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技术专题(停用)
基因表达调控专题
1 . 基因表达调控概述
1.1 转录调控与转录激活
1.2 转录后调控
1.3 miRNA与lncRNA
2 . 基因表达调控研究进展
3 . 基因表达调控研究方法
4 . 基因表达调控主要实验技术
4.1 染色质免疫沉淀技术 ChIP
4.2 RNA结合蛋白免疫沉淀技术 RIP
4.3 RNA pull-down
4.4 DNA pull-down
4.5 荧光素酶检测技术 Luciferase
4.6 凝胶迁移/电泳迁移率实验 EMSA
miRNA与lncRNA研究策略专题
1 . miRNA的概述
1.1 miRNA的生物发生
1.2 miRNA的作用机制
1.3 miRNA的研究展望
1.4 miRNA与癌症
1.5 miRNA在转化医学中的应用
2 . lncRNA的概述
2.1 lncRNA的研究背景
2.2 lncRNA的作用机制
2.3 lncRNA的研究展望
2.4 lncRNA与癌症
2.5 lncRNA与临床疾病
3 . miRNA与lncRNA研究策略
3.1 miRNA的一般研究策略
3.2 AGO2在miRNA研究中的应用
3.3 LncRNA的一般研究策略
3.4 miRNA与lncRNA的生物信息学预测
4 . miRNA与lncRNA研究实验
4.1 RNA 结合蛋白免疫沉淀技术（RIP）Model Figures
4.2 RNA结合蛋白免疫沉淀技术（RIP）实验流程
4.3 RNA结合蛋白免疫沉淀技术（RIP）实验常见问题
4.4 RNA pull - down Model Figures
4.5 RNA pull- down实验流程
4.6 RNA pull- down实验常见问题
4.7 荧光素酶检测技术（Luciferase）Model Figures
4.8 荧光素酶检测技术（Luciferase）实验流程
4.9 荧光素酶检测技术（Luciferase）实验常见问题
生物信息学专题
1 . 生物信息学概述
2 . 生物信息学研究进展
3 . 生物信息学的应用
3.1 转录调控位点预测
3.2 miRNA靶基因调控分析
3.3 基因全序列拼接分析
3.4 高通量测序分析
3.5 GO（Gene Ontology）功能注释
3.6 基因芯片聚类分析
数据可视化专题
1 . Figure的特征
1.1 数据的统计与分析
1.2 逻辑的规划与构建
2 . Figure的制作
2.1 Figure的经验建议
2.2 Figure的清晰度
2.3 Figure的制作软件
3 . Model Cases
3.1 免疫组化图像分析
3.2 qPCR分析基因表达水平
3.3 Luciferase分析调控位点
3.4 图片分析肿瘤球大小
3.5 线性相关拟合
3.6 生存曲线分析
3.7 突变率箱图
3.8 多元统计结构方程
3.9 DNA motif HMM
3.10 基因表达热图和聚类分析
3.11 多元响应分析