基因分析

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  • 基因组所完成鲤鱼基因组初步测定分析
    近日,中国科学院北京基因组研究所运用新一代高通量测序技术以及高性能的生物信息分析,完成了鲤鱼基因组初步测定与分析工作,获得了鲤鱼基因组高覆盖的基因组数据。&ldquo 鲤鱼基因组计划&rdquo 是基因组所与水产生物应用基因组研究中心和黑龙江水产研究所联合开展的研究项目,目前项目进展顺利,是我国鱼类第一个全基因组测序计划,也是世界上第一个鲤科经济鱼类基因组计划。   本项目主要依托于基因组所基因组及生物信息学平台第二代高通量测序仪进行测序分析工作,该平台拥有13台新一代高通量测序仪(SOLiD、Solexa和 454测序仪)、3台3730xl,1台3130xl的测序规模,拥有超过10万亿次/秒的计算能力和大于1000TB的存储。目前已经完成部分454shotgun文库段测序,总体数据已经达到4乘的覆盖度,完成部分组织转录组的工作,为基因组注释提供参考。目前该项目正在加紧进行生物信息学的分析,预计将比计划提前完成鲤鱼基因组框架图的工作。   科学家希望通过鲤鱼基因组测序及其序列分析,为研究养殖鱼类的生长、发育、繁殖、遗传变异、疾病、与环境的相互用(包括抗逆能力)及其遗传改良提供重要的参考甚至指导信息。通过鲤鱼基因组的研究,可以获得与经济性状相关的基因,与疾病的发生及免疫相关的基因等,为鲤鱼的遗传育种提供基础。   随着人和其它主要动植物基因组的破译,模式动物和经济动物基因组计划方兴未艾,越来越多的鱼类被提上议程,世界各国的科学家相继完成了一些鱼类的基因组测序和分析工作,大都以本区域或者本国的鱼类产品为主,例如日本完成的青鳉鱼,挪威和加拿大共同完成的大西洋鲑等。作为我国鱼类中分布最广、品种最多、产量最高的鲤鱼基因组计划的开展,是我国水产科研步入现代科学先进行列的标志性事件,将对我国乃至世界水产业的发展产生重要的影响。
  • 单细胞基因测序市场分析
    p    span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 什么叫做单细胞基因测序(Single-Cell Sequencing)? /span /p p   一句话说,就是单个细胞水平上对基因组进行测序。2013年,自然杂志把年度技术授予了单细胞 a title=" " href=" http://www.instrument.com.cn/application/SampleFilter-S01-T000-3-1-1.html" target=" _self" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 基因测序 /span /a (Single Cell Sequencing),认为该技术将改变 a title=" " href=" http://www.instrument.com.cn/application/SampleFilter-S01-T000-3-1-1.html" target=" _self" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 生物界和医学界 /span /a 的许多领域。 /p p    span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 我们为什么要进行单细胞基因测序? /span /p p   传统的测序方法,无论是基因芯片或者二代基因测序技术(Next Generation Sequencing,NGS)都需要从超过10万个细胞中提取一大堆(bulk)DNA或者RNA,而提供的信息是一大堆细胞的平均值。但是传统的方法,对于理解人体细胞的多样性有着明显的局限性。 /p p   在人体的每一个组织中,比如说,肾脏组织,拥有着大量不同的细胞类型,每一种细胞类型有着独特的起源和功能。每一个细胞的谱系和发展的状态又决定了每个细胞如何和周围的细胞和环境如何反应,把基因测序应用到单个细胞层面,对于我们理解细胞的起源,功能,变异等有着至关重要的作用。 /p p   关于二代基因测序已经详细在我们的前期两篇深度报告中进行了介绍,在本篇报告中,我们将详细解读单细胞基因测序,以及该技术对癌症,辅助生殖以及免疫学等领域带来的新的突破。 /p p    strong 一、单细胞基因测序行业:刚启程,面临引爆点 /strong /p p   BCC Research的一项分析报告指出,2014年全球单细胞分析(Single-cell Analysis)的市场达5.4亿美金,预测将从2015年的6.3亿美金增长到2020年的16亿美金,复合增长率达21%。根据GENReports的报告,关于单细胞分析的文章发表在过去的几年也有着爆发性的增长。 /p p style=" text-align: center "   图2:单细胞分析的文章发表数量 /p p style=" text-align: center " img title=" 1.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/006c9fd7-a2cd-46b2-a028-18b51b5ea3cd.jpg" / /p p style=" text-align: center "   资料来源:GEN,民生证券研究院 /p p   其中,传统的单细胞基因组学主要是由基因芯片和PCR主导的,随着二代基因测序的成本以超摩尔定律下降,目前单细胞基因组学逐渐由二代基因测序技术接棒。 /p p   和qPCR在90年代的发展一样,目前所有的刺激因素(高度的科研兴趣,生物医药巨头公司的关注等)正在解锁这个市场,单细胞基因测序行业正面临引爆点。 /p p   strong  二、单细胞基因测序的基本流程:单细胞分离--基因组扩增--测序和分析 /strong /p p   单细胞测序,简单地说,主要经过如下的步骤:单细胞的分离--DNA/RNA的提取和扩增(全基因组扩增和全转录组扩增)---测序以及后续的分析和应用。 /p p style=" text-align: center "   图3:单细胞测序的步骤 /p p style=" text-align: center " img title=" 2.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/782ee757-3c06-4a1b-9103-4c7336ac2929.jpg" / /p p style=" text-align: center "   资料来源:Recent advances and current issues in single-cell /p p style=" text-align: center " sequencing of tumors,民生证券研究院 /p p   2.1 单细胞的捕捉和分离 /p p   单细胞测序的第一步是单细胞的分离和提取,目前的方法主要有如下几种方法:流式细胞术,激光捕获显微切割技术以及微流控技术。 /p p style=" text-align: center "   图4:单细胞分离的三种方式:流式细胞术,激光捕获显微切割以及微流控技术 /p p style=" text-align: center " img title=" 3.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/ea66e087-c9b2-4930-a4d3-50025543fe8b.jpg" / /p p style=" text-align: center "   资料来源:Technologies for Single-Cell Isolation,民生证券研究院 /p p   1)流式细胞术 (Flow Cytometry) /p p   是指通过对于悬浮于流体中的细胞或者其他颗粒进行定量分析和分选的技术。在各种流式细胞仪中,大家主要讨论的是荧光活化细胞分类计FACS(Fluorescence Activated Cell Sorting)系统分离单细胞。定量原理:待测细胞经特异性荧光染料染色后,加入样品管中,经过测量区,由染色后的细胞在激光照射下的荧光产生的电信号来进行定量分析 分选原理:通过流束形成含有细胞的带电液滴来实现的。 /p p   2)激光捕获显微切割技术Laser Capture Microdissection(LCM) /p p   LCM技术可以在显微镜直视下快速、准确获取所需的单一细胞亚群,甚至单个细胞,从而成功解决了组织中细胞异质性问题。其基本原理是通过一低能红外激光脉冲激活热塑模-乙烯乙酸乙烯酯(EVA)膜,在直视下选择性地将目标细胞或组织碎片粘到该膜上。 /p p   3)微流控技术(Microfluidics) /p p   微流控技术是一种用于精确控制微量液体的技术。微流控芯片是实施该技术的平台,通常通过细微的管道对液体实施操控,微流控对液体的操控尺度, 刚好适合于单细胞样品的处理操作。 /p p   2.2 全基因组扩增 (Whole Genome Amplification. WGA)/ 全转录组扩增 (Whole Transcriptome Amplification,WTA):单细胞测序的难点 /p p   2.2.1 主要的三种全基因组扩增技术,各有优势 /p p   由于在单细胞中的DNA和RNA的数量非常小(几个pg),用传统的测序仪无法检测,所以科学家们必须首先对这些分子进行扩增,同时尽量的减少错误。目前的全基因组扩增技术主要有三种:简并寡核苷酸引物PCR扩增(DOP-PCR),多重置换扩增(MDA) 和基于多次退火和成环的扩增循环(MALBAC)。 /p p   1)基于PCR技术的全基因组扩增技术,例如DOP-PCR(简并寡核苷酸引物PCR扩增) /p p   DOP-PCR是一种部分随机引物法, 其引物构成为3& amp #8242 -ATGTGG-NNNNNN-CCGACTCGAG-5& amp #8242 ;主要 利用3& amp #8242 端ATGTGG这6个在人体中分布频率极高的碱基作为引导, 以6个碱基的随机序列来决定特异的扩增起始位点,从而达到扩增整个基因组的目的。 /p p   2)多重置换扩增(MDA) /p p   MDA是一种等温的链置换扩增反应, 其使用随机的6碱基引物在多位点和模板链结合, 接着利用 phi29DNA 聚合酶很强的模板结合和置换能力实现对全基因组的扩增。 /p p style=" text-align: center "   图5:DOP-PCR和MDA全基因组扩增技术简介 /p p style=" text-align: center " img title=" 4.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/d9b0aef0-e3b1-4c63-8313-c20796064bb3.jpg" / /p p style=" text-align: center "   资料来源:Single-cell genome sequencing: current state /p p style=" text-align: center " of the science,民生证券研究院 /p p   3)MALBAC(Multiple annealing and looping-based amplification cycles)基于多次退火和成环的扩增循环 /p p   通过采用特殊引物,使得扩增子的结尾互补而成环,从而达到近乎线性的扩增,该技术是哈佛大学谢晓亮教授团队发明的。 /p p style=" text-align: center "   图6:MALBAC全基因组扩增的示意图 /p p style=" text-align: center " img title=" 5.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/83e2f828-d990-4b9c-afd6-bd692fc52888.jpg" / /p p style=" text-align: center "   资料来源:Single-cell sequencing by Doug Brutlag,民生证券研究院 /p p   表1:三种类型的全基因组扩增方式比较 /p p style=" text-align: center " img width=" 600" height=" 302" title=" QQ截图20160302115018.jpg" style=" width: 600px height: 302px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/297e4e6e-a134-4101-a297-456cd703c3af.jpg" border=" 0" vspace=" 0" hspace=" 0" / /p p style=" text-align: center "   资料来源:Single-Cell Sequencing Technologies: Current and Future, /p p style=" text-align: center " 民生证券研究院 /p p   Navin 在研究报告中指出(来源:Cancer genomics: one cell at a time),对于检测CNV(Copy Number Variation)的时候,DOP-PCR以及MALBAC较有优势,另一方面, MDA方法一般用来检测点突变。Gawad et al., (2015)更是指出,三种全基因组扩增技术并没有明显的胜者,具体方法的使用取决于研究的目的。 /p p   2.2.2 全转录组扩增 /p p   一个哺乳动物的单细胞大约含有10pg的RNA,其中mRNA大约在0.1-0.5pg,并不能满足目前测序平台的要求,所以需要进行全转录组扩增技术。 /p p   单细胞中提取的RNA首先经过逆转录出cDNA,然后对逆转录生成的cDNA进行扩增。目前主要的转录组扩增技术主要包括如下几种:传统的PCR,改进的PCR,T7-in vitro 体外转录组扩增以及Phi29聚合酶扩增。 /p p   三. 单细胞测序的主要应用:癌症,辅助生殖以及免疫学领域 /p p   当单细胞被分离,细胞内的DNA/RNA被提取和扩增后,二代基因测序(Next Generation Sequencing)可以用来进行后续的测序。当把基因测序应用于单个细胞层面,在下游应用领域有着先天独到的优势。 /p p   3.1单细胞基因测序技术有助研究癌症起因和治疗 /p p   首先谈一下癌症的异质性:中晚期的肿瘤或由一系列的肿瘤克隆组成,每一种克隆有着独立的变异,形态和药物反应。对于肿瘤克隆精准的诊断非常重要,因为一个占据原发性肿瘤5.1%的亚克隆种群在复发的时候可能成为主要的致病因素。 /p p style=" text-align: center "   图7:肿瘤的异质性 /p p style=" text-align: center " img title=" 6.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/88b49609-3a47-4577-ad2a-7e9b36b6a4dc.jpg" / /p p style=" text-align: center "   资料来源:Illumina,民生证券研究院 /p p   实体瘤由一系列不同的细胞组成,包括癌症纤维细胞,内皮细胞,淋巴细胞,巨噬细胞等。同时,实体瘤由多个肿瘤克隆亚种群构成,使得临床样本的分析更加复杂。当多个肿瘤克隆同时存在时,标准方法检测的要么是平均信号要么是主要的克隆群体(并不一定是最致病的)的信号。 /p p   而同时,肿瘤的异质性和癌症产生抗药性以及转移密切相关,所以,单细胞测序开始用来检测肿瘤内基因异质性,对于癌症起因以及后续治疗的研究非常关键和重要。 /p p   例如,Navin et al.(2011), 利用单细胞基因测序的方法(流式细胞术提取细胞-全基因组扩增-NGS),在某个乳腺癌肿瘤组织中检测了100个乳腺癌细胞的CNVs,覆盖度大约6%,发现了三种完全不一样的克隆亚种群。 /p p   除了肿瘤细胞,单细胞基因测序同样可以应用于循环肿瘤细胞(Circulating tumor cells)和外周血播散肿瘤细胞DTC(disseminated tumor cells),该部分内容将在后续的研究报告中深入讨论。 /p p   3.2 单细胞基因测序助力辅助生殖 /p p   PGS(Pre-implantation Genetic Screening)是胚胎注入前遗传学筛查,主要是通过检测胚胎的23对染色体结构、数目,来分析胚胎是否有遗传物质异常 PGD(Pre-implantation Genetic Diagnosis),主要用于检测胚胎是否携带遗传缺陷的基因,关于PGS/PGD的介绍,请参考我们之前的行业深度《基因+大数据的颠覆:从癌症基因测序到辅助生殖》。 /p p   PGD过程中,目前主要有三种方式获得活检材料:1)卵子的第一极体和第二极体 2)培养至第3天胚胎卵裂期的卵裂球细胞(一般取1-2个细胞) 3)培养第5天左右的囊胚细胞。 /p p   例如,牛津大学的Dr.Dagan Wells团队,通过对囊胚细胞进行单细胞基因测序,选择健康的胚胎植入。另外,谢晓亮教授团队通过对女方卵细胞极体细胞进行测序,结合胚胎选择,选择正常的胚胎移植。 /p p style=" text-align: center "   图8:卵母细胞减数分裂产生极体的过程 /p p style=" text-align: center " img title=" 7.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/a1c2724b-0f2c-4b27-9eca-d304dccd613c.jpg" / /p p style=" text-align: center "   资料来源:Genome Analyses of Single Human Oocytes,民生证券研究院 /p p style=" text-align: center "   (注:其中PB1和PB2是第一极体和第二极体) /p p   3.3 单细胞基因测序打开免疫报多样性研究之门 /p p   用单细胞基因测序分析免疫细胞的原因是现存的多样的病原体导致了免疫细胞的高度异质性,传统的检测方法,取样来自一大堆细胞,低估了单个免疫细胞的多样性,所以我们需要更加精确检测单个免疫细胞的遗传物质,从而理解机体复杂的免疫机制。正如开篇提到的Juno收购的单细胞基因测序公司AbVitro致力于T细胞和B细胞的基因测序。 /p p   图9展示了对单个T细胞受体基因测序(TCR Sequencing)的流程。TCR & amp #945 和& amp #946 mRNA经过逆转录,扩增,重叠延伸,目的基因被选择性地进行PCR扩增以及后续的分析。 /p p style=" text-align: center "   图9:TCR Sequencing过程 /p p style=" text-align: center " img title=" 8.png" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/04e7c357-80bd-4709-89dc-92ee07a28fa9.jpg" / /p p style=" text-align: center "   资料来源:Pairing of T-cell receptor chains via emulsion PCR, /p p style=" text-align: center " Illumina,民生证券研究院 /p p   四. 单细胞基因测序未来的发展之路 /p p   在目前来看,单细胞基因测序还处在非常初级的阶段,也面临很多技术的挑战,包括:如何高效的分离细胞,全基因组无偏差的扩增,以及下游的数据分析等。但各大生物医药巨头都已经目光锁定了这个方向,除了今年初Juno收购AbVitro(单个T细胞和B细胞进行基因测序),去年八月BD公司收购了单细胞测序公司Cellular Research。Illumina也通过和Clontech合作,推出了单细胞RNA测序服务。 /p p   我们认为,未来的基因测序一定朝着更精准,更微观的方向前进,如今,单细胞测序正面临着一场革命,在单个细胞层面让我们在前所未有的水平理解基因组学,表观基因组学和转录组学的多样性。 /p p   背景案例: /p p   2016年1月,肿瘤免疫疗法的领头羊公司Juno宣布以1.25亿美金的股票和现金收购波士顿的一家单细胞测序公司:AbVitro Inc.。 AbVitro公司的技术起源于哈佛大学George Church的实验室,AbVitro的技术包括对单个T细胞和B细胞进行基因测序,帮助科学家们理解T细胞受体(T cell receptor & amp #945 和& amp #946 链的基因的复杂性。 /p p   图:Juno收购AbVitro之后的布局 /p p style=" text-align: center " img title=" 9.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/6ef1eca1-dc46-4600-9c6d-d95f77a85f9e.jpg" / /p
  • analytica 2014专注食品分析、塑料分析、基因和生物分析
    2014年4月1-4日,国际分析、生化技术、诊断和实验室技术博览会将再次成为科研和研究界的盛会。1100多家展商将在展会期间推出自己的最新产品和实验室技术方案。此外,展会还首次推出特别展,重点展示职业安全和健康方面的内容。   今年的analytica围绕三大主题展开&mdash &mdash 食品分析、塑料分析、基因与生物分析&mdash &mdash 无论在展览、&ldquo 现场实验室&rdquo 还是相关活动中,这三大主题都将一再出现。&ldquo 我们很高兴能够结合我们的核心主题,为观众带来一场全面的、以实际应用为导向的展会,&rdquo analytica 2014展会总监Susanne Grö dl说。   我们如何发现致病微生物,分析杀虫剂或重金属残留,如何分析原材料的来源?观众们将在展会的&ldquo 食品分析&rdquo 区了解到这些问题的答案,他们更可以在这里发现更多实际生活相关的分析技术,了解展示的最新设备。   展会另两项主题也具有相同的特征: 塑料分析展区内的一切都围绕着现代材料和它们的各种应用展开。生态和经济方面的主题在行业各个领域都正在变得越来越重要,而展商也将在analytica 2014上推出这方面的最新技术。在基因和生物分析方面,观众可以了解令人兴奋的分析技术和定制方案&mdash &mdash 从特定取样、典型痕迹分析和选择耦合技术到评价和测试存档等应有尽有。   现场实验室+应用讲座   想要现场感受分析技术的人们不会愿意错过展会上举办的三场&ldquo 现场实验室&rdquo 活动,它们分别针对食品分析、塑料分析和基因&生物分析三大主题:2012年近3000名听众参加了现场演示活动,今年他们仍将从中获益。通过参与活动,观众能够直接和生产商及专家交流想法和信息,由厂商和专家面对面介绍产品,谈论具体应用案例。   analytica国际研讨会聚焦科研热点   今年,analytica国际研讨会的主题还会紧跟展会。例如,在食品和水质分析方面,大会将举办&ldquo 水质分析新挑战: 代谢物、转化产物和非目标分析&rdquo 讲座。而在生物和基因分析方面,将有专家讨论金属组学和临床基因组学等问题。和过去一样,大会还将就重要研究热点、最新研究成果、以及重点应用领域的创新和新技术作精彩介绍。此外,analytica国际研讨会还首次在ICM-慕尼黑国际会议中心举行,紧邻其他展览馆。   新展览:职业安全/健康和工作场合安全   安全问题在实验室日常工作中十分重要。因此,analytica也首次推出了特别展,就职业安全、健康和工作场合安全方面的问题展出。届时,A3展厅将在展会期间每天举办1场演讲&ldquo 火和爆炸物&rdquo 、&ldquo 安全操作有害材料&rdquo 和&ldquo 保护你和你的雇员免遭健康风险&rdquo 。特别展也会给展商提供安全相关产品的展示机会,如安全柜、气体探测器和防护服等。   展会最后将推出实验室&分析论坛和生物技术论坛,金融日活动和analytica求职日活动,给参加者带来精彩交流机会。

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  • ABI基因分析仪

    ABI基因分析仪是测什么的?它和[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/jp][color=#3333ff]$$PCR[/color][/url]荧光定量有什么区别呢?

