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      Swift Rapid RNA Library Kit加速您的NGS轉錄組學研究

      發布時間:2021-08-11      點擊次數:206
        Swift Rapid RNA Library Kit為Illumina®測序平臺NGS轉錄組學研究提供了最快,成本低的工作流程。該試劑盒利用的Adaptase®技術,可直接從第一鏈cDNA構建鏈特異性RNA文庫,省去了常規第二鏈cDNA合成的繁瑣。該試劑盒與許多上游和下游模塊兼容,并且易于自動化。
       
        技術亮點:
       
        節省時間并降低成本
       
        3.5小時內完成高質量的文庫構建
       
        支持多種工作流程,兼容多種Index選擇,并且上機前可用Normalase Kit進行文庫均一化處理
       
      技術參數:
       
      只需轉換第一鏈cDNA,節省時間
       
        Swift Rapid RNA Library Kit利用Swift的Adaptase®技術,高效且快速的工作流程允許第一鏈cDNA直接加測序接頭,而無需接頭稀釋。與其他支持相同起始量的品牌試劑盒相比,Swift建庫更加節約了時間和成本。選擇自動化可進一步加快您的RNA-Seq工作流程。
       
      穩定的mapping率和鏈特異性
       
        與其他的RNA文庫制備試劑盒相比,Swift Rapid RNA Library Kit具有mapping率高,保持高穩定的鏈信息優勢
       
        UHR(Universal Human Reference)總RNA(Agilent 740000),Swift Rapid RNA Library Kit文庫構建前使用 NEB Next poly(A)mRNA磁性分離模塊(NEB E7490)富集;完全參照Supplier K推薦標準操作進行文庫構建。MiniSeq PE75測序,Fastq數據均一化至3.8 million reads進行比較,STAR (mapping rate) 和rnaseqc (strand specificity )用于分析數據。
       
        不同的起始量,高重復性基因表達檢測結果
       
        Swift Rapid RNA Library Kit可以在支持的起始量范圍內保持高度重復檢測轉錄本和基因表達。高度可信、一致性的數據結果,簡潔實驗流程加速您的研究。
       
        500 ng,250 ng及100ng UHR (Universal Human Reference)總RNA(Agilent 740000), Swift Rapid RNA Kit進行文庫構建前通過 NEB Next poly(A)mRNA磁性分離模塊(NEB E7490)進行富集。MiniSeq PE75測序,Fastq數據均一化至4.2 million reads進行比較,STAR,picard及RSeQC用于分析數據, 顯示所有UCSC 轉錄組 (n = 78,807) FPKM(Fragments per million mapped reads per kilobase)值。
       
        Swift Normalase保留了RNA-Seq準確的轉錄本檢測結果
       
        Swift Rapid RNA Library Kit與Swift Normalase試劑盒搭配使用,更多節省了從RNA樣品到測序的整個流程時間。Swift Normalase kit通過酶促無偏好性選擇文庫并將其標準化至一致的濃度,以實現最佳的NGS測序簇生成。
       
        使用50ng 人腦mRNA樣品構建四個RNA-Seq文庫,其中兩個文庫使用Swift Combinatorial Dual Indexing primers(CD, 雙端接頭),另外兩個文庫使用Swift Combinatorial Dual Indexing Normalase primers (CDI-N,Normalase雙端接頭),都進行9個循環PCR擴增。測序上機前CD文庫使用qPCR定量結果進行濃度均一化,而CDI-N文庫通過Normalase kit文庫濃度均一化至4nM。MiniSeq PE150同時進行測序。測序數據均一化至4 million reads進行比較,STAR,picard及RSeQC用于數據分析。每個樣品前1000個轉錄本檢測,Panther GO(Gene Ontology)證明了Normalase kit(右圖)對RNA-Seq數據功能分析并無影響。
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