基因组结构

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基因组结构相关的资讯

  • 默克投资加入结构基因组联盟
    默克公司今天宣布,将投资750万加元(约合600万美元)加入结构基因组联盟。   公司在声明中表示,投资所支持的研究项目是为开发分子探针以研究基因调控的表观遗传机制。应用探针将扩充和加深对多个疾病领域,特别是癌症和炎症性疾病领域生物学机制的理解   默克和结构基因组联盟表示,支持项目聚焦于竞争前期研发化学探针。   结构基因组联盟的公共部门与私人企业合作模式是为了推动新药靶点到私人企业这一药物研发计划。学术机构的合作研究者利用知识,技术和工具来发现和描述这些靶点。   结构基因组联盟由艾伯维(AbbVie),拜耳(Bayer),勃林格殷格翰(Boehringer Ingelheim),加拿大创新基金会(the Canada Foundation for Innovation),加拿大礼来(Eli Lilly Canada),加拿大基因组中心(Genome Canada),葛兰素史克(GlaxoSmithKline),杨森(Janssen),加拿大默克(Merck Canada),诺华(Novartis),安大略研究与创新部(the Ontario Ministry of Research & Innovation),辉瑞(Pfizer),武田(Takeda)和维康基金会(Wellcome Trust)联合资助。(仪器信息网译)
  • 从人类基因组草图到完全图谱 ——论基因组重复片段研究
    从人类基因组草图到完全图谱——论基因组重复片段研究作者:李东卫,张玉波(中国农业科学院农业基因组研究所,“岭南现代农业”广东省实验室,深圳 518120)2001年发表的人类基因组草图并没有包含全部的基因组序列,直到二十年后,科学家们才正式宣布完成了人类全序列基因组图谱,这其中主要的技术障碍就是重复片段的测序工作。重复片段(segmental duplications,SDs)是指广泛存在于基因组中的大于1 kb且序列相似性超过90%以上的大片段。它们可以通过基因组重排及拷贝数变异产生新基因和驱动进化,其大量存在于子端粒中,并与哺乳动物细胞复制性衰老以及癌症等重要生物学过程密切相关,一直以来备受科学家关注。但是其序列特点使得常规的测序技术难以完全准确测出全部序列,是基因组组装工作的一个难点。人类基因组全图谱的完成将重复片段在生物体进化、延缓衰老、疾病治疗等方面的研究提供基础。本文将就重复片段的重要性,研究的技术难点,研究现状以及未来展望等方面展开论述。重复片段的重要性重复片段是基因组中序列高度相同的大片段,具有广泛的结构多样性。它们占人类参考基因组(T2T-CHM13)中的7.0%,长度为218 Mbp[2 ],在中心体及子端粒区域富集高达10倍。中心体所包含的5个典型重复为:α卫星,β卫星,CER卫星,γ卫星,CAGGG重复,以及重复子4。子端粒所包含的典型重复为:端粒相关重复(TAR)以及传统的(TTAGGG)n重复[4 ]。重复片段可以介导染色体重排,使常染色体和异染色体之间通过同源重组产生镶嵌类型的重复的染色质[5 ]。在最近新鉴定的人类重复片段中,Mitchell R等预测了182个新的候选蛋白编码基因,并使用T2T-CHM13基因组重构了重复基因(TBC1D3,SRGAP2C,ARHGAP11B),这些基因在人额皮质增生中具有重要作用,揭示了重复片段结构在人和他们近亲物种之间的巨大进化差异[6 ]。大量的染色体子端粒区含有重复片段[8 ]。复制性衰老被认为是一种抗癌机制,限制细胞增殖。长寿的有机体经历更多的细胞分裂,因此具有更高的产生肿瘤的风险。端粒酶能够增加端粒的长度,促进癌细胞不断增殖,因此长寿动物体细胞倾向于抑制端粒酶的活性,从而抑制肿瘤发生的风险[10 ]研究难点:大片段长度、多拷贝数、序列高度相似 重复片段的大的片段长度,多拷贝数以及序列的高度相似是长期以来其研究的难点。各种测序技术的发展致力于解决这个问题。重复片段长度范围是1到400 kb [12 ]。而且,标准的长读段校正工具,例如MUMmer 或Minimap2不能够有效的捕捉低相似的重复片段,也经常将重复片段与其它调控元件混淆[14 ],为重复片段的研究带来机遇。尤其是PacBio的HiFi读段,具有长读段的同时还具有较高的准确度。但是,很多重复片段的长度要比HiFi读段的平均长度要长,因此很难完全准确的进行组装[3 ]。染色体重排,尤其是染色质断裂常发生在高GC区域[16 ]。同时,在T2T-CHM13基因组基础上,Mitchell R等首次进行了全基因组重复片段的研究。与当前人类参考基因组(GRCh38)鉴定的167 Mbp复制片段相比,鉴定了更多的(218 Mbp)非冗余重复片段(图2 a, b)。新发现91%的重复片段能更好地代表人的拷贝数,通过与非人灵长类基因组相比,前所未有的揭示了人类和其它近亲在重复片段结构中的杂合性以及广泛的进化差异[17 ]。图2 T2T-CHM13中新鉴定的染色体内(a)与染色间(b)的重复片段[1 ]。利用重复片段解析衰老机制未来可期新组装的T2T-CHM13的拷贝数比GRCh38高9倍,因此它能更好的呈现人类拷贝数变异。通过鉴定新基因的拷贝数变异,可筛选相应的药物治疗靶点。例如,CHM13鉴定到LPA、MUC3A、FCGR2基因的拷贝数变异与疾病相关[1]。此外,对于尚具争议的疾病标志基因,例如乳腺癌中ESR1 基因[18],可以通过CHM13对其进行分子进化分析,进而鉴定其突变和扩增,确定其在乳腺癌中的作用。尽管端粒作为抗衰老靶标已研究多年,但是端粒长短变化与复制性衰老的关系仍不清楚。细胞减数分裂过程中端粒变短的机制是什么?重复片段拷贝数变异与端粒变短有无相关性?很多研究已证明端粒酶具有延长端粒长度的作用,具体的机制是什么?这些问题因此前端粒不能被准确测序而长期未解决。现在,人类基因组完全图谱已基本实现,相信这些谜团会很快解开。未来可以根据人类年龄增长过程中端粒重复片段的拷贝数变异,解析其抗衰老的机制。通过人为干预其拷贝数,可能用于探索生命的极限。