  • 【原创大赛】短柄草全基因组密码子用法分析分析

    【原创大赛】短柄草全基因组密码子用法分析分析

    [align=center]短柄草全基因组密码子用法分析分析[/align]摘要:本研究运用CodonW程序分析了短柄草全基因组的密码子使用特性,并且通过对应分析探讨了若干重要因子对短柄草全基因组序列密码子用法的影响。结果表明短柄草基因组存在高[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]含量和低[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]含量的基因,它们在密码子使用上差异较大。Nc-plot曲线表明基因组的密码子组成受到碱基组成的影响;对应分析显示,在DNA水平上发生的核苷酸突变可能是造成短柄草基因组密码子使用偏好的主要因素;同时,基因长度和蛋白质疏水性对密码子的使用也存在一定偏性,但影响程度不大。确定了UUC等27个以G或C碱基结尾的密码子为“最优密码子”,研究结果可为短柄草基因的鉴定、表达、结构、功能等的深入研究提供参考。关键词:同义密码子偏好性,短柄草基因组,对应分析近年来,随着分子生物学的快速发展,许多小基因组的低等生物和高等模式生物的全基因组序列均被测定,为利用生物信息学方法挖掘海量基因组数据提供了便利。密码子是生物体内遗传信息传递的基本环节,是核酸携带信息和蛋白质携带信息间对应的基本规则。在长期进化过程中,任一物种的基因都会逐渐适应宿主的基因组环境,而形成特定的且符合宿主基因组的密码子用法,因此不同生物具有不同的密码子使用模式。以生物基因组数据为基础,研究其密码子使用模式,为深入研究基因的结构、功能和基因组进化,以及指导基因转化等具有重要意义。密码子具有简并性,生物在同义密码子的使用上并不是完全随机的,而是具有一定的偏向性,对有的密码子使用频率高,有的使用频率低,甚至避免使用,这种不均衡使用密码子的现象普遍存在于原核和真核生物中。早在20世纪70年代,人们在研究基因的异源表达时,就已经意识到密码子偏性的重要性[1],随着不同生物基因组数据的获得和各种数据库的构建,更多的研究者对密码子偏性的研究产生了浓厚的兴趣,尤其在分子进化,翻译调控等研究领域,通过对不同物种的密码子使用偏性的大量研究[2~4],发现不同物种的基因在密码子使用上存在着明显的偏性。 短柄草是一种广泛分布于温带地区的禾本科植物,与小麦,大麦和燕麦同属早熟禾亚科,原产于非洲北部,欧洲南部和亚洲中部,包含约10个亚种。该植物为一年生,自花授粉,植株高度15~20cm,生育期70~80d,柄草植株较小,适应性强,不象种植水稻那样需要严格的生长条件。生育期短,籽粒产量较高,一年可以繁殖4~5代,繁殖系数达140左右。未成熟胚和成熟胚愈伤组织诱导率高,农杆菌介导和基因枪介导的转化体系已经建立,胚性愈伤组织分化率90%以上,转化效率最高可达55%左右。基因组小,染色体少,DNA重复序列低,获得突变体容易,突变性状容易显现,具备了模式植物的所有基本特征。加之短柄草基因组序列与黑草麦,小麦,大麦等早熟禾亚科植物高度相似,很多重要农艺性状与温带禾草类植物相似,如株型,穗型,粒型,抗逆性,生长习性和病原菌等,其中麦类作物白粉病菌,条锈病菌和稻类作物瘟病菌都可侵染短柄草植株,引起相应症状[7]。其籽粒不含高分子量麦谷蛋白亚基,低分子量麦谷蛋白亚基也很少,并与小麦一样具有二倍体,四倍体和六倍体,因此短柄草是小麦等基因组庞大的重要农作物理想的模式植物,借此来获得目前小麦等早熟禾类植物中尚缺少的遗传信息和基因共线区,进而对小麦等重要植物进行基因定位,克隆,突变,测序和功能等方面的研究[8]。 目前,在短柄草的生物学、细胞学和遗传学特性方面开展了大量研究,并且其全基因组测序也基本完成[9],为深入研究其密码子用法提供了便利。因此本研究将以短柄草全基因组序列为基础,分析其基因的密码子用法特性和影响密码子使用的因素等,其研究结果将对指导转基因及对基因进行特定分子改造,提高其在短柄草中的表达效率和完善基因预测软件,提高基因预测和基因组注释准确性等均具有重要的参考价值,同时也为深入开展基因结构和功能,分子进化等研究提供理论基础。1.实验材料与方法1.1材料 短柄草全基因组DNA序列来源于短柄草官方数据库(http://www.brachypodium.org/node/8),根据基因组序列的注释信息,获得蛋白编码基因序列,为了减少长度较短的基因变异带来的样本误差,根据国际惯例,去除小于300bp的基因,去除中间不表达的密码子,终止密码子。编写程序提取剩下的蛋白编码基因的CDS(coding sequence)序列。1.2方法用codonw软件计算短柄草全基因组的密码子用法相关参数,主要包括有效密码子数(Effective Number of Codon,ENC)、基因的G+C含量([url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]%)、[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]3s%、相对同义密码子使用度(relative synonymous codon usage,RSCU)、氨基酸组分指数(平均亲水性值(gravy))、基因长度即氨基酸数(L_aa)。其中,有效密码子数(Effective Number of Codon,ENC)描述密码子使用偏离随机选择的程度,能反映密码子家族中同义密码子的非均衡性的偏好;其取值范围在20到61之间,即如果每种氨基酸只使用一种密码子则有效密码子数为20,如果各种同义密码子的使用机会完全均等,则有效密码子数为61,数值越小偏性越强。此值是以描述密码子使用偏离随机选择的程度,能反映密码子家族中同义密码子的非均衡性的偏好。基因密码子偏爱程度越大,ENC值越小。RSCU是指对于某种特定的密码子在编码对应氨基酸的同义密码子间的相对频率;[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]3s%表示同义密码子第三位碱基的G+C的含量。为进一步了解该家族基因密码子使用特征和影响密码子使用的因素,对7个基因的相对同义密码子使用度进行了对应性分析(correspondence of analysis,COA)。