CUTANA™ CUT&RUN Assays ——实现超敏基因组定位

文章介绍了CUT&RUN技术,一种改进的表观遗传学研究方法,相较于传统的ChIP-seq,它具有低细胞需求量、高效率、低成本和更好的数据质量。CUTANA™提供了全套CUT&RUN实验解决方案,包括实验套装、抗体和SNAPSpike-ins对照,使得染色质定位研究更加简便和可靠。

蛋白质和核酸是构成生命体最为重要的两类生物大分子,二者间的相互作用一直是分子生物学研究的中心问题之一。研究细胞内蛋白质-DNA相互作用的常用方法是染色质免疫沉淀(Chromatin Immunoprecipitation, ChIP) ,同时ChIP还常被用于确定基因组上与组蛋白修饰相关的特定位点(即组蛋白修饰酶的靶标)。但是由于ChIP存在高细胞需求量、技术难度大、成本高、深度测序、数据质量差以及变量大等缺点,在实际应用的过程中局限颇多。

核酸酶靶向切割和释放(Cleavage Under Targets and Release Using Nuclease, CUT&RUN)是表观遗传学的一种新型技术方法,在蛋白质-DNA的相互作用以及组蛋白翻译后修饰(PTMs)的基因组定位研究中取得突破性进步。CUT&RUN对传统的ChIP检测方法进行了重大的修改,消除ChIP固有的一些缺点,简化工作流程,跳过了ChIP-seq中包括染色质片段化和抗体pull down等非常具有挑战性步骤,用更少的细胞量和测序读数获取更佳的数据。

如需购买Epicypher公司产品,或咨询技术问题,请联系Epicypher代理商欣博盛生物。

对于新用户,CUTANA™ CUT&RUN提供了您开展实验所需要的一切,包括简单易上手的实验套装、实验方案以及验证过的抗体等等,实验操作流程如下:

  CUT&RUN工作流程  

● 固定细胞

CUTANA™ CUT&RUN Assays  ——实现超敏基因组定位

● 添加抗体和pAG-MNase(Protein A-Protein G-微球菌核酸酶)
● 激活MNase并切割DNA
● 结合抗体的复合物扩散至溶液中
● 准备测序文库
● 测序

  为什么选择CUTANA™ CUT&RUN?

如下图所示,CUTANA™ CUT&RUN在使用更低测序读数的同时,结果要更优于ChIP-seq。

CUTANA™ CUT&RUN Assays  ——实现超敏基因组定位

CUTANA™ CUT&RUN Assays  ——实现超敏基因组定位

  CUTANA™ CUT&RUN优势:

● 节省了10倍的测序成本,省时高效。(与ChIP-seq相比)

● 低细胞需求量。(低至5k)

● 可作用于多种多样的靶标和样本类型,

● 操作流程简单易上手。

● 测序结果信噪比高。

● 实验可重复性好。

CUT&RUN可以用于研究多种类型的靶标,包括转录因子、染色质相互作用蛋白和组蛋白翻译后修饰,还为一些研究染色质重塑等十分具有挑战性的目标提供了机会。

下图为具有代表性的基因组浏览轨迹,展示了使用K562细胞的CUTANA CUT&RUN结果。通过将每个样本中约300-800万个测序reads用于表观遗传学的各靶标,可以观察到具有期望分布面的清晰峰。

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  新手推荐产品:

CUTANATM CUT&RUN AND LIBRARY PREP KITS

EpiCypher / 欣博盛生物的CUTANA™ CUT&RUN AND LIBRARY PREP KITS为用户提供了染色质定位实验的细胞-测序解决方案,该试剂盒包含了从细胞到测序流程中所有必要的对照以及验证试剂,充分确保实验能够获得高质量数据。

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√ CUT&RUN首推产品! 

√ 功能全面,新人必备!

√ 兼容性强:新鲜、冷冻或交联的细胞/细胞核均可使用!

CUTANATM REAGENTS

CUTANA™系列的所有试剂均经过测试和验证,适用于本公司CUTANA™ CUT&RUN优化后的工作流程。

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√ 用于设计和执行制定的CUT&RUN实验

√ 产品齐全:ConA磁珠、pAG-MNase、大肠杆菌插入DNA、DNA纯

化试剂盒等均可单独购买。

CUTANATM CUT&RUN ANTIBODIES

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√  均通过科学家的大量验证,性能稳定!

√  可用于各种染色质靶标,包括组蛋白翻译后修饰、转录

因子和染色质重塑。

√  定期查验新靶点!

  SNAP Spike-ins:表观基因组学中的核小体定量对照  

SNAP Spike-ins将含有DNA条形码且携带组蛋白(已翻译后修饰)的半合成核小体作为表观基因组学分析的定量峰值对照,提高了分析可靠性的同时,还实现了精确样本的标准化。此外,SNAP Spike-ins不仅优势多,而且使用范围广,可适用但不局限于以下方面:

√  与CUT&RUN、CUT&Tag、和ChIP-seq测定兼容;

√  抗体特异性分析验证,可原位操作;

√  监测分析性能,可持续监测检测情况;

√  定量样本比较,可直接定量读数;

√  故障排除实验。

CUTANA™ CUT&RUN Assays  ——实现超敏基因组定位

上图为产品SNAP-CUTANA™ K-METSTAT PANEL,该产品包含了15个携带疾病相关赖氨酸甲基化修饰的dNucs(即含DNA条形码的半合成核小体)和一个未经修饰的dNucs对照。

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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