1. Vollger MR, Guitart X, Dishuck PC, Mercuri L, Harvey WT, Gershman A, Diekhans M, Sulovari A, Munson KM, Lewis AM et al.Segmental duplications and their variation in a complete human genome. bioRxiv.2021:2021.2005.2026.445678.2. Prodanov T, Bansal V.Sensitive alignment using paralogous sequence variants improves long-read mapping and variant calling in segmental duplications. Nucleic Acids Research.2020 48(19).3. Bailey JA, Yavor AM, Massa HF, Trask BJ, Eichler EE.Segmental duplications: Organization and impact within the current Human Genome Project assembly. Genome research.2001 11(6):1005-1017.4. Courseaux A, Richard F, Grosgeorge J, Ortola C, Viale A, Turc-Carel C, Dutrillaux B, Gaudray P, Nahon JL.Segmental duplications in euchromatic regions of human chromosome 5: a source of evolutionary instability and transcriptional innovation. Genome research.2003 13(3):369-381.5. Giannuzzi G, Pazienza M, Huddleston J, Antonacci F, Malig M, Vives L, Eichler EE, Ventura M.Hominoid fission of chromosome 14/15 and the role of segmental duplications. Genome research.2013 23(11):1763-1773.6. Young E, Abid HZ, Kwok PY, Riethman H, Xiao M.Comprehensive Analysis of Human Subtelomeres by Whole Genome Mapping. PLoS genetics.2020 16(1):e1008347.7. Lander ES, Linton LM, Birren B, Nusbaum C, Zody MC, Baldwin J, Devon K, Dewar K, Doyle M, FitzHugh W et al.Initial sequencing and analysis of the human genome. Nature.2001 409(6822):860-921.8. Seluanov A, Chen ZX, Hine C, Sasahara THC, Ribeiro AACM, Catania KC, Presgraves DC, Gorbunova V.Telomerase activity coevolves with body mass not lifespan. Aging Cell.2007 6(1):45-52.9. Bromham L.The genome as a life-history character: why rate of molecular evolution varies between mammal species. Philos T R Soc B.2011 366(1577):2503-2513.10. Shay JW.Role of Telomeres and Telomerase in Aging and Cancer. Cancer discovery.2016 6(6):584-593.11. Sharp AJ, Locke DP, McGrath SD, Cheng Z, Bailey JA, Vallente RU, Pertz LM, Clark RA, Schwartz S, Segraves R et al.Segmental duplications and copy-number variation in the human genome. American journal of human genetics.2005 77(1):78-88.12. Hartasanchez DA, Braso-Vives M, Heredia-Genestar JM, Pybus M, Navarro A.Effect of Collapsed Duplications on Diversity Estimates: What to Expect. Genome Biol Evol.2018 10(11):2899-2905.13. Numanagic I, Gokkaya AS, Zhang L, Berger B, Alkan C, Hach F.Fast characterization of segmental duplications in genome assemblies. Bioinformatics.2018 34(17):i706-i714.14. Vollger MR, Dishuck PC, Sorensen M, Welch AE, Dang V, Dougherty ML, Graves-Lindsay TA, Wilson RK, Chaisson MJP, Eichler EE.Long-read sequence and assembly of segmental duplications. Nature methods.2019 16(1):88-94.15. Rhie A, McCarthy SA, Fedrigo O, Damas J, Formenti G, Koren S, Uliano-Silva M, Chow W, Fungtammasan A, Kim J et al.Towards complete and error-free genome assemblies of all vertebrate species. Nature.2021 592(7856):737-+.16. Nurk S, Koren S, Rhie A, Rautiainen M, Bzikadze AV, Mikheenko A, Vollger MR, AltemoseN, Uralsky L, Gershman A et al.The complete sequence of a human genome. bioRxiv.2021:2021.2005.2026.445798.17. Zhu Y, Liu X, Ding X, Wang F, Geng X.Telomere and its role in the aging pathways: telomere shortening, cell senescence and mitochondria dysfunction. Biogerontology.2019 20(1):1-16.18. Tabarestani S, Motallebi M, Akbari ME.Are Estrogen Receptor Genomic Aberrations Predictive of Hormone Therapy Response in Breast Cancer? Iranian journal of cancer prevention.2016 9(4):e6565.