2 结果与分析2.1 基因的碱基组成对密码子使用的影响图一 短柄草基因NC值散点图[img=,515,409]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910311236371230_3093_3295053_3.png!w515x409.jpg[/img]2.2短柄草基因密码子使用特性的对应性分析[img=,690,535]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910311237226440_1452_3295053_3.png!w690x535.jpg[/img][img=,690,534]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910311237233450_935_3295053_3.png!w690x534.jpg[/img]2.3 确定最优密码子Phe UUU 0.05 (323) 1.23 (19733) Ser UCU 0.22 (990) 1.60 (23834) UUC* 1.95 (13527) 0.77 (12294) UCC* 2.55 (11715) 0.64 (9499) Leu UUA 0.02 ( 93) 0.83 (11755) UCA 0.14 (629) 1.52 (22651) UUG 0.16 (1003) 1.37 (19558) UCG* 1.53 (7023) 0.35 (5159) CUU 0.14 (847) 1.55 (21987) Pro CCU 0.22 (1306) 1.57 (17584) CUC* 3.38 (20676) 0.61 (8661) CCC* 1.35 (7940) 0.47 (5299) CUA 0.07 (452) 0.70 (9983) CCA 0.20 (1184) 1.62 (18078) CUG* 2.23 (13637) 0.94 (13401) CCG* 2.22 (13058) 0.34 (3792) Ile AUU 0.12 (398) 1.41 (21216) Thr ACU 0.10 (401) 1.46 (16515) AUC* 2.76 (9124) 0.70 (10557) ACC* 1.75 (7291) 0.66 (7397) AUA 0.12 (380) 0.89 (13461) ACA 0.12 (509) 1.56 (17636) Met AUG 1.00 (8512) 1.00 (20892) ACG* 2.03 (8478) 0.32 (3563) Val GUU 0.10 (693) 1.67 (23852) Ala [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]U 0.14 (1914) 1.65 (26184) GUC* 1.71 (12491) 0.63 (9025) [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]C* 1.98 (27398) 0.58 (9131) GUA 0.05 (349) 0.75 (10713) [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]A 0.13 (1802) 1.48 (23459) GUG* 2.14 (15605) 0.95 (13562) [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]G* 1.75 (24170) 0.29 (4678) Tyr UAU 0.05 (229) 1.28 (14480) Cys UGU 0.06 (194) 1.10 (9360) UAC* 1.95 (8126) 0.72 (8075) U[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]* 1.94 (6645) 0.90 (7595) TER UAA 0.42 (172) 0.82 (335) TER UGA 1.63 (665) 1.30 (530) UAG 0.94 (384) 0.87 (356) Trp UGG 1.00 (4992) 1.00 (10053) His CAU 0.15 (598) 1.42 (16785) Arg CGU 0.16 (750) 0.85 (6945) CAC* 1.85 (7568) 0.58 (6825) C[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]* 2.75 (12565) 0.49 (4043) Gln CAA 0.15 (627) 1.05 (20215) CGA 0.11 (500) 0.64 (5273) CAG* 1.85 (7975) 0.95 (18259) CGG* 1.92 (8761) 0.55 (4527) Asn AAU 0.12 (465) 1.31 (26650) Ser AGU 0.05 (235) 1.13 (16754) AAC* 1.88 (7141) 0.69 (13985) A[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]* 1.52 (7002) 0.77 (11441) Lys AAA 0.11 (552) 0.98 (27077) Arg AGA 0.10 (445) 1.94 (15854) AAG* 1.89 (9406) 1.02 (28423) AGG 0.96 (4387) 1.53 (12516) Asp GAU 0.15 (1344) 1.44 (39136) Gly GGU 0.11 (882) 1.34 (18423) GAC* 1.85 (16539) 0.56 (15322) G[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]* 2.53 (20795) 0.71 (9826) Glu GAA 0.17 (1437) 1.13 (36292) GGA 0.19 (1522) 1.26 (17423) GAG* 1.83 (15812) 0.87 (27746) GGG* 1.18 (9700) 0.69 (9476) 注:Number of codons in high bias dataset 372333 Number of codons in low bias dataset 915109标注*的密码子是(p 0.01)3 讨论密码子使用偏好是突变偏好、自然选择和遗传漂变等共同作用的结果,与碱基组成、翻译选择压力、基因表达水平、基因长度、蛋白质氨基酸组成、碱基突变频率和模式、mRNA二级结构稳定性等很多因素有关[17]。