NuRNA™ 人类中枢代谢PCR芯片--性能参数，报价/价格，图片

基本信息

服务名称：

NuRNA™ 人类中枢代谢PCR芯片

英文名称：

参考报价：

请询价400-886-5058；800-820-5058

服务商：

上海康成生物工程有限公司

总点击数：

2290

更新日期：

2018-11-26

服务类别：

芯片与生物信息学

服务详情

新陈代谢是机体生命活动的基础，影响细胞的各个方面。生长、增殖、分化或凋亡等不同的细胞过程，存在着显著不同的代谢网络^[1,4] 。细胞内的新陈代谢除了受信号通路等多种机制调控外，也可作为信号分子，或独立调控生物学过程^[8] 。最近研究表明，新陈代谢参与调控表观遗传^[6,7] 、自噬^[3,5] 、凋亡、坏死^[9]等多种细胞生命活动。代谢异常是引起肥胖、糖尿病及肿瘤等多种疾病的重要因素（图1）。肿瘤被认为是一种代谢疾病，代谢改变是癌症发生的显著标志之一。癌细胞进行代谢重编程，以满足肿瘤转化、起始、发展、侵袭与迁移等不同阶段以及不同营养环境下的代谢需求^[1,8] （图2）。系统地分析疾病的代谢改变，对寻找有效的代谢标记物与疾病治疗靶点非常必需。
Arraystar公司新推出的NuRNA™ Human Central Metabolism PCR Array，可同时检测373个编码重要代谢酶与代谢物转运蛋白的转录本，是进行代谢研究必不可少的工具。该芯片检测的代谢通路与代谢物转运系统包括：葡萄糖转运蛋白，糖酵解、TCA循环、脂类合成、乳酸合成及转运、糖异生途径、糖原代谢、氨基己糖代谢、磷酸戊糖旁路、一碳单位代谢、谷氨酰胺转运及代谢、氧化还原平衡与GSH合成、脂肪酸氧化、乙酸代谢、核苷酸代谢等。研究不同生物学过程的代谢特征，寻找生理病理状态下的代谢改变，将有助于深入理解细胞生命活动，并为代谢疾病的治疗提供新的思路。

图1. 新陈代谢与生理病理过程。

图2. 肿瘤代谢示意图

产品信息：

芯片	规格	描述
NuRNA™ Human Central Metabolism PCR Array Service New！	384-well/plate	检测373个编码重要代谢酶与代谢物转运蛋白的转录本

芯片特点：
• 覆盖度高—覆盖了关键代谢途径与重要代谢物转运系统中的酶和蛋白因子
• 注释全面—整合了基因/转录本水平信息与蛋白水平信息，为每个代谢基因提供详细注释
• 转录本水平检测—检测编码Uniprot经典蛋白的转录本
• 严谨性强—所有引物都通过了多样本严格测试
• 快速简易—即用型384孔板规格，只需将cDNA与qPCR Master Mix混合试剂加入PCR板中，4小时内得到实验结果。cDNA无需预先扩增。

数据库：

葡萄糖转运(13):

SLC2A1, SLC2A2, SLC2A3, SLC2A4, SLC2A5, SLC2A6, SLC2A7, SLC2A8, SLC2A9, SLC2A10, SLC2A11, SLC2A12, SLC2A14

糖酵解(36):

ADPGK, ALDOA, ALDOB, ALDOC, BPGM, ENO1, ENO2, ENO3, GAPDH, GAPDHS, GCK, GPI, HK1, HK2, HK3, HKDC1, PFKFB1, PFKFB2, PFKFB3-isoform 1, PFKFB3-isoform 2, PFKFB3-isoform 3, PFKFB3-isoform 4, PFKFB4, PFKL, PFKM, PFKP, PGAM1, PGAM2, PGAM4, PGK1, PGK2, PKL, PKM1, PKM2, PKR, TPI1

乳酸合成及转运(18):