  • 英国基因组计划完成:目标为5500万公民提供基因组医疗服务!
    p strong   医疗保健的下一次重大转型很可能始于基因组计划! /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 早在2013年夏天,Genomics England就开始为100,000 基因组计划项目进行紧锣密鼓的筹备。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201902/uepic/6918dc05-7bd5-49a3-b542-b9f4b72542e2.jpg" title=" 微信图片_20190201134555.jpg" alt=" 微信图片_20190201134555.jpg" width=" 532" height=" 266" style=" width: 532px height: 266px " / /p p   该试点项目在启动时的目标可谓是雄心勃勃:完成100,000人全基因组序列的患者测序。英格兰国家卫生服务局(NHS)招募的参与者获取的基因序列将用于建立罕见病和癌症的研究队列,同时未来还将使用这些数据为诊断提供信息并指导临床护理。 /p p   当时的总理大卫卡梅伦是这次项目启动背后的强大后盾,他的长子伊万患有罕见的遗传病大田原综合症,这种病的体征是无数次严重的癫痫发作。不幸的是,2009年伊万在他六岁时死于此病。 /p p   2017年BIO会议的一个人头攒动的大厅里,卡梅伦这样表示:“这让我觉得我们可以做更多的工作来帮助研究遗传学和基因组学的药物,所以我通过了100,000人基因组计划项目,第一个测序的基因组至今仍旧放在我的桌子上,我认为可以将基因组数据库与我们的国家卫生服务部门结合起来。” /p p    strong 这项庞大的基因组计划绝不仅仅是一个梦想,它的最终目的旨在为所有5500万公民提供基因组医疗服务。 /strong /p p   Genomics England首席商务官Joanne Hackett表示:“由于当时全基因组测序的成本非常高,所以并没有人大规模地做这件事。“而就在其成立一年多后,Genomics England宣布与测序巨头Illumina合作,继而耗资3亿英镑,建成了剑桥外的Wellcome Trust Sanger研究所Genome校区的测序中心。 /p p   根据Illumina副总裁兼首席科学家David Bentley的说法,英国基因组学在项目结构方面的远见卓识绝对不容小觑,而他们认为这便是医学遗传学的未来。 /p p   尽管这项任务面临庞大的挑战,但这一切最终还是得到了回报。去年10月,NHS宣布将从该试点过渡,并将开始为任何疑似患有罕见病和某些癌症的人提供全基因组测序,而迄今为止最大规模的基因组医学服务将部署于世界上每一个角落。 /p p   就在去年12月初,英格兰基因组计划领导人宣布:已完成在2018年底测序100,000个基因组的宏伟目标,而要知道,截止去年2月他们才刚刚对50,000个基因组进行了测序,这无疑是一个巨大飞跃。 /p p   目前测序中心的试验步伐依旧迅速,现在每个月的检测速度在6,000到7,000个全基因组之间。而如果服务需求增加,数量上仍有足够的空间上涨,因为其测序操作已从目前正在使用的HiSeq仪器转换到Illumina新的,更快的测序平台NovaSeq。 /p p    strong 临床基因组的挑战 /strong /p p   虽然100,000基因组计划的第一个任务是帮助开发通过NHS提供基因组医学的工作模型,但它还包括运行一个平行的研究机构来利用测序数据供学术和商业实体使用,数据和相关发现将使NHS能够不断改善其对患者的服务。 /p p    strong 如何实现研究到临床护理的转化 /strong /p p   该组织与该项目的NHS关键联络人福勒表示:“我作为一名区域流行病学家目前正在调查传染病的暴发,而100,000基因组项目能够促进医疗保健转型,我坚信,而这势必会将研究和临床实践紧密结合在一起。” /p p   该计划的目的是将罕见病和癌症序列分离为50%和50%。但是,在开始收集癌症样本后不久,福勒和他的团队发现,对于大多数研究环境而言依靠FFPE组织样本是无效的。虽然FFPE样本长期被临床医生和研究人员使用,在存储人体组织有优势,通常有助于比较在不同时间采集的样本以跟踪疾病的进展。但是这些样品的测序通常是针对少数基因的,这些活动通常不受组织固定过程中已知的DNA降解和片段化的影响,而这时新鲜冷冻变成了唯一可行的选择。 /p p   放弃FFPE组织样本的决定使该项目的癌症患者招募工作停滞了大约一年,最终分离的结果为60%的罕见疾病基因组和40%的癌症基因组。英国基因组学研究人员正在试验不同的冷冻方法,以确定它是否影响测序质量以及样品使用不同的运输方法保持其完整性的时间。 /p p   福勒表示:“我不确定具体的数字是怎样的,但我们每周收到400份新冷冻样品,而这种数量是我们始料未及的。” /p p    strong 教育和培训 /strong /p p   NHS在接下来的18个月内会让所有国家医院信托基金的工作人员得到培训,计划在10年内培养出一支训练有素的基因组医学工作者队伍。 /p p   Chandratillake表示:雄心壮志很重要,100,000人测序看似是一座不可攀登的山峰,而我们现在已经登上山顶。现在我们要攀登一座更大的山。 /p p   Pope表示:由于NHS的目的是继续从基因组医学服务的患者那里收集研究数据,患者必须经过一个知情同意过程。因此,临床医生需要与患者就临床决策达成共识。” /p p   对于Chandratillake来说,全国范围内的基因组医学也是NHS的一个具体例子,它关注的是跨越种族,区域和社会经济方面的护理公平。通过100,000个基因组计划,NHS跟踪了患者招募和人口覆盖情况。 /p p   然而,除了护理公平,除了迄今为止最大规模的基因组医学部署,NHS和Genomics England的努力也正在迈入一个新的领域。 /p p   也许医疗保健领域的数字革命才刚刚开始。 /p p    strong 参考文献: /strong /p p   Genomic Medicine for the Masses England’s National Health Service launches genomic medicine service for all 55 million citizens /p

