芥、玉米、烟草、棉花等物种进行ChIP-seq分析,助力 客户在Cell、Nucleic Acids Research、Nature Communications、Cancer Research等权威杂志发表多篇高水平文章。3. 生信分析内容丰富
J9九游会ChIP-seq基于文章中高频出现的分析内容,搭建ChIP-seq与RNA-seq关联分析。4. 科学的方案设计
从材料选取,建库测序,到数据分析,每一步都经过科学、缜密的设计,以保障高质量研究成果。材料选取
DNA样品
文库构建
ChIP-seq文库
高通量测序
信息分析
信息分析
J9九游会ChIP-seq测序项目,对IP下来的合格DNA样本进行建库测序获得高质量的reads,通过motif分析判断IP实验的特异性以及分析的可信性,高效预测相关基因,并对其进行功能富集分析,预测特异蛋白的功能?、组蛋白染色体结合图谱以及DNA的表观修饰。分析内容 | 解决问题 |
---|---|
测序数据质量评估 | 过滤掉低质量数据,保证数据质量 |
与参考基因组比对 | reads分布及比对结果可视化 |
peak峰calling | 分析蛋白结合位点 |
motif分析 | 蛋白结合序列的偏好性 |
peak峰相关基因注释 | 寻找蛋白潜在调控基因 |
差异peak分析 | 分析不同样本间差异peak峰 |
相关基因功能分析 | 相关基因GO, KEGG富集分析 |
关联分析
通过ChIP-seq数据与基因表达进行关联分析,可以进一步研究组蛋白修饰/转录因子是如何调控下游基因。基于多组学文章中的应用场景和经验,J9九游会搭建了内容丰富的ChIP-seq与转录组关联分析流程,以助力科研者们发表高分文章。ChIP-seq与RNA-seq关联分析 | 1. 整体上的关联,展示表达水平和表观水平、不同表达水平的基因上下游的表观信号分布以及表观信号的变化程度与表达水平变化之间的关联 |
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2. 差异表达与表观水平的关联,展示表达水平发生变化的那些基因所对应的表观水平的情况 | |
3. 差异表观水平与表达水平的关联,对于表观水平发生变化的区域(差异峰),展示其对应的基因的表达水平情况 | |
4. 差异表达水平与差异表观水平的关联,差异表达基因与差异峰相关基因之间的交集情况,并对各种交集的基因做GO和KEGG富集分析 |
送样建议
类型 | 送样建议 |
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动物组织 | 0.5~1 g |
植物组织 | 3~5 g |
细胞数量(固定后送样) | >107个 |
常见问题
1. Input和IP样本之间的关系是什么?
2.Input是什么?有什么作用?
更多内容,可扫描侧边栏"一对一业务咨询"二维码添加科研服务经理咨询。
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