PCR定量检测mtDNA损伤及拷贝数变化

线粒体是真核细胞的重要细胞器,是细胞的“动力工厂”和细胞凋亡调控的关键元件。哺乳动物线粒体 DNA (Mitochondrial DNA,mtDNA)是一全长为 16.5kb左右的双链闭环分子。与核不同的是,线粒体基因组为多拷贝基因组。mtDNA 功能的完成既依赖于每一个mtDNA分子结构的完整性,也同时依赖于细胞中 mtDNA 的拷贝数。许多研究表明,癌症、神经退行性疾病、心血管疾病、糖尿病等疾病的发生发展与mtDNA大片段、全基因组的缺失及拷贝数变化密切相关。为更准确定量检测mtDNA损伤和拷贝数的改变,Detroit R&D公司(国内授权代理欣博盛生物)新推出了两款通过PCR定量分析检测mtDNA损伤和拷贝数的试剂盒。

mtDNA损伤分析试剂盒

该试剂盒可用于人、大鼠或小鼠的血液、细胞或组织。适用于由于DNA缺失和DNA链断裂导致的DNA损伤。Detroit R&D的mtDNA损伤分析试剂盒只需要少量的检测样本,即可快速、简单的进行高通量分析。

试剂盒主要成分:

● 2×浓缩QPCR缓冲液

● QPCR 引物(正向和反向引物)

● QPCR test DNA

● 5×增强子

● RT-PCR标准品

● RT-PCR引物(正向和反向引物)

 

PCR定量检测mtDNA损伤及拷贝数变化

 

左:RT-PCR标准品扩增曲线图;   右:8.8kb mtDNA 的RT-PCR标准曲线图

产品信息 

名称

货号

规格

Human Mitochondrial DNA Damage Assay

DD2H

40 reactions

Rat Mitochondrial DNA Damage Assay   

DD2R

40 reactions

Mouse Mitochondrial DNA Damage Assay

DD2M

40 reactions

mtDNA拷贝数定量检测试剂盒 

该DNA分析试剂盒是利用RT-PCR方法,以核DNA (nDNA) 为基准对线粒体DNA (mtDNA) 拷贝数进行相对定量检测。可用于检测人、大鼠或小鼠样本。

试剂盒主要成分:

● 96孔PCR板

● RT-PCR反应混合物 

● 线粒体DNA(mtDNA)引物

● 核DNA(nDNA)引物

● 阳性对照

 

PCR定量检测mtDNA损伤及拷贝数变化

 

正常人与糖尿病患者视网膜mtDNA拷贝数的比较

Santos et.al. Free Radical Biology & Medicine 51: 1849-1860, 2011.

PCR定量检测mtDNA损伤及拷贝数变化

左:大鼠阳性对照RT-PCR扩增曲线             右:mtDNA的RT-PCR分析

产品信息

名称

货号

规格

Human Mitochondrial Copy Number Assay   

MCN1

44 reactions

Rat Mitochondrial Copy Number Assay    

MCN2

44 reactions

Mouse Mitochondrial Copy Number Assay

MCN3

44 reactions

近期参考文献

1.Singh, K. et al. (2020) Developmental regression and mitochondrial function in children with autism. Annals of Clinical and Translational Neurology 7: 683-694. 

Mishra, J.S. et al. (2020) Testosterone decreases placental mitochondrial content and cellular bioenergetics. Biology 8L176;

Guo, X. et al. (2020) STAMP: a multiplex method for simultaneous evaluation of mitochondrial DNA heteroplasmies and content.

其他线粒体相关产品

名称

货号

规格

Citrate Synthase Enzyme Assay

CSE1

96T

8-OHdG Antibody   

8OHDG

50μL

Oxidative Stress 8-isoprostane ELISA Kit

8iso1

96T

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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