基因组结构相关的方案

基因组结构相关的论坛

  • 【讨论】基因组越大越容易研究基因的调控机制么?

    霍华休斯医学研究所,Baylor医学研究所的科学家们近期在PloS One上发表最新研究性文章,文章标题为:Big Genomes Facilitate the Comparative Identification of Regulatory Elements,该文章解析了基因组大小对基因组学的研究带来的影响。基因组越大则更容易找出控制基因活性的DNA区域。在小基因组上,功能性元件紧紧地结合在一起。而在大基因组上,功能性元件分得比较散,于是也更容易找到控制基因活性的区域。 基因组分为结构基因和调控基因,要从基因组上找到功能元件并不难,难的是找到调控基因表达的机制,因此,对小的基因组来说,紧凑的结构给寻找调控区域带领更多的困难,而相对来说大基因组却容易多了。功能元件散落在基因组上,更便于寻找调控区域。大的基因组更便于研究非编码DNA和RNA,对研究基因调控也更为有利。而目前,研究生命的遗传物质DNA的科学家一直觉得,基因组越小越受欢迎,因为操作简单,可以节省大量的时间和精力,尤其在金钱方面也能更节约成本,测序的费用更低。甚至有科学家说,基因组小则基因排列更紧凑,垃圾DNA也越少。 [img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=137848]Big Genomes Facilitate the Comparative Identification of Regulatory Elements[/url]

  • 清华“基因组改造”入选《科学》年度十大科学突破

    美国《科学》杂志近日公布的2012年度十大科学突破中,“基因组改造”的技术革新榜上有名,这一项中引用了清华大学结构生物学中心的重要工作成果。位列今年十大之首的是希格斯玻色子的发现,此外,丹尼索瓦人基因组、让干细胞形成卵子、“好奇”号着陆系统、基因组的精密工程、大脑/机器界面等入选。 “基因组改造”的技术革新引用了清华大学结构生物学中心的重要工作成果。这已经是清华的科研成果在近三年内第二次上榜《科学》的年度十大。   对基因组特别是高等生物基因组的定点改造,一直是生物学研究的一个难题。相关技术近年不断取得突破,特别是以TALEN(转录激活因子样效应蛋白核酸酶)为代表的技术突破,使得基因组改造便捷有效。科学家利用TALEN成功实现了对于斑马鱼、爪蟾、家畜猪,甚至人类细胞的定向改造。清华大学结构生物学中心颜宁教授和施一公教授合作解析了TALE蛋白与DNA结合的高分辨率晶体结构,从而揭示了这些蛋白特异识别其靶标基因的分子基础。这一工作今年1月5日发表于《科学》杂志,12月21日入选该杂志的年度十大。2009年,颜宁教授研究组的研究成果也曾入选当年的十大。

  • 【分享】我国启动“兰花基因组计划”

    7月20日,我国科学家宣布“兰花基因组计划”正式启动。两岸科学家将联手对被喻为“植物界大熊猫”的兰科植物进行全基因组测序和生物信息分析,同时对10种最具代表性的兰科植物进行基因表达的转录组测序和分析。 国家兰科植物种质资源保护中心刘仲键教授介绍,对兰科植物的科学研究历史悠久,其成果为达尔文进化论提供了强有力的支持。兰花研究为进化生物学乃至整个生命科学的发展贡献巨大,至今仍是研究生命与进化的理想模式,占有特殊地位。同时,兰花也是世界性濒危物种,是国际公约保护物种的重中之重。兜兰与国宝大熊猫同列为一级保护,其余兰花全部被列入二级以上保护。 清华大学黄来强教授称,兰花全基因组及转录组测序分析,将为人类提供用现代生物学的新技术和理念从分子生物学的层面审视达尔文的研究,为进化生物学和进化论注入新鲜血液。在基因组和转录组的研究基础上进一步结合生物信息、分子生物、蛋白质组、代谢组、生化、生物物理等多学科和研究手段的融合,对加深其基因组结构及功能的了解,揭示兰科的进化,对生命科学研究具有普遍的重要意义。“兰花基因组计划”涉及的不仅是植物学,还将为世界上相关研究提供全新的起点和平台,是对全球基因组科学的又一重大贡献。 “兰花基因组计划”项目,由深圳兰科植物保护研究中心(国家兰科植物种质资源保护中心)、清华大学、深圳华大基因研究院、中国科学院植物所、台湾成功大学等单位科学家共同承担。