LDHA, LDHB, LDHC, LDHAL6A, LDHAL6B, UEVLD, SLC16A1, SLC16A2, SLC16A3, SLC16A4, SLC16A5, SLC16A6, SLC16A7, SLC16A8, SLC16A9, SLC16A10, SLC16A11, SLC16A12

糖异生(13):

BCAT1, BCAT2, FBP1, FBP2, G6PC, G6PC2, G6PC3, GPT, GPT2, LDHD, PC, PCK1, PCK2

糖原代谢(6):

GBE1, GYS1, GYS2, PGM1, PGM2, UGP2

氨基己糖代谢(6):

GFPT1, GFPT2, GNPNAT1, PGM3, UAP1, UAP1L1

PPP途径(15):

G6PD, H6PD, PGD, PGLS, PRPS1, PRPS1L1, PRPS2, RBKS, RPE, RPEL1, RPIA, TALDO1, TKT, TKTL1, TKTL2

脂类合成(31):

ACACA, ACACB, ACAT1, ACAT2, ACLY, ACSBG1, ACSBG2, ACSL1, ACSL3, ACSL4, ACSL5, ACSL6, ACSM1, ACSM2A, ACSM2B, ACSM3, ACSM4, ACSM5, FADS1, FADS2, FASN, GPD1, GPD1L, HMGCR, HMGCS1, HMGCS2, MLYCD, SCD, SCD5, SLC25A1, SLC27A2

一碳单位代谢(28):

AHCY, AHCYL1, AHCYL2, AMT, BHMT, DHFR, DHFRL1, DLD, DNMT1, DNMT3A, DNMT3B, DNMT3L, GCSH, GLDC, MAT1A, MAT2A, MAT2B, MTHFD1, MTHFD1L, MTHFD2, MTHFD2L, MTHFR, MTR, PHGDH, PSAT1, PSPH, SHMT1, SHMT2

TCA循环(42):

ACO1, ACO2, D2HGDH, DHTKD1, DLAT, DLD, DLST, FH, IDH1, IDH2, IDH3A, IDH3B, IDH3G, L2HGDH, MDH1, MDH1B, MDH2, OGDH, OGDHL, PDHA1, PDHA2, PDHB, PDHX, PDK1, PDK2, PDK3, PDK4, PDP1, PDP2, PDPR, SDHA, SDHAF1, SDHAF2, SDHAF3, SDHAF4, SDHB, SDHC, SDHD, SUCLA2, SUCLG1, SUCLG2, UEVLD

谷氨酰胺转运及降解(18):

GLS2, GLS-isoform 1, GLS-isoform 2, GLS-isoform 3, GLUD1, GLUD2, GOT1, GOT2, SLC1A1, SLC1A2, SLC1A3, SLC1A4, SLC1A5, SLC1A6, SLC38A1, SLC38A3, SLC38A5, SLC38A7

氧化还原平衡(16):

CBS, CTH, G6PD, GCLC, GCLM, GSR, GSS, IDH1, IDH2, ME1, ME2, ME3, MTHFD1, NNT, PGD, SLC7A11

GSH合成(7):

CBS, CTH, GCLC, GCLM, GSR, GSS, SLC7A11

脂肪酸氧化(51):

AADAC, ABHD12, ABHD6, ACAA1, ACAA2, ACAD10, ACAD11, ACAD8, ACAD9, ACADL, ACADM, ACADS, ACADSB, ACADVL, ALDH1B1, ALDH2, ALDH3A2, ALDH7A1, ALDH9A1, CEL, CPT1A, CPT1B, CPT1C, CPT2, ECH1, ECHS1, ECI1, ECI2, EHHADH, ETFA, ETFB, HADH, HADHA, HADHB, HSD17B10, HSD17B4, LIPC, LIPE, LIPF, LIPG, MGLL, PAFAH1B1, PAFAH1B2, PAFAH1B3, PNLIP, PNLIPRP1, PNLIPRP2, PNLIPRP3, PNPLA2, PNPLA3, SCP2

