高通量基因组学工具

适用于大规模研究的快速且经济的测序和芯片解决方案

高通量基因组学:NGS和芯片

研究人员正在利用高通量新一代测序(NGS)和芯片技术的力量来进行大规模全局遗传分析。这项研究通常侧重于疾病风险标记的多因素遗传发现,并且可能涉及寻找遗传变异的变化,例如单核苷酸多态性(SNP)、插入缺失、剪接变异、结构变异和甲基化标记。

高通量基因组学研究的样本数量达数万到数十万,需要快速且经济有效的工具。Illumina高通量测序和芯片技术具有前所未有的从样本到分析的解决方案和无与伦比的合作专业知识,可满足这些需求。

Illumina边合成边测序(SBS)是一种大规模并行测序技术,它彻底改变了测序能力并发起了基因组学科的新一代技术。最新版Illumina测序系统将高性能成像与最先进的流动槽技术结合在一起,使得运行通量大幅提高。

Scientist in a High-Throughput Lab Using Illumina Sequencers

凭借无可比拟的可扩展通量、支持各种应用的出色灵活性以及简化的操作,NovaSeq 6000系统已成为迄今为止最强大的Illumina高通量测序系统,它的完美定位可帮助科学家进行大规模基因组学研究。该系统可在2天内提供高达6 Tb的产出和200亿条read。

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NovaSeq Instrument and Flow Cells

科学家对高通量测序计划的讨论

 
Pink Ribbon
利用高通量NGS识别乳腺癌靶点

乳腺癌图谱计划(Breast Cancer Atlas Project)涉及对超过一百万个乳腺癌细胞进行测序,以帮助研究人员确定潜在的治疗靶点。

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Plants
高通量测序支持了澳大利亚基因组学中心的发展

高通量NGS的实施使得迪肯基因组学中心能够扩大针对古代物种、新物种、大型物种和小型物种的研究。

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GLOBAL Clinical Study
基于泛组学的药物发现方法的价值

一项将测序与成像、多组学技术和大数据相结合的大型临床研究发现了治疗慢性疾病的新靶点。

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测序技术的最新进展已经能让研究人员开发基于基因组学的策略来检测GWAS SNP的潜在功能相关性。高通量实验分析、单细胞方法和计算分析的强大组合,有助于将变异与功能联系起来,进而将基因型与表型联系起来。

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Prioritizing Functional Genetic Variants
高通量文库制备自动化

对于需要制备大量NGS文库的实验室,液体处理机器人和其他自动化解决方案是一个很好的选择。

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多重测序

样本多重分析允许将大量NGS文库合并起来,从而在单个测序运行中同时对这些文库进行测序。

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大规模测序产品

单批次发货以及其他特点能够降低临床实验室重新验证试剂和方案的频率和成本。

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生物信息学流程设置

查找信息和资源,简化设置信息学基础架构和数据分析流程的过程。

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用于NGS的LIMS

了解如何从针对NGS进行了优化的实验室信息管理系统(LIMS)中获益,并查找所需内容。

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了解高通量基因组学实验室的经验

 
Establishing and Scaling an Efficient Genotyping Facility
建立有效的基因分型设施并扩大其规模

Prenetics创建了一个高通量基因分型实验室,为其不断增长的东南亚客户群体提供服务。

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DNA Variants
多基因风险评分有望成为医生的有效工具

研究人员开展了大型GWAS研究来鉴定与疾病相关的DNA风险位点,并开发了用于临床验证的PRS。

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Scientists in a High-Throughput Lab
扩大至可对数千个样本进行基因分型的规模

资源规划和自动化基因分型工作流程使GPBio能够立即提高效率和通量。

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Infinium Global Screening Array

一款用于群体规模遗传学、变异筛查、药物基因组学研究和精准医学研究的新一代基因分型芯片。

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Infinium XT

综合的芯片解决方案,可用于多达50,000种单个或多个物种的定制变异,实现大规模基因分型。

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Illumina Array LIMS

这款先进的LIMS可利用高级自动化和精确机器人控制,实现高通量芯片处理和样本追踪。

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群体基因组学

国家群体基因组学计划试图将大量的临床信息和基因组数据整合到一种学习型健康系统中,以此来整合各个大型的数据集。

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高通量基因分型

用芯片进行大规模基因分型可以鉴定大型队列或群体的疾病风险相关变异。

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边合成边测序技术

Illumina测序技术采用了经荧光标记的可逆终止子,可以在碱基掺入不断增长的DNA链时检测它们。

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Carl Anderson博士讨论了炎症性肠病(IBD)研究中的集成式基因组研究方法。

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Tuuli Lappalainen(PhD)致力于鉴定遗传差异如何影响特定疾病的个体风险。

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Genomics leaders share their perspective on the impact of high-throughput and population sequencing in clinical research.

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Chan Zuckerberg Biohub和NovaSeq系统
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