血液RNA提取试剂盒(RNA提取液) Blood RNA K

MolPure^® Blood RNA Kit 适用于血液、血浆、血清、淋巴液等样品中 RNA 的提取。离心吸附柱中采用的硅基质材料为本公司特有新型材料，配合本公司独特的裂解液配方可以可最大限度的回收高纯度 RNA。提取的 RNA 纯度高，质量稳定可靠，可适用于各种下游应用实验，如 RT-PCR、RT-qPCR、体外转录、分子克隆等。

产品组分

运输和保存方法

常温运输。

Part I 组分 4℃避光保存，Part II 组分常温保存。产品有效期 12 个月。

注意事项

避免试剂长时间暴露于空气中产生挥发、氧化、pH 值变化，各溶液使用后应及时盖紧盖子。

注意观察各溶液是否有析出或浑浊（尤其冬季等室温为低温环境时），可 37℃温浴复溶至溶液澄清，避免影响使用效果。

裂解液LB 和去蛋白液 PL 含有刺激性物质，为了您的安全和健康，请穿实验服并佩戴一次性手套操作。

本产品仅作科研用途！

实验前准备

自备设备和试剂：台式离心机、振荡仪、水浴锅或金属浴，氯仿、无水乙醇，RNase-free 离心管等。

除特殊指明外，所有的离心步骤均在室温完成，使用可以达到 12,000 rpm 转速的传统台式离心机。

首次使用前，须在漂洗液 W*（19241-E）瓶中加入 4 倍体积的无水乙醇，充分混匀后使用，并做好标记。如果发现漂洗液 W*由于运输或保管不当造成容量严重不准，请用量筒定容后再加入 4 倍体积的无水乙醇。每次使用后将瓶盖盖紧，以保持漂洗液 W*中的乙醇含量。

操作方法

一、样本预处理：

取 250 μL 血液（或血清、血浆、脑脊液等液体样本）转移至 1.5 mL 的 RNase-free 离心管中。

【注】：不足 250 μL 时，需用 PBS 或生理盐水补足。

加入 750 μL 裂解液 LB，反复吹打，并剧烈振荡混匀。

室温静置 5 min。

加入 200 μL 氯仿（自备），剧烈振荡 15 sec 混匀。

室温静置 2 min。

4℃ 12,000rpm  离心 10 min，使样品分层。取上层水相转移至 1.5 mL 的 RNase-free 离心管中。

【注】：样品会分为三层，下层为有机相，中间层和上层无色的水相，RNA 存在于上层水相中。

【注】：上层容量约为所加裂解液 LB 总量的 70%。如加入 750 μL 裂解液 LB，上层水相约为 525 μL。建议吸取 500 μL， 以防吸到中间层造成 DNA 污染。

加入 0.5 倍体积无水乙醇（自备），颠倒混匀。

【注】：出现沉淀属正常现象。

二、RNA提取：

将 RNA 吸附柱 B3 套入 2 mL 收集管中，备用。

将上述的预处理混合液加入到 RNA 吸附柱 B3 中，12,000 rpm 离心 1 min，弃掉废液。

加入 500 μL 去蛋白液 PL，12,000 rpm 离心 30 sec，弃废液。

将 RNA 吸附柱 B3 放回收集管，加入 500 µL 漂洗液 W*，12,000 rpm 室温离心 30 sec，弃废液。

【注】：确保漂洗液 W*已添加无水乙醇。

重复一遍步骤 4。

将 RNA 吸附柱 B3 放回收集管，空柱 12,000 rpm 室温离心 2 min，以除去残留的漂洗液 W*。

将 RNA 吸附柱 B3 放入新的 1.5 mL RNase-free 离心管中，在 RNA 吸附柱 B3 中央加入 30-50 µL RNase-free H2O，室温放置 2 min。然后 12,000 rpm 离心 1 min。收集滤液，即为 RNA 溶液。

【注】：可通过以下方式提高回收产量：①65℃预热 RNase-free H2O；②将 RNA 滤液再次上柱，室温放置 2 min 后，洗脱。

RNA 溶液可置于-80℃长期保存。

参考文献
[1] Yang Y, Liu S, He C, et al. LncRNA LYPLAL1-AS1 rejuvenates human adipose-derived mesenchymal stem cell senescence via transcriptional MIRLET7B inactivation. Cell Biosci. 2022;12(1):45. Published 2022 Apr 21. doi:10.1186/s13578-022-00782-x(IF:7.133)
[2] Yan S, Sun M, Gao L, et al. Identification of Key LncRNAs and Pathways in Prediabetes and Type 2 Diabetes Mellitus for Hypertriglyceridemia Patients Based on Weighted Gene Co-Expression Network Analysis. Front Endocrinol (Lausanne). 2022;12:800123. Published 2022 Jan 24. doi:10.3389/fendo.2021.800123(IF:5.555)
[3] Sun M, Yan S, Zhao D, et al. Identified lncRNAs functional modules and genes in prediabetes with hypertriglyceridemia by weighted gene co-expression network analysis. Nutr Metab (Lond). 2022;19(1):33. Published 2022 May 2. doi:10.1186/s12986-022-00665-5(IF:4.169)
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