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Illumina DNA甲基化芯片服务

更新时间:2016-04-12 09:46:00点击次数:4559次字号:T|T

Illumina Human 甲基化芯片服务


目前,人类甲基化芯片研究服务中,增至两款高性价比芯片产品:

A. Infinium®HumanMethylation450 BeadChip 经典!(代称“450K”)

B. Infinium®HumanMethylationEPIC BeadChip New!(代称“850K”)



                                

产品名称

850 K

450K

位点

1、可检测853,307CpG位点

2、特别加强了增强子区以及基因编码区的探针覆盖;

3、涵盖Infinium Methylation 450 BeadChip芯片中的>90%的内容。

1450,000多个甲基化位点;覆盖了96%CpG岛;

2Methylation 27 BeadChip>90%的位点。

样本数

每张芯片平行检测8个样本

每张芯片平行检测12个样本

模板量

可低至250ng

1?g

FFPE样本

适用

适用



2.实验流程:

在亚硫酸氢盐的处理下,没有甲基化的胞嘧啶(C)转化为尿嘧啶(U);甲基化的胞嘧啶则不受影响。



3.Illumina Human 甲基化芯片的优势:
A. 覆盖全面;
B. 无需“甲基化DNA免疫共沉淀”,亚硫酸氢盐处理基因组DNA即可进行芯片实验;
C. Infinium探针设计,直接识别甲基化位点;
D. 高技术重复性;

E. PCR-Free

F. 适用FFPE样本。



4.芯片原理(探针设计):

Illumina Human 甲基化450K芯片采用Illumina BeadArrayTM Infinium技术,特异性的识别甲基化位点。在甲基化450K芯片中,同时采用了Infinium Ⅰ 和Infinium Ⅱ 探针设计,从而使得检测范围最大化。



(1)Infinium Ⅰ 探针设计

对于每个甲基化位点,都对应设计有两种探针:M型磁珠、U型磁珠。M型磁珠尾部为G,用来检测甲基化位点。U型磁珠尾部为A,用来检测未甲基化位点。

基因组上的某一位点,如果被甲基化了,那么在亚硫酸氢盐的处理下,GC仍为GC,与M型磁珠配对,荧光标记的核苷酸掺入后能被检测到荧光信号。M型磁珠发光。反之,如果没有被甲基化,那么在亚硫酸氢盐的处理下,GC变为GT,与U型磁珠配对,延伸后U型磁珠发光。


(2)Infinium Ⅱ 探针设计



Infinium Ⅱ 探针只使用一种磁珠,探针末端为C。配对后只掺入单个碱基( ddNTP-BioT, ddNTP-DNP)。根据荧光类型判断掺入的碱基类型,从而判断是否被甲基化。

Human甲基化芯片大多数探针都是Infinium Ⅱ 探针。



二、您需要给我们提供:

样品类型:

组织、细胞、基因组DNA

样品要求:

1. 样品纯度:OD 260/280值应在1.7~2.0 之间;RNA 应该去除干净;不得有其它个体或其它物种的DNA污染。
2. 样品浓度:浓度不低于55ng/μl;
3. 样品总量:每个样品总量不少于3μg 。
4.样品溶剂:溶解在TE中。
5. 样品运输: DNA低温运输(-20℃);在运输过程中请用parafilm将管口密封好,以防出现污染。



三、我们能给您提供:


四、DNA甲基化芯片数据分析方案

1. 差异甲基化的筛选
Illumina 甲基化芯片,根据不同的情况选择不同的model进行计算:
Illumina Custom Model ,不受样本个数的限制;
Mann-Whitney Model,用于min(Nref,Ncond)<3,或者max(Nref,Ncond)<22;
Equal Variance T-Test Model,用于实验或对照组中至少有两个样本。



2. 非监督聚类

为了展示甲基化水平在样本中高低甲基化的分布,用甲基化水平的 值来做聚类图的展示。


列表示样本,行表示CpG位点,颜色代表甲基化水平 从0到1的变化(红色为低甲基化,蓝色为高甲基化)



3. 差异甲基化基因的功能分析

GO-Analysis对差异甲基化基因等按GO分类,并对分类结果进行基于离散分布的显著性分析、误判率分析、富集度分析,得出与实验目的有显著联系的、低误判率的、靶向性的基因功能分类,该分类即导致样本性状差异的最重要的功能差别。通过该分析有可能找到导致甲基化水平变化的重要功能,并且找到该功能所对应的基因。



4. 差异甲基化基因的pathway分析

信号通路(Pathway)是多个蛋白质间相互作用,共同调节细胞功能和代谢活动的过程。而信号通路分析是通过对差异基因按照Pathway的主要公共数据库KEGG和Biocarta来进行分类,对Pathway中的基因进行基于离散分布的显著性分析,得到与实验目的有显著联系的Pathway 分类,该分类即导致样本性状差异的最重要Pathway。




5. 转录因子预测分析

通过对差异甲基化区域转录因子的预测,得到调控甲基化的转录因子。




6. 甲基化的染色体分布图

甲基化在各个染色体的分布情况:


7. 甲基化芯片与表达谱芯片联合分析

甲基化芯片除了常规的散点、差异性分析、聚类、GO和Pathway等都可以做之外,在联合分析上可以画cross_plot来展示与mRNA层面的相关性,找到与甲基化负相关的mRNA。


图中横轴是甲基化,纵轴是表达谱,分别用delta-beta(diffscore)和foldchange来体现上下调,所以左上或者右下象限的是理论上的负相关的点。



(编辑:sgwwj)

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