Fertige Bibliothekssequenzierung

Die Einführung von vorgefertigtem Bibliotheks-Sequenzieren

CD Genomics akzeptiert die von Kunden vorbereiteten Bibliotheken zur Sequenzierung. Sie können die Bibliotheken für einen vollständigen QC-Test einreichen und unseren Sequenzierungsdienst nutzen. Wir bieten die fortschrittlichsten und leistungsstärksten Sequenzierungsplattformen mit unterschiedlichen Kapazitäten und Lese-Längen, um jedem Projektumfang, Budget und Zeitrahmen gerecht zu werden. Unser QC-Bibliothek gewährleistet eine optimale Cluster-Generierung und maximale Datenausgabe für jeden Lauf. Verschiedene Proben können multiplexiert und zusammen sequenziert werden, solange sie die gleiche Lese-Länge haben. Unser hochqualifiziertes Team bietet Beratung zu den besten Sequenziergeräten für unterschiedliche Forschungsziele. Wir bieten auch KOSTENLOSE PhiX-Spike-Ins, Demultiplexing (FASTQ) und Datenübertragung über FTP an.

Fertige Bibliothekssequenzierung ist ein Hochdurchsatz-Sequenzierung Technik, die für die systematische Analyse des Genoms, Transkriptoms oder anderer Nukleinsäuresequenzen biologischer Proben verwendet wird. Sie umfasst die Vorbereitung von Nukleinsäuren aus der Probe in Bibliotheken, gefolgt von der Sequenzierung mit Hochdurchsatz-Sequenzierern, wodurch eine große Menge an Sequenzdaten für weitere Analysen generiert wird. Vorgefertigte Bibliotheken beinhalten das Fragmentieren der Nukleinsäuren der Probe vor der Sequenzierung und durch eine Reihe biochemischer Reaktionen das Einfügen von Adaptersequenzen, die mit der Sequenzierungsplattform kompatibel sind, wodurch sie für Hochdurchsatz-Sequenzierer geeignet gemacht werden.

Wenn Sie mehr über vorgefertigte Bibliothekssequenzierung erfahren möchten, können Sie auf unseren Artikel "Die Einführung und der Arbeitsablauf der vorgefertigten Bibliothekssequenzierung."

Vorteile von vorgefertigten Bibliothekssequenzierungen

  • Hochdurchsatz: In der Lage, in kurzer Zeit eine große Menge an Sequenzdaten zu erzeugen.
  • Vielseitigkeit: Anwendbar auf verschiedene Arten von Nukleinsäuremuster (DNA, RNA usw.).
  • Flexibilität: Ermöglicht Forschung auf verschiedenen Ebenen wie Genomik, Transkriptomik, Epigenomikusw.
  • Genauigkeit: Hochdurchsatz-Sequenzierung Die Technologie weist eine hohe Genauigkeit und Abdeckung auf.
  • Zuverlässige Expertise: Ein kompetentes Team führt Sie durch jeden Schritt der Probenbearbeitung.
  • Schnelle Bearbeitungszeit: Bietet die schnellste Bearbeitungszeit für die Probenverarbeitung, wodurch ein schnellerer Übergang von der Qualitätskontrolle zur Datenverbreitung ermöglicht wird und die Projektzeitpläne beschleunigt werden.

Anwendung von vorgefertigten Bibliothekssequenzierungen

Vorgefertigter Bibliotheks-Sequenzierungs-Workflow

Die Qualitätsinspektionsmethode für die Größen und Konzentrationen der Bibliothek ist Qubit, Agilent Bioanalyzer.

Workflow Diagram of Pre-made Library Sequencing.