乙酸代谢(4):

ACOT12, ACSS1, ACSS2, ACSS3

核苷酸代谢(83):

ADA, ADCY1, ADCY10, ADCY2, ADCY3, ADCY4, ADCY5, ADCY6, ADCY7, ADCY9, ADSL, ADSS, ADSSL1, AK1, AK2, AK3, AK4, AK5, AK6, AK7, AK8, AK9, AMPD1, AMPD2, AMPD3, APRT, ATIC, CAD, CANT1, CDA, CECR1, CMPK1, CMPK2, CTPS1, DCK, DCTD, DHODH, DTYMK, DUT, GART, GDA, GMPS, GUCA1A, GUCA1B, GUCA1C, GUCA2A, GUCA2B, GUCD1, GUCY1A2, GUCY1A3, GUCY1B3, GUCY2C, GUCY2D, GUCY2F, GUK1, HPRT1, IMPDH1, IMPDH2, NME1, NME2, NME3, NME4, NME6, NME7, NT5C2, PAICS, PDE10A, PDE4D, PFAS, PNP, PPAT, RRM1, RRM2, RRM2B, TK1, TK2, TYMP, TYMS, UCKL1, UMPS, UPP1, UPP2, XDH

PCR芯片实验流程
1.RNA抽提与质量检测
进行RNA常规抽提，使用NanoDrop ND-1000检测RNA浓度和纯度，使用琼脂糖凝胶电泳检测RNA纯度和完整性。详细的样品QC结果见Arraystar服务报告。
2.cDNA合成
每样本取1.5 μg RNA，使用rtStar™ First-Strand Synthesis Kit (Cat# AS-FS-001, Arraystar) 试剂盒合成cDNA第一链。详细步骤参照Arraystar产品操作手册。
3.Real-time PCR扩增
将cDNA与 Arraystar SYBR Green qPCR Master Mix (Cat# AS-MR-005-5, Arraystar)混合，加入至384孔板中，在ABI 7900 PCR仪上进行Real-time PCR扩增。
4.熔解曲线分析与原始数据导出
PCR扩增完成后，进行熔解曲线分析，使用PCR仪自带软件导出原始数据。出具Raw Data文件夹，包含原始Ct值、PCR扩增曲线图和熔解曲线图。

PCR芯片数据分析流程
1.PCR芯片数据质控
质控参数：Ct(Blank)>35; Ct(GDC)>35; Ct(RNA Spike-in)<25; Ct (PPC) <25. 符合上述条件的样本进入下一步分析。
2.数据校正与△Ct值计算
板间校正：使用Ct(PPC)对不同PCR板进行板间校正。
内参校正与△Ct值计算：挑选最优内参，使用内参均值计算△Ct值。
3.差异倍数计算 (2^(-△△Ct))
使用 △△Ct 方法计算不同样品组之间的表达差异倍数。
4.P值计算
对样本组进行t检验，计算P值。
5.其他常规数据分析
散点图分析；火山图分析；TOP20表达上调和下调transcript柱形图分析
6.提供服务报告与数据分析结果
a.Arraystar服务报告（包括RNA样本QC和详细实验数据分析步骤）
b.Excel芯片结果汇总表（包括transcript列表，数据分析结果和各类图表）
c.Raw Data文件夹 (包含原始数据、扩增曲线图和熔解曲线图)

NuRNA™ Human Central Metabolism PCR芯片服务部分结果展示

1.差异表达转录本列表（默认筛选参数：差异倍数>2；P<0.05，客户可指定筛选参数值）

2.散点图 (黑色斜线代表差异倍数为1，红色斜线代表差异倍数为2)