张晓峰[18]等研究表明,单子叶植物基因组的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]含量在同义密码子使用偏性的产生过程中起着决定性的作用,同义密码子使用偏性强烈的基因往往偏爱使用C或G结尾的密码子,且第三位密码子突变往往是密码子偏好性发生变化的决定原因。短柄草基因密码子使用模式的调查表明其中有高含量的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url],并且[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]3的含量高于[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]1和[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]2。这表明相对于以A和T结尾的密码子而言,这些基因偏好于使用以G或C结尾的密码子。从原核生物到真核生物的基因中,密码子使用偏好是一个被广泛研究的重要进化现象。研究发现,许多因素,比如碱基组成,基因表达水平,蛋白质疏水性等影响着密码子的使用。为了解释密码子使用偏好的起因,也有许多假设被提了出来。其中被广为接受理论是“选择——突变——漂移”模型。该模型认为在对偏好密码子的选择和通过突变-漂移对非偏好密码子的保留之间,同义密码子的使用偏性存在一种平衡。本文的研究结果显示,[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]3s值与ENC值密切相关,并且基因也位于第一轴线,揭示了碱基组成是影响短柄草基因组中的密码子使用偏好的主要因素。碱基组成是影响短柄草基因密码子使用的主要因素,基因长度和蛋白质的疏水性在短柄草基因密码子使用中也起到了一定的作用,相似的结果在水稻、小麦中被发现[15,19]。本研究发现,在基因长度和[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]之间存在很强的负相关性。这表明,高[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]含量的基因越短,密码子偏好就越大。可能的原因是富含AT基因的翻译效率比富含[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]基因的翻译效率更高,这种效率的差异对长的基因更为重要。通常,全基因组的基因表达值在许多多细胞真核生物中并不能得到,特别是基因表达水平在不同的组织和不同发育阶段不一样时。因此,要定量相当困难。在短柄草基因组中,目前还缺少相当数量的基因表达的准确数据。另外,我们发现[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]含量特别是在第三个碱基位置的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]gc[/url]含量较大的影响着密码子的偏好时,暗示着碱基突变可能是重要因素,同时,碱基突变又受控于翻译选择。所以,尽管基因表达水平影响着密码子的使用,但这影响还是远远小于核苷酸组成对密码子使用的影响。因此,我们没有进一步分析基因表达的影响。通过优化密码子,提高外源基因在微生物、植物、动物中的表达已有不少成功报道,而确定最优密码子可为合理有效进行密码子改造提供可靠信息。本文确定了UUC等27个密码子为短柄草全基因组的最优密码子。分析结果可为指导转基因及对基因进行特定分子改造,提高其在短柄草中的表达效率和完善基因预测软件,提高基因预测和基因组注释准确性等提供重要的参考价值。参考文献[1] Stanley D,Farnden K J F, MacRae E A. 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基因分析相关的资料

基因分析相关的仪器

  • 日立DS3000紧凑型基因分析仪 上世纪90年代初,三大科学计划之一的 “人类基因组计划”启动,并于2001年完成了人类基因组草图,而这一伟大工程,正是基于“Sanger法”的DNA测序技术。 随着科学技术的不断发展,一代测序受检测效率的限制,无法应对大量基因组测序的需要,因此二代测序、三代测序技术,甚至四代高通量测序技术不断涌现。但一代测序因其极高的准确率,直到今天仍然在科研、法医、疾控、食药及临床领域等广泛使用,也是高通量测序验证过程中的重要环节,因此,被称为基因检测的金标准。制药,食品,科研等研究机构均需要通过测序来进行基因分析,为了满足该需求,日立研发了紧凑型基因分析仪“DS3000”,现已全新上市。 日立DS3000秉承日立高新多年来研究开发的毛细管技术与激光辐射技术,作为小型CE测序仪不仅外形“紧凑”,还实现了“高性能”及“高速处理”,可轻松完成片段与测序分析。此外,本产品还采用了环境友好型设计,通过减少在产品使用时排出的CO2排放量,为客户提供可降低环境负荷的产品。DS3000采用4通道毛细管,一次性可处理32个样本,可同时进行6色荧光检测。支持短串联重复序列分析、微卫星不稳定性检测、突变分析和测序分析等用途。 产品特点:1. 操作简便-结构紧凑&触摸屏设计设备采用GUI的触摸屏显示设计,宽400 mm×长600 mm×高600 mm,结构紧凑,节省空间。触摸屏采用扁平化设计,界面布局直观,加强操作的便捷与实用性。 -卡槽式包装耗材耗材包装采用卡槽式设计,安装简便。-流程高效1. 简化的操作流程,安装方法和步骤说明清晰易懂,无论是初次使用仪器的新手,还是不定期使用仪器的用户,均可轻松完成操作。 2. 配备远程监控系统:DS3000配备远程监控系统,支持“远程设备访问”,可以在Web端监测设备状态,设置检测条件,显示分析结果及生成报告等。进一步提升了操作的便利性,实现高效的工作流程。3. 方便普适,用户可使用任何电脑:可使用用户端网络及电脑输出报告,进行二次解析等。 2. 系统智能-智能耗材管理耗材使用情况实时监控,根据参数,系统能够自动计算出耗材剩余使用次数,提高耗材管理效率。-检测结果智能判断校准检测通过波形及数值表现每道毛细管的信号强度,样本检测根据质量参数设置,自动判断检测结果合格与否,一目了然。 3. 性能优异-创新无泵注胶系统——无需清洗泵,无需排气泡DS3000 采用无泵注胶系统,并成功研发出可移动密封式注射型聚合物,经久耐用,在填充聚合物时无需排气泡,避免了不必要的浪费,同时免除了以往的清洗步骤,有助于缩短维护时间并降低成本。由此可降低用户维修频率,操作性能得到极大提升。 -创新设计光源——使用寿命更长DS3000采用全新设计的激光二极管光源 (LD光源),受模拟脉冲信号控制,DS3000仅在检测时打开光源,与以往光源相比,延长了实际亮灯时间。 日立DS3000基因分析仪作为一款小型的集成化台式DNA分析仪,“紧凑”而“高效”,可以帮助生命科学专家在各种规模实验室进行Sanger测序和DNA片段分析工作。 (此产品仅供科研使用)