Dienstspezifikationen

Beispielanforderungen

Plattform Mindestkonzentration Datenmenge Volumenanforderung
Novaseq-PE150 2 ng/μL X<30G
30G≤X<100G
100G ≤ X ≤ 400G
400G < X < 800G
800G
≥15 μL
≥25 μL
≥50 μL
≥70 μL
≥100 μL (zusätzliche 70 μL für eine weitere Bahn)
Nova- PE250 2 ng/μL X<30GM
30M ≤ X < 100M
100M≤X<400M
400M
≥15 μL
≥25 μL
≥50 μL
≥100 μL (zusätzliche 70 μL für eine weitere Bahn)
HiSeq-PE150 1 ng/μL 1 Fahrspur ≥10 μL
MiSeq-PE300 1 ng/μL 1 Flusszelle ≥10 μL

Hinweis: Musterbeträge sind nur zur Referenz aufgeführt. Für detaillierte Informationen bitte Kontaktieren Sie uns mit Ihren maßgeschneiderten Anfragen.

Sequenzierungsstrategie

Illumina-Sequenzierung:

Plattform Lese-Länge (nt) Einheit Einheitsergebnis (rohe Cluster in Millionen)
NovaSeq 6000
Klicken
PE50 Gasse (SP) 375-400 M
PE50 Gasse (S1) 650-800M
PE50 Gasse (S2) 1.650-2.050 M
PE100 Lane (SP) 375-400 M
PE100 Lane (S1) 650-800M
PE100 Gasse (S2) 1.650-2.050 M
PE100 Gasse (S4) 4.000-5.000M
PE150 Gasse (SP) 375-400 M
PE150 Lane (S1) 650-800M
PE150 Gasse (S2) 1.650-2.050 M
PE150 Lane (S4) 4.000-5.000M
PE250 Gasse (SP) 375-400 M
HiSeq 4000 SE50 Gasse 300-400 M
PE75 Gasse 300-400 M
PE150 Gasse 300-400 M
MiSeq PE150 Flowcell (Nano) 1 M
PE250 Flowcell (Nano) 1 M
PE150 Flowcell (Mikro) 4 M
SE36 Flowcell (V2) 12-15 M
PE25 Flowcell (V2) 12-15 M
PE150 Flowcell (V2) 12-15 M
PE250 Flowcell (V2) 12-15 M
PE75 Flowcell (V3i) 22-25 M
PE300 Flowcell (V3) 22-25 M

Pacbio-Sequenzierung

Plattform Laufart
Pacbio Sequl II SMRT-Zelle 8M HiFi-Sequenzierung
CLR-Sequenzierung

Bioinformatische Analyse

  • Datenqualitätskontrolle
  • Datenvorverarbeitung
  • Ausrichtung
  • Versammlung
  • Variantenerkennung
  • Genexpressionsanalyse
  • Funktionale Annotation
  • … und mehr

Hinweis: Die empfohlenen Datenoutputs und Analyseinhalte, die angezeigt werden, dienen nur zur Referenz. Für detaillierte Informationen, bitte Kontaktieren Sie uns mit Ihren maßgeschneiderten Anfragen.

Analyse-Pipeline

The Data Analysis Pipeline of Pre-made Library Sequencing.

Liefergegenstände

  • Die ursprünglichen Sequenzierungsdaten
  • Experimentelle Ergebnisse
  • Datenanalysebericht
  • Details in der vorgefertigten Bibliothekssequenzierung für Ihr Schreiben (Anpassung)

Demo-Ergebnisse

The Pre-made Library Sequencing Results Display Figure.

Häufig gestellte Fragen zur vorgefertigten Bibliothek Seq

1. Welche Arten von Proben können für die Sequenzierung von vorgefertigten Bibliotheken verwendet werden?

Für die Sequenzierung mit vorgefertigten Bibliotheken werden verschiedene Probenarten verwendet, darunter:

2. Wie wird die Qualität der vorgefertigten Bibliothek bewertet?

Die Qualität der vorgefertigten Bibliothek wird bewertet durch:

  • Größenverteilung: Analyse der Fragmentgrößenverteilung mit einem Instrument wie dem Agilent Bioanalyