My Research Breakthrough Was Hiding in Plain Sight
Hub enhancer 疾病核心调控元件多组学研究方案
Product Story
I was stuck for months trying to connect my RNA data to clinical outcomes. Then my PI showed me this multi-omics hub analysis. It layers RIC-seq, CUT&Tag, and long-read sequencing into one workflow. Suddenly, I could map enhancer networks and validate across 18 cancers in TCGA—all for less than doing them separately. Link in bio if your project needs this clarity.
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Product Information
跨组学联合、多维数据融合、直指疾病调控核心
三维基因组+表观调控+转录组一站式解析三大技术强强联合，突破单一组学局限，解码基因空间互作网络与表观调控逻辑！
六大联合分析亮点，直击科研痛点
01｜HubRNA精准锁定
RIC-seq（RNA 原位构象捕获）联合long RNA-seq，筛选空间互作枢纽RNA（HubRNA），锁定关键调控靶点。
02｜增强子-启动子汇总全景解析
RIC-seq + H3K27ac CUT&Tag 联合分析，揭示 uaRNA-eRNA动态互作网络，绘制增强子调控图谱。
03｜肿瘤核心调控回路分析free
H3K27ac CUT&Tag 数据深度挖掘，解析CRC（核心调控回路），定位驱动肿瘤发生的关键转录因子。
04｜跨癌种临床关联验证
独家亮点！将 uaRNA-eRNA 互作网络与TCGA 数据库18种常见癌症表达谱关联，验证调控通路的普适性与癌种特异性。
05｜Hub-增强子驱动突变预测
RIC-seq 鉴定 Hub-enhancer 区域，结合遗传变异数据（如 SNP），预测功能突变对空间互作的破坏机制。
06｜HubRNA临床表达谱全景展示
HubRNA 在 TCGA 18 种癌症中的表达趋势可视化，为靶点转化提供跨癌种证据支持。
为什么选择本方案？
多维数据互补：空间互作（RIC-seq）、表观激活（H3K27ac）、转录全景（long RNA-seq）三位一体。
临床深度关联：整合 TCGA 多癌种表达谱，衔接基础机制与临床价值。
分析闭环设计：从互作网络→核心回路→突变预测→跨癌验证，直指转化研究终点。
性价比：三技术联用+六项高级分析，成本低于单项目叠加 30%！
适用研究场景：
01肿瘤/疾病核心调控通路挖掘
02非编码区功能突变
（enhancer-SNP）机制研究
03靶向HubRNA或关键增强子的药物开发
04多癌种共性调控网络比较分析
RIC-seq、longRNA-seq、CUT&Tag 联合测序价格更优惠！
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