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  • SeqStudio基因分析仪专门针对Sanger测序和片段分析应用进行优化 零基础用户即可轻松上手 作为基因分析仪的领导者,我们打造出一款新型的Applied Biosystems&trade SeqStudio&trade 基因分析仪——唯一一款可以在同一块板上同时进行测序和片段分析的产品。该基因分析仪配备集成卡夹系统,简单易用,用户既可远程访问和监控运行,又可浏览数据。这一完全联网的基因分析仪结合简单的卡夹设计,使得实验室的所有研究人员都可轻松分享。 SeqStudio基因分析仪采用最新的触屏技术,使用户能够轻松保持数据连通。该系统非常适合需要简单经济的Sanger测序和片段分析,却又不希望牺牲性能和质量的新老用户。 通用多功能卡夹 — 独创功能,整合了POP-1聚合物、阳极缓冲液、聚合物递送系统和毛细管阵列,使试剂在仪器中的保质期长达四个月。所得结果值得信赖 — 具有Applied Biosystems&trade 基因分析仪一贯的精确度缩短设置时间 — 采用POP-1聚合物和通用卡夹设计,可在同一次运行中同时完成Sanger测序和片段分析反应最大限度利用实验室空间 — 紧凑型仪器,可配置成单机系统或者搭配一台计算机,满足大多数实验室需求通过Thermo Fisher Cloud可随时随地轻松访问、分析和共享数据 — 远程监控运行、在几分钟内分析复杂数据集、安全存储数据、通过云端软件应用程序与同事在线分享数据,以及通过移动设备实时监控运行。综合软件包 — 所购系统内附 Applied Biosystems&trade 测序分析软件、SeqScape&trade 软件、 Variant Reporter&trade 软件、GeneMapper&trade 软件和Minor Variant Finder (MVF)软件。上手快速 – 每个SeqStudio系统都包含一个SmartStart 向导,让您可以在实验室快速上手:此向导涵盖了基本的设置、云端启用和连通、打印机联网、起始试剂评审、软件使用、仪器操作和维护等内容。Sanger测序是测序技术的金标准,具有高精确度、长读取能力,且可灵活支持许多研究领域的不同应用。Sanger测序不仅在DNA测序应用中被广泛认可,同时也可支持RNA测序和表观遗传分析等应用,可确保为癌症及其他遗传疾病研究获得稳定、可靠的标记物检测和定量结果。此外,DNA片段分析还可用于从基因分型到细菌鉴定、从植物筛选到基因表达分析的诸多应用。 从头Sanger测序从头测序指的是为了获得特定生物体的主要基因序列而进行的初始序列分析。 Sanger测序进行靶向测序基因组DNA内的杂合子碱基位置、小片段插入或缺失鉴定常用于定位二倍体生物的突变或多态性;基因重排检测,揭示罕见变异。 质粒测序 亚克隆到质粒中的插入分析 肿瘤学研究保持了检测出肿瘤组织内突变等位基因的金标准质量。 物种鉴定通过“指纹”位点的DNA测序鉴定未知样品所属物种。 新一代测序(NGS)验证我们的基因分析仪拥有超高性能,可进行金标准Sanger测序技术,能够成为验证NGS结果的可靠利器。 CRISPR-Cas9基因组编辑分析验证CRISPR-Cas9编辑事件 人类细胞系鉴定特定基因指纹的高变异短串联重复序列(STRs)分析 Applied Biosystems&trade SNaPshot&trade 基因分型检测单核苷酸多态性(SNPs),帮助理解基因组如何影响生物表型 多重连接依赖性探针扩增技术(MLPA&trade )分析人类拷贝数变异研究由基因座拷贝数变化引起的人类遗传疾病 通过我们成熟的工作流程,生成高质量的Sanger测序数据从DNA模板扩增、PCR纯化、循环测序反应、测序纯化到仪器耗材,我们针对Applied Biosystems&trade 工作流程每一步骤提供了全面的产品。方便使用,有助于提高实验室效率SeqStudio基因分析仪采用卡夹式系统,便于使用和维护。SeqStudio仪器采用多功能卡夹,其中包含毛细管阵列、聚合物存储室和阳极缓冲液 多功能卡夹设计具有以下优势:可在仪器上存储长达四个月可轻松取放内含POP-1聚合物无需重新配置,即可同时进行Sanger测序和片段分析兼容标准96孔板和8孔联管内附4道毛细管陈列带有射频识别(RFID)标签,可追踪进样次数(卡夹)和在仪器上的存放时间(阴极缓冲液存储容器)自动进行运行前校正表1. 服务计划一览AB Maintenance Plan AB Assurance AB Complete 现场响应时间尽量2个工作日*保证2个工作日保证2个工作日安排现场计划维修 √√√远程设备诊断√√√零件、人力和差旅费用√√√优先接通远程服务工程师√√再认证(计划性维护及维修后)√√现场应用科学家故障排查√ *响应时间因地区而异。
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  • Applied Biosystems 3500/3500xL系列基因分析仪3500系列基因分析仪为支持验证和法规规范环境中对仪器性能的严格要求而设计,同时保留了生命科学研究人员心目中Applied Biosystems产品一贯拥有的无可匹敌的应用多功能性.性能特点 8道毛细管3500系统和24道毛细管3500xL系统,可升级。先进的导热系统设计,更好满足DNA片段分析时对温度控制的严格要求。505 nm单波长固态长寿激光源——采用标准电源供电,无需散热不同仪器之间不同运行之间以及不同毛细管之间的信号强度一致性得到显著改善强大、综合的数据采集和初步分析软件,提供了数据质量的实时评估无线射频识别(RFID)技术追踪关键消耗品数据并记录管理信息先进的多色荧光分析能力,可对DNA片段进行多达6种不同荧光染料的多重检测无可匹敌的应用灵活性—一种毛细管阵列、一种聚合物分离胶,通用于大部分研究应用简单的安装、操作和维护——迄今为止最容易拥有、最方便运行的DNA测序仪创新的消耗品3500系列可与你的工作环境无缝整合,确保了易用性,而又不失可靠性。提供即用型的上样即可运行的消耗品,可缩短手工操作时间。预先配制好的基本消耗品避免了混合或操作误差的可能性,在清空之后阳极和阴极缓冲液槽还可回收以循环再生。高分子聚合物袋、阴极和阳极缓冲液槽、易于安装的毛细管阵列都在产品标签上包含了完整的无线电频率识别(RFID)标签。