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      Codon OptimWiz®密碼子優化

      影響外源基因表達水平的因素很多,而密碼子的偏好性是其中重要的參數之一,基因表達水平與密碼子偏好性之間存在強相關性。

      安升達自主開發的Codon OptimWiz軟件,可針對人、大鼠、擬南芥、酵母、大腸桿菌等上萬種種宿主進行密碼子優化。

      安升達提供優質快速的基因合成服務,同時,可根據不同宿主密碼子偏好性(用戶可自定義密碼子使用頻率)進行密碼子優化,對基因序列進行設計改造,如去除稀有密碼子、特定Motif(用戶可自定義)的刪除和添加等,從而達到優化蛋白表達的目的。
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      特點與優勢


      個性化定制優化方案

      提高蛋白表達量及可溶性表達水平

      針對上萬種宿主進行密碼子優化

      雙宿主密碼子優化

      自定義密碼子使用頻率

      安升達密碼子優化參數

      Codon OptimWiz平臺致力于在密碼子優化,綜合考慮以下因素以獲得最優表達效果。

       

      • 密碼子使用頻率
        每個氨基酸平均有三個對應密碼子,這使得不同的核苷酸序列可以編碼出相同的氨基酸序列,而編碼同一氨基酸的不同的密碼子在不同的生物和不同基因中的使用頻率有著顯著的差異,這與在細胞中相應的tRNA的濃度是呈正相關的。使用頻率極低的就是該物種或基因的稀有密碼子,稀有密碼子的使用已經被證實為阻礙基因表達的一個重要因素,因此去除稀有密碼子成為現有的密碼子優化軟件考慮的關鍵因素。1

      密碼子_基因合成_1

      • RNA二級結構
        mRNA二級結構是影響翻譯過程的重要因素,復雜穩定的二級結構會影響翻譯過程順利進行,尤其是RBS附近的二級結構。雖然mRNA的二級結構預測是一個復雜的過程,但我們可以采取更加有效的辦法通過避免反向重復序列的出現等方式進行密碼子優化。2
      密碼子_基因合成_2
      • 剪切位點的去除
        去除內含子屬性的剪接位點,提高蛋白表達成功率。3
      • 限制性內切酶位點
        根據合成目的,添加或去除特定的限制性內切酶位點。
      • 重復序列
        長重復序列的出現會影響基因的轉錄與表達,在密碼子優化過程中需要避免。
      • GC含量與分布
        基因合成過程中,均勻的退火溫度是非常重要的,而GC含量的分布是直接影響退火溫度的因素。三聯體密碼子的第三位置的GC含量與嚙齒類動物的mRNA表達水平之間存在正相關的關系。

      密碼子_基因合成_3

      • 指定Motif的添加或刪除
        許多有特定Motif與基因表達有著密切關系,如增強子、Shine-Dalgarno box、TATA box、RNA聚合酶結合位點等順式作用元件,這些序列對外源基因表達有促進或抑制的作用,因此根據實際情況和客戶需求需要添加和刪除此類序列。

      客戶評價

      • 我一直使用安升達的基因合成,不僅快速、專業和貼心,而且提供免費的密碼子優化服務,優化了蛋白表達量,為我們的后續試驗打下了很好的基礎。與安升達合作十分放心、輕松,我也已經將安升達推薦給我的同事。 - 國內著名院校生物科學研究人員

      文獻信息

       

           1. Plotkin, J.B. and Kudla, G. (2010). Synonymous but not the same: the causes and consequences of codon bias, Nature Reviews Genetics, 12, 32–42.

           2. de Smit MH and van Duin J. (1990). Secondary structure of the ribosome binding site determines translational efficiency: a quantitative analysis. Proceedings of the National Academy of Sciences, 87:7668–7672.

           3. Pagani F, Raponi M, Baralle FE. (2005). Synonymous mutations in CFTR exon 12 affect splicing and are not neutral in evolution. Proceedings of the National Academy of Sciences.; 102:6368–6372.

           4. Zhang, C., Tang, B., Wang, Q. and Lai, L. (2014). Discovery of binding proteins for a protein target using protein-protein docking-based virtual screening. Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics, 82(10), pp.2472-2482.

           5. Seibert, C., Rahmat, S., Krause, J., Eggink, D., Albrecht, R., Goff, P., Krammer, F., Duty, J., Bouvier, N., Garcia-Sastre, A. and Palese, P. (2013). Recombinant IgA Is Sufficient To Prevent Influenza Virus Transmission in Guinea Pigs. Journal of Virology, 87(14), pp.7793-7804.

       

       

       

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