基迪奥 RIP-seq 新升级！

更全面！更专业！...



RIP-seq是以RNA 结合蛋白免疫沉淀（RNA Binding Protein Immunoprecipitation Assay, RIP）为基础，采用特异性抗体对RNA结合蛋白进行免疫共沉淀。

沉淀后，分离RNA，通过高通量测序，在全转录组范围内对细胞内RNA与蛋白结合情况进行分析，研究被特定蛋白特异结合的RNA区域或种类，并且可比较多个样品间差异。

RIP-seq能在全转录组范围内揭示RNA分子与RBP(RNA Binding Protein)相互作用，包括非编码RNA与蛋白互作，例如对于目前研究比较热门的lncRNA。RIP-seq可以说是寻找目标lncRNA下游作用机制的神器。

那么，基迪奥生物全新的RIP-seq产品究竟有哪些内容，下面让我们为您详细解答。

分析方法升级

目前有很多RIP-seq的分析流程是参照ChIP-seq的分析流程进行，包括用来寻找peak（显著富集区域）的软件。但RIP-seq与ChIP-seq存在很多差异：

1，RNA是单链，ChIP-seq所用的双峰查找模式不适用，并且存在链特异性问题；

2，RNA存在选择性剪接事件，需要用剪接比对工具将reads比对基因组；

3 ，RIP-seq目的是寻找与特定蛋白结合的完整转录本，而不是结合位点，并且可能会通过二级结构甚至是三级结构与蛋白结合。

针对RIP-seq特点，我们选择重构转录本的方式，研究与蛋白结合的完整转录本，并利用完整转录本进行motif分析和差异分析。

Reads在染色体上的分布

针对比对上基因组的reads，绘制reads密度分布图，从图中可以直观了解到reads在染色体上的分布情况，让您对测序比对结果有整体上的认识。

Peak分析与注释

RIP-seq目的是发现与蛋白结合的RNA转录本，我们利用专为RIP-seq开发的分析软件--RIPseeker，在转录组范围进行peak扫描（peakcalling），对peak所在基因组的位置信息和peak区域序列信息进行注释，根据注释信息得到peak的相关基因，进而对相关基因进行分析。主要包括:

1，Peak相关基因注释

2，Peak在基因功能元件上的分布

3，Peak相关基因功能富集分析



motif分析

利用motif分析可以检测蛋白特异性结合序列的偏好性，我们不是针对peak区域寻找motif，而是对peak相关基因的完整转录本进行motif分析，能够更加精确地得到显著结合的核酸序列。

样本间基因差异分析

根据实验设计的不同，比较组样本可以是相同蛋白在不同处理条件下结合的转录本，也可以是不同蛋白结合的转录本。对不同样本进行差异分析，可以帮助我们了解到差异结合的转录本，进一步对差异转录本进行功能注释与富集分析，推测蛋白可能行使的功能。

同时，我们提供多组样本的聚类关系，让样本整体关系一目了然。

结果可视化

在大部分RIP-seq文章中，reads在目标基因上的分布图是必不可少的，利用基因组浏览器将结果可视化，便于将目标基因清晰明了地展示出来。我们会为您提供相应的数据文件，并附上独家的Integrative Genomics Viewer(IGV)使用教程视频。

附录

《基因组浏览器（IGV）使用教程》

点击 阅读原文 观看视频

工欲善其事，必先利其器，让我们全新的RIP-seq产品助您解锁目标基因吧。

附：RIP-seq经典文章解读（点击标题查看）

如何研究RNA结合蛋白？

也许你注意到了，我们的服务不仅仅是提供标准化的报告这么简单，更重要的是我们提供多种形式的个性化后期服务:

• 我们在Omicshare class 向你讲解数据分析的原理，传授基本的生物信息技巧；
• 我们提供Omicshare tools、Omicsmart在线分析工具，让你只要简单挥挥鼠标，就可以完成基本的生物信息分析；
• 我们还提供一对一的后期个性化服务，与您探讨生物学问题，为你定制漂亮的figure。

参考文献

[1] Li Y, Zhao D Y, Greenblatt J F, et al. RIPSeeker: a statistical packagefor identifying protein-associated transcripts from RIP-seq experiments[J].Nucleic Acids Research, 2013, 41(8):e94-e94.

[2] Fei T, Chen Y, Xiao T, et al. Genome-wide CRISPR screen identifiesHNRNPL as a prostate cancer dependency regulating RNA splicing.[J]. Proceedingsof the National Academy of Sciences of the United States of America, 2017,114(26):E5207.

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