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免疫共沉淀 【技术简介】 （1）技术原理 免疫共沉淀：免疫共沉淀（co-immunoprecipitation）是以抗体和抗原之间的专一性作用为基础的用于研究蛋白质相互作用的经典方法，是确定两种蛋白质在完整细胞内生理性相互作用的有效方法。其原理是：当细胞在非变性条件下被裂解时，完整细胞内存在的许多蛋白质－蛋白质间的相互作用被保留了下来。如果用蛋白质x的抗体免疫沉淀x，那么与x在体内结合的蛋白质y也能沉淀下来。这种方法常用于测定两种目标蛋白质是否在体内结合；也可用于确定一种特定蛋白质的新的作用搭档。 （2）技术应用 筛选调控蛋白在基因组上的结合靶点：针对转录因子、dna/rna 聚合酶、转录复合物等调控因子蛋白进行特异性的富集，分离纯化与之结合的靶 dna 片段并测序，分析筛选到准确有效的靶位点、靶基因数据；揭示差异化表观遗传变异的原理：通过对不同表型组织内组蛋白、转录因子蛋白及其他结合蛋白进行染色质免疫共沉淀测序并定量分析靶基因表达调控水平或针对同种组蛋白进行甲基化、磷酸化、泛素化修饰所导致的结合位点变异进行分析，即可准确揭示差异化表观变异原理；研究表观遗传变异疾病：借助染色质免疫共沉淀测序技术结合生物信息分析揭示由蛋白与 dna 相互作用变异而引起的疾病的原理，明确表观遗传修饰在癌症等表观遗传变异疾病的发生发展过程中的具体作用机制。 【服务内容】 蛋白质抽取与定量；sds-page分离co-ip产物；co-ip实验（以normal lgg作为对照）；western blot或质谱鉴定。 【客户须知及标本要求】 （1）客户须明确检测目的和具体要求，最好能提供1~2篇文献或资料。 （2）客户需提供待检测样品、免疫沉淀用抗体和wb检测用抗体（抗体也可由我们代购）； （3）待检测样品可以是直接的待检测蛋白样品，也可以是细胞、组织或细菌样品，但需收取蛋白抽提费用。样本收集后应立-80℃保存； （4）免疫沉淀尽量提供未经冻存的新鲜蛋白样品。
medip-seq dna甲基化是表观遗传学的热点研究领域，在调控基因转录、传递基因组印记、维持染色质结构、调控胚胎发育以及肿瘤等疾病发生中发挥关键作用。 甲基化dna免疫共沉淀测序(methylated dna immunoprecipitation sequencing，medip-seq）通过5’-甲基胞嘧啶抗体富集高甲基化的dna片段，然后将富集后的dna进行高通量测序。该技术不受物种和基因组区域的限制，是全面且深入理解表观遗传调控的重要工具。通过medip-seq快速有效地寻找基因组上的甲基化区域，从而比较不同细胞、组织、甚至疾病样本间的dna甲基化修饰模式的差异。 1、 实验方案 测序策略：illumina nextseq 500 se50 数据量：推荐20m clean data 2、技术优势 （1）精确度高：在其覆盖范围内可达到单碱基分辨率； （2）重复性好：多样本的覆盖区域重复性好，适用于多样本间的差异分析； （3）检测范围广：覆盖全基因组范围内超过百万级cpg位点个数； （4）高性价比：相比于wgbs，采用medip-seq通过抗体富集高甲基化区域进行测序，有效降低测序费用。 3、数据分析 3.1 标准信息分析 （1）medip-seq序列与参考序列比对； （2）统计reads在全基因组的分布情况； （3）统计reads在cpg区域的分布情况； （4）统计reads在不同功能元件区域（promoter，utr，exon，intron）的分布情况； （5）统计reads在不同gc含量区域中的分布情况； （6）统计序列富集区域（peak）； （7）统计与peak相关的基因； （8）统计peak在不同功能元件区域（promoter，utr，exon，intron）的分布情况； （9）多样本peak差异分析及差异peak相关基因注释、go分类和pathway显著性富集分析； 3.2 高级信息分析 （1）与表达谱进行关联分析，预测甲基化调控基因（需有表达谱数据）； （2）medip-seq数据可视化分析：生成genome browser可以导入的文件。 4、技术流程 5、案例分析 案例（1）可塑性基因的dna甲基化变化伴随着记忆的塑造和维持 形成记忆的能力是一个有机体的行为适应环境变化的先决条件。在分子水平上，记忆的获得和保持需要在染色质方面修饰。为了解开表观遗传网络下的短期和长期记忆，德国退行性神经疾病研究中心（dzne）小组成员研究了在两个截然不同的老鼠大脑区域...
单细胞转录组测序 单细胞转录组测序是指对单个细胞进行转录组测序，并对获得的数据进行生物信息学分析。单细胞转录组测序主要用于在全基因组范围内挖掘基因调节网络，尤其适用于存在高度异质性的干细胞及胚胎发育早期的细胞群体。与活细胞成像系统相结合，单细胞转录组分析更有助于深入理解细胞分化、细胞重编程及转分化等过程及相关的基因调节网络。单细胞转录组分析的另一应用领域是发现亚细胞成分的基因表达谱，例如对在神经元的轴突或树突部分特异表达的基因分析。 转录组测序是利用第二代高通量测序技术进行cdna测序，能够全面快速地获取某一物种特定器官或组织在某一状态下的几乎所有转录本序列信息，进行疾病与正常样本间的基因表达差异分析、可变剪切和融合基因分析，寻找与癌症、遗传病相关的致病基因，已广泛应用于基础研究、临床诊断和药物研发等领域。相对于传统芯片而言，无需预先设计特异性探针，具有分辨率高、检测范围广和准确率高的优点。 1、实验方案 测序策略：illumina nextseq 500或 hiseq 3000 pe150 数据量：推荐8g clean data 2、技术优势 （1）精准分选：先进分离技术，真正的单细胞测序 （2）高灵敏度：领先的微量核酸扩增技术, 全面检测低至单个细胞的基因信息 （3）扩增均一：采用solo扩增技术，cdna合成效率高，无扩增偏好 3、信息分析 3.1 标准信息分析 （1）按标准流程进行数据整理及数据质量评估； （2）与参考序列比对，计算不同基因的rpkm值； （3）基因的差异表达分析； （4）样本间基因表达水平的相关性分析（仅限于有生物重复的样本） （5）样本间差异基因韦恩图及pca分析 （6）差异基因的表达模式聚类分析 （7）差异表达基因go功能富集分析； （8）差异表达基因pathway显著富集分析 （9）差异表达基因的蛋白质互作网络分析； （10）条件特异表达； （11）鉴定基因的可变剪切； （12）snp/indel 分析； （13）新转录本预测及注释； （14）融合基因分析（仅限于人）； 3.2 高级信息分析： （1）基因结构优化（只针对真核生物） （2）rna编辑 （3）差异基因的转录因子分析（适用于植物） 4、技术流程 5、案例分析 案例（1）单细...