3.火山图（黑色垂线代表差异倍数为1；粉色垂线代表上调或下调倍数为2；蓝色水平线代表P值为0.05）

4.TOP20表达上调transcript柱状图

5.TOP20表达下调transcript柱状图

参考文献
1. Agathocleous, M., and Harris, W.A. (2013). Metabolism in physiological cell proliferation and differentiation. Trends in cell biology 23, 484-492, PMID:23756093.
2. Enns, G. Metabolic disease (Encyclopædia Britannica, inc.).
3. Galluzzi, L., et al. (2014). Metabolic control of autophagy. Cell 159, 1263-1276, PMID:25480292.
4. Green, D.R., et al. (2014). Cell biology. Metabolic control of cell death. Science 345, 1250256, PMID:25237106.
5. Kaur, J., and Debnath, J. (2015). Autophagy at the crossroads of catabolism and anabolism. Nature reviews Molecular cell biology 16, 461-472, PMID:26177004.
6. Kinnaird, A., et al. (2016). Metabolic control of epigenetics in cancer. Nature reviews Cancer 16, 694-707, PMID:27634449.
7. Lu, C., and Thompson, C.B. (2012). Metabolic regulation of epigenetics. Cell metabolism 16, 9-17, PMID:22768835.
8. Metallo, C.M., and Vander Heiden, M.G. (2013). Understanding metabolic regulation and its influence on cell physiology. Molecular cell 49, 388-398, PMID:23395269.
9. Vanden Berghe, T., et al. (2014). Regulated necrosis: the expanding network of non-apoptotic cell death pathways. Nature reviews Molecular cell biology 15, 135-147, PMID:24452471.

公司简介

上海康成生物工程有限公司自2002年起专注于生物科研技术服务，是国内最早一批专业提供生命科学前沿研究技术服务的高科技企业。为进一步拓展在医学科研服务领域业务的深度和广度，向多谱领域发展，重塑品牌 Aksomics（数谱生物）。Aksomics全面整合公司在非编码RNA（lncRNA、circRNA、small RNA等）、表观遗传学、蛋白组学等检测方向的核心技术，依靠自身优秀的研发、技术、营销和服务团队，凭借国际领先的技术平台和高标准的质控体系，形成了涵盖表观基因组学、转录组学、蛋白质组学及代谢组学等各个研究领域的一站式技术平台。

【表观基因组学】 DNA甲基化芯片、DNA羟甲基化芯片、染色质免疫共沉淀芯片、DNA甲基化测序、DNA羟甲基化测序、染色质免疫共沉淀测序、MeDIP-PCR、hMeDIP-PCR、ChIP-PCR等

【转录组学】LncRNA芯片、LncPath™芯片、环状RNA芯片、T-UCR芯片、microRNA芯片、piRNA芯片、全基因组表达谱芯片、RNA测序、RNA m6A甲基化测序、small RNAs测序系列（microRNA测序、tRF&tiRNA测序、snoRNA测序、piRNA测序等）、LC-MS tRNA修饰检测、 nrStar™ ncRNA PCR芯片（tRF&tiRNA，tRNA，snoRNA，Functional LncRNA）、miRStar™癌症特异性microRNA PCR芯片、NuRNATM mRNA PCR芯片、功能分类PCR芯片、LncRNA实时定量PCR、环状RNA实时定量PCR、tRF&tiRNA实时定量PCR、microRNA实时定量PCR、mRNA实时定量PCR

【蛋白组学平台】TMT标记定量蛋白组学服务、Lable-free定量蛋白组学服务、磷酸化修饰蛋白组学服务、泛素化修饰蛋白组学服务、N-糖基化修饰蛋白组学服务、乙酰化修饰蛋白组学服务、蛋白-蛋白相互作用组学

【代谢组学】靶向代谢组学、非靶向代谢组学

【外泌体组学】外泌体转录组学、外泌体蛋白质组学、外泌体代谢组学
康成生物为Agilent、Arraystar、Exiqon、Illumina、Qiagen、Thermo Fisher等国际知名品牌提供技术服务。康成客户采用各类技术服务发表的SCI论文已超560篇。康成生物将持续聚焦生命科学发展的挑战，提供有竞争力的产品和服务，持续为客户创造最大价值。

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