長鏈非編碼RNA(lncRNA)是一類轉錄本長度超過200nt的RNA，它們本身并不編碼蛋白，而是以RNA的形式在多種層面上（表觀遺傳調控、轉錄調控以及轉錄后調控等）調控基因的表達水平。隨著近年來lncRNA不斷的被發現，人們開始關注lncRNA在各種生物學過程以及疾病中所起到的作用。通過lncRNA芯片，研究人員能夠快速高通量的獲得與特定生物學過程或者疾病相關的lncRNA的表達變化。

LncRNA芯片服務
    康成生物為您提供Arraystar公司lncRNA芯片的全程技術服務，該芯片覆蓋目前所有權威數據庫所注釋的長鏈非編碼RNA，是目前市面上唯一一款以lncRNA為主，覆蓋最全面的lncRNA芯片。

Arraystar公司lncRNA芯片產品列表：

可靠的數據來源
    lncRNA芯片覆蓋所有來自Refseq，UCSC Known Gene，NRED，RNAdb，H-InvDB，Fantom3等權威數據庫注釋為lncRNA的轉錄本，并在此基礎上收錄了相關文獻中報道的lncRNA，是目前覆蓋最為全面的lncRNA芯片。

優質的探針設計
    Arraystar lncRNA芯片設計探針為~60mer的長寡核苷酸，這些長寡核苷酸探針在高嚴謹雜交條件下可得到高靈敏度及高特異性的理想實驗結果。同時針對每條序列都設計了多條探針，增加了信號的可靠度。

與mRNA表達相結合
    lncRNA芯片還覆蓋最新的Refseq數據庫中所有注釋為mRNA的轉錄本。因此，在一次雜交實驗中，可以同時檢測mRNA和lncRNA的表達水平，并根據相關的mRNA表達水平變化將鑒定出的lncRNA與已知的信號通路聯系起來。

常規lncRNA芯片研究流程

康成生物lncRNA芯片技術服務實驗流程
1. 樣品總RNA抽提
若實驗對象為組織樣品，取適量（50-100mg）新鮮組織樣品或正確保存的組織樣品，加1ml的RNA抽提試劑Trizol（Invitrogen），勻漿后抽提RNA。
若實驗對象為細胞樣品，每份樣品取1×106~1×107細胞，完全吸去培養液后加1ml的RNA抽提試劑Trizol（Invitrogen），裂解后抽提RNA。

2. RNA質量檢測
使用Nanodrop測定RNA在分光光度計260nm、280nm和230nm的吸收值，以計算濃度并評估純度。使用甲醛變性瓊脂糖凝膠電泳檢測RNA純度及完整性

3. cDNA樣品合成和標記

4. 標記效率質量檢測
使用Nanodrop檢測熒光標記效率，以保證后續芯片實驗結果的可靠性。

5. 芯片雜交
在標準條件下將標記號的探針和高密度基因組芯片進行雜交。

6. 圖像采集和數據分析
使用GenePix 4000B芯片掃描儀掃描芯片的熒光強度，并將實驗結果轉換成數字型數據保存，使用配套軟件對原始數據進行分析運算。

7. 提供實驗報告
芯片掃描圖
實驗方法中英文報告
RNA質檢報告
芯片數據結果報告，包括差異表達lncRNA列表，差異表達基因列表

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應用實例

利用lncRNA芯片，鑒定組織特異（如癌組織特異）表達的lncRNA
   

    對來自多種不同組織和細胞系中的lncRNA表達譜數據進行聚類分析，能夠鑒定出在某些特定組織和細胞中特異性表達的lncRNA。
   

    下圖中Ken C. Pang及其同事利用lncRNA芯片比較61種不同的小鼠組織中lncRNA的表達譜數據，利用聚類分析，鑒定出了3357種lncRNA在其中表達。利用聚類分析，他們鑒定出了在淋巴細胞以及其他組織中特異表達的lncRNA，為進一步研究特定組織中表達的lncRNA提供了思路（Ken C. Pang, et al. J IMMUNOL. 2009）。

結合標記基因表達水平，鑒定參與了特定生物學過程的lncRNA
 
    將lncRNA芯片與表達譜芯片相結合，能夠篩選出和特定生物學過程中的標記基因（marker gene）表達水平變化高度相關的lncRNA，得到參與某個特定生物學過程的lncRNA。
   

    下圖是Marcel E. Dinger及其同事利用lncRNA芯片分析在小鼠胚胎肝細胞分化過程中，利用多能性標記基因（Pou5f1, Sox2等，圖A）以及原條（Primitive streak）形成過程的標記基因（T, Mesp1, Evx1，圖B）篩選與其表達水平變化顯著相關的lncRNA，進而得到和這兩個過程密切相關的lncRNA，為進一步探究相關lncRNA的功能提供了思路（Marcel E. Dinger, et al. Genome Research. 2008）。

結合相關蛋白編碼基因表達水平，分析未知lncRNA的功能
   

    利用lncRNA芯片篩選出的lncRNA，能夠根據與其表達水平顯著相關的蛋白編碼基因集合進行基因集合富集度分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA），進而根據與其表達水平顯著相關的基因集合推測lncRNA所參與的生物學過程。
   

    下圖是Mitchell Guttman及其同事將鑒定出的lincRNA（large intervening non-coding RNA，lncRNA的一類）與已知的蛋白編碼基因的表達數據結合，對與lincRNA表達水平顯著相關的基因集合做GSEA分析，并對GSEA結果進行雙向聚類（bicluster）后，得到了相關lincRNA所參與的特定生物學過程，為進一步探究相關lincRNA的功能提供了思路（Mitchell Guttman et al. Nature. 2008）。