这些先进的装置能让3500系列的数据采集软件对试剂和消耗品的关键信息进行浏览、跟踪和报告,其中包括用量、批号、货号、保质期和仪器上的使用期限。在追踪系统表现时,这些特征能帮助简化关键的日常管理工作,省时省力。这个强有力的工具能将你的想法与实验结果之间的屏障最小化。简单如同驾驶3500 系列数据采集软件的用户友好导航采用直观的仪表盘设计、显而易见的常规操作按钮、易读取的图表显示。通过即时读取碱基或片段大小的数据,科学家们可以在数据产生时即判断它们的质量,而无需将输出文件转移到二级分析软件包。系统还提供了预配置的样品反应板设置,来进一步支持快速有效的测序和片段分析的运行设置DNA 测序3500系列与Applied Biosystems BigDye 循环测序试剂盒共同使用,更将超越预期,提供前所未有的自动化、性能表现、数据质量检查以及简易操作。3500系列可在最少的用户干预下实现不同研究应用间的轻松转换。此外,3500系列设计了特别方案,针对用BigDye xTerminator纯化试剂盒所制备的样品,可进一步提升序列质量。片段分析可同时检测多达6 种荧光染料的设计,使得3500 系列可实现更高水平的多重片段分析应用,每轮运行中提供更高的通量水平和更多的数据点,同时也减低了每个样品的平均费用。将一切完美整合3500平台能运行多种类型的应用――包括新基因测序和重测序(突变图谱)以及微卫星分析、MLPA、LOH、AFLP、MLST,及SNP的验证和筛选。大部分应用能在一种胶和毛细管阵列上运行,3500系列数据采集软件可与多种Applied Biosystems下游软件包无缝整合,从而提供了基因数据的综合分析: Variant Reporter&trade 软件――用于突变检测和分析,SNP探查和验证,以及序列确认测序分析软件――用于测序数据的分析、显示、编辑、保存和打印SeqScape软件――用于突变检测和基于样品库的等位基因鉴定GeneMapper软件――基因分型、等位基因判定、片段分析和SNP分析的理想工具准确、快速、完整、灵活Applied Biosystems 3500系列基因分析仪是我们全面完整的测序及片段分析应用系统中的组成部分,系统综合了优化的DNA分离试剂,包括特定的应用试剂盒和各种基因研究的工作流程,以及数据分析和浏览的工具。3500系列是目前最强大的基因分析工具。而且,8泳道毛细管的3500可相当容易地升级到24 泳道毛细管的3500xL,让仪器伴随你的实验进展而扩展. 系统组件 毛细管电泳仪8道毛细管(3500系统)或24道毛细管(3500xL系统)毛细管阵列及高分子分离胶DNA测序和/或片段分析系统专用的试剂及耗材Dell计算机工作站及液晶显示器整合的软件,用于仪器控制、数据采集、质量控制,及用于碱基检出和片段筛分的样品文件自动分析 性能指标 性能总体90%样品中100%等位基因的筛分精确度90%样品中100%等位基因的多道筛分90%以上样品中的分辨率范围90%以上样品中收集到的最大片断50–400bp401–600 bp601–1,200 bp50–400 bp401–600 bp601–1,200 bp≤40 to≥520≥6000.150.30NA1 bp2 bpNA≤20 to≥550≥6000.150.30NA1 bp2 bpNA≤40 to≥700≥12000.150.300.451 bp2 bp3 bp≤60 to≥400≥4200.15NANA1 bpNANA≤60 to≥400≥4200.15NANA1 bpNANA≤40 to≥120≥1200.50NANA1 bpNANA 运行参数 激光长寿命、单道505nm,固态激光激发源电泳电压高达20 kV温控箱温度动态温度控制 从18°C到70°C计算机最低要求硬件:奔腾IV 1.86 GHz处理器操作系统:Windows Vista SP1内存:2 GB硬盘:1X 80 GB 7200 RPM SATA 3.0GB/s及 8 MB数据高速缓存操作环境温度:15-30°C(在仪器运行时室温的波动不能超过±2°C)湿度:20-80%(不凝结)主要电源电压100-240 V±10%50-60 Hz±10%电流最大值:15 A最大功率消耗417 VA、371 W(近似值,不包括计算机和显示器)尺寸宽度(门关闭):61 cm宽度(门打开):122 cm深度:61 cm高度:72 cm重量:82 kg(近似值)
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基因分析相关的耗材

  • 人类基因组芯片配件
    人类基因组芯片配件是全球第一个完全基于人类基因组顺序的基因芯片微阵列,这种基因芯片的设计和制造使用了完整注解的25 509组人类基因。 这种新一代人类基因组芯片配件相对于其它产品有重要优势,其它产品往往从来源源注释不清的基因数据库组成ESTs序列。 这 种ArrayIt人类基因组芯片H25K/BT是一种多用途微阵列,含有26304长的寡核苷酸,设计用来优化在一个单一的生化反应中的对整个人类基因组 的研究。用户可以利用从基因组DNA,mRNA和蛋白质中的样品。可以研究许多问题,从核型分析和基因表达分析,到以染色质结构和蛋白质-DNA相互作用 的问题都可以研究。基因表达的革命性的学说是,一个位点上基因的单个杂交反应中可以定量测量超过300 000个基因转录。研究人员可能在H25K/ BT芯片买到一个或多个寡核苷酸。 关于生物信息学,寡核苷酸生产的最先进的技术,芯片印刷和表面化学带来前所未有的特异性和敏感性,从而优化结果的分析和利用。 编号 名称 H25K:BT 人类整个基因组(25 509 基因 - 26 304 长寡核苷酸)
  • 人类基因组芯片
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  • 基因发现芯片
    基因发现芯片Discover Chip™ 可帮助用户研究380个基因,包括几种常用重要基因:拟南芥基因,人类基因,小鼠基因,大白鼠基因。这些基因发现芯片是寡核苷酸微阵列芯片,包含选自最重要的细胞功能中380个基因,可以获得转录和生理信息。70-mer的寡核苷酸在芯片(第100级微阵列洁净室)上双份合成,净化和打印。基因发现芯片芯片上有4种被动控制。寡核苷酸被认为是独一无二的,通过BLAST的被计算分析,以公共数据库序列为目标,避免“交叉杂交”。允许Cy3和Cy5信号正常化以及微阵列实验的控制和正常化。 编号 名称 DCA 发现芯片™ -拟南芥 DCH 发现芯片™ -人类 DCM -发现芯片™ - -小鼠 DCR -发现芯片™ --大白鼠
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