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基因组测序>
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建库测序>
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人类基因组测序>
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动植物基因组测序>
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微生物基因组测序>
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转录调控测序>
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表观组测序>
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单细胞测序>
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空间转录组>
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基因分型>
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质谱分析>
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蛋白组学分析>
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代谢组学分析>
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免疫定量>
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多组学联合分析>
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分子育种>
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动植物基因组测序>
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动植物育种分析>
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基因合成>
RNA甲基化（MeRIP-seq） RNA 的 m6A 修饰
- MeRIP-seq（RNA甲基化免疫共沉淀，Methylated RNA Immunoprecipitation）：通过m6A抗体富集发生m6A甲基化的RNA片段，对IP的RNA片段进行高通量测序，在全转录组范围内研究发生m6A甲基化程度较高的区域。
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热点研究：
mRNA的m6A修饰。
MeRIP-seq示意图
应用方向
1. 不同植物的生物学功能研究： 植物中的m6A RNA修饰，参与调控植物的各方面生物学功能。2. 癌症发生和转移、疾病发生、发展： m6A修饰参与调节生物体中多种生物学过程，与多种疾病发生、发展显著相关。
3. 细胞分化、胚胎发育和压力应答等： m6A在细胞加速mRNA代谢和翻译、细胞分化、胚胎发育和压力应答等过程中起重要作用。
诺禾优势
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1. 项目文章以及物种经验丰富
诺禾致源已经成功完成对人、小鼠、猪、牛、鸡、病毒、草莓、番茄、玉米、烟草、棉花等多个物种的MeRIP-seq分析， 助力客户在Hepatology、Nature Communications、Observational Study、Genome Biology、Cancer Research等权威杂志发表多篇高水平文章。 2. 全面降低医口样本人、小鼠送样量门槛
诺禾致源研发微量MeRIP-seq建库技术，total RNA使用量低至2 μg。-
3. 生信分析内容丰富
诺禾MeRIP-seq基于文章中高频出现的分析内容，搭建完成MeRIP-seq与RNA-seq、MeRIP-seq与ncRNA关联分析流程。且input样本可作为转录组分析定量信息。 -
4. 科学的方案设计
从材料选取，建库测序，到数据分析，每一步都需要科学、缜密的设计，以保障高质量研究成果。 -
5. 周期快、质量好、稳定性高
诺禾致源基于全面的物种实验库以及优质的测序平台，实现快速、稳定的测序数据分析及交付。<10
样本量50D
周期NovaSeq X plus
测序平台
信息分析
诺禾致源 MeRIP 测序项目对质检合格的RNA样本进行IP实验及建库测序，获得高质量 reads，通过 motif 分析判断 IP 的特异性以及分析的可信性，高效预测相关基因，进行功能富集分析，构建m6A修饰图谱。| MeRIP-seq | 分析内容 | 解决问题 |
|---|---|---|
| 标准分析 | 测序数据质量评估 | 过滤低质量数据，保证数据质量 |
| 参考序列比对分析 | 唯一比对的 reads 分布统计 | |
| Peak calling | 检出发生 m6A 修饰的可信区域 | |
| Motif 分析 | 蛋白结合序列的偏好性 | |
| Peak 峰相关基因注释 | Peak 在基因组及转录本功能区上的分布 | |
| 差异 peak 分析 | 分析不同样本间差异 peak 峰 | |
| 相关基因功能分析 | Peak 相关基因 GO,KEGG 富集分析 | |
| 个性化分析、多组学关联分析需联系产品经理进行评估。 | ||
关联分析
基于文章高频出现的MeRIP-seq多组学关联分析内容，诺禾搭建了关联分析流程，助力高分文章发表：| MeRIP-seq与RNA-seq关联分析 | 1. 差异peak相关基因与mRNA差异基因交集基因维恩图 |
| 2. 差异peak相关基因与mRNA差异基因交集基因分析GO 富集分析 | |
| 3. 差异peak相关基因与mRNA差异基因交集基因分析KEGG 富集分析 | |
| MeRIP-seq与ncRNA-seq关联分析 | 1. 全基因组范围内m6A Peak分类与注释 |
| 2. 差异Peak分类与注释 | |
| 3. 差异Peak注释基因GO富集分析 | |
| 4. 差异Peak注释基因KEGG富集分析 |
送样建议
| 建库方式 | 类型 | 送样建议 |
|---|---|---|
| 常量建库 | 动、植物 | Total RNA≥30 μg |
| 微量建库 | 人、小鼠 | Total RNA≥2 μg |
常见问题
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1.为什么 MeRIP-seq 项目需要同时测 Input 和 IP 样本？
MeRIP-seq 项目中 Input 和 IP 组成一对样品。实验环节 IP 样品用m6A 抗体特异性富集甲基化修饰的 RNA 片段， 而 Input 仅仅是片段化的 RNA 作为对照消减背景噪音，Input 样本需同时进行建库和测序。峰检测分析需整合两个 样本的数据，并利用 Input 数据排除本底表达水平高或非特异性结合的 Peaks，以提高 Peak Calling 的准确性。
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