基因组结构相关的资料

基因组结构相关的仪器

  • 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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  • DNBSEQ-G99:全力释放你的测序速度DNBSEQ-G99是目前全球中小通量测序仪中速度最快的机型之一。基于华大智造核心的DNBSEQTM测序技术,G99对生化、流体、光学、温控等多个核心系统进行了优化和提升,同时内置计算模块,使得测序生信一体化,12小时可完成 PE150测序,适用于小样本量的肿瘤靶向测序、小型全基因组测序、低深度WGS测序、个体识别、16s宏基因组测序等多种应用,数据产出高效且优质。产品特点8 Gb~96 Gb per run满负荷PE150仅需12小时支持多种读长,包括PE50、SE100、PE150、PE300、SE400,测序精准度高,可连续读取12个以上单个重复碱基序列信息适用于小样本量的肿瘤靶向测序、小型全基因组测序、低深度WGS测序、个体识别、16s宏基因组测序等多种应用 性能参数单次运行最大载片数流道最大reads数 /载片*支持读长***数据量Q30**测序时间 (DNB-FQ)2 180 MSE100/PE508 Gb~16 Gb>90% 5 hPE15024 Gb~48 Gb>85%12 hPE30048 Gb~96 Gb>85%30 hSE40032 Gb~64 Gb 75%20 h* 有效 reads 数值根据特定标准文库运行所得,实际应用文库受样本类型、建库方式会有所波动。** 高于 Q30 的碱基百分比及运行时间是特定标准文库通过整个运行平均所得,实际应用表现受样本类型、文库质量、插入片段长度等影响。*** 现有试剂盒支持SE50、PE100读长,同时仪器设有 SE50、PE100 测序模式。方法学 应用推荐读长数据量样本数量/RUN1张载片 2张载片靶向捕获/多重检测伴随诊断Onco panelPE100/ PE150 小panel: ~1 Gb /样本2448遗传病诊断小panel(地贫、耳聋等)PE150地贫: ~0.2 M reads /样本耳聋: ~5 Gb /样本40048008ATOPlex panel(呼吸道、新冠等)PE100/ PE150呼吸道panel: 5 M reads /样本 新冠panel: 5 M reads /样本1632WESPE15015 Gb /样本1~22~4 甲基化Onco 靶向甲基化PE150~5 Gb /样本48小型基因组测序 未知病原宏基因组SE50/ SE100Meta: 20 M reads /样本48细菌、病毒 WGS测序PE100/ PE150单菌: ~1 Gb /样本16~2432~4816S 测序PE300≥0.1 M reads /样本5761152低深度 WGS测序NIPTSE50~10 M reads /样本8 16PGSSE50转录组测序RNA-SeqSE50/ PE150定量: ~25 M reads /样本转录组: ~6 Gb /样本3468司法DNA特征识别SE400~0.8 M reads /样本96192* 数据量推荐及样本数量仅做预估参考,具体数据量及样本数量需根据实际情况调整。相关产品货号货号 产品型号900-000561-00DNBSEQ-G99RS900-000560-00DNBSEQ-G99ARS940-000409-00DNBSEQ-G99RS 高通量测序试剂套装(G99 SM FCL SE100/PE50)940-000410-00DNBSEQ-G99RS 高通量测序试剂套装(G99 SM FCL PE150)940-000520-00DNBSEQ-G99RS 高通量测序试剂套装(G99 SM App-C FCL SE100)940-000413-00DNBSEQ-G99RS 高通量测序试剂套装(G99 SM App-C FCL PE150)940-000415-00DNBSEQ-G99RS 高通量测序试剂套装(G99 SM FCL PE300)940-000417-00DNBSEQ-G99RS 高通量测序试剂套装(G99 SM FCL SE400)940-000624-00DNBSEQ-G99RS 清洗试剂盒(G99 SM FCL)按需自选UPS
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基因组结构相关的耗材

  • 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
    人类基因组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)
  • HS 基因组 DNA 试剂盒,500
    在片段分析仪系统上使用基因组 DNA 试剂盒可以自动评估 gDNA 分子量和完整性。这些试剂盒适用于全基因组测序、宏基因组学和大结构变异分析使用的 gDNA 提取样品的质量控制。它们也适用于降解 DNA 的分析,如福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 样品。使用基因组 DNA 试剂盒分离高浓度 (HS) 和低浓度的 gDNA 样品时,可通过消除稀释步骤简化样品前处理过程。分子量测定范围宽,研究人员可准确测定分子量高达 60 kb 的 gDNA 样品。 较宽的浓度范围 — HS gDNA 50 kb 试剂盒的浓度范围为 0.3 至 12 ng/µL,而 gDNA 50 kb 试剂盒的浓度范围为 25 至 250 ng/µL高灵敏度试剂盒和标准灵敏度试剂盒 — 最大程度减少样品稀释,并根据您的需要选择正确起始浓度范围的试剂盒可靠的分子量测定 — 分子量测定范围从 75 bp 到 60 kb,确保 gDNA 样品准确精密的分子量测定 低样品量 — 仅需 1–2 µL 样品,可最大程度减少 QC 步骤的样品损失

基因组结构相关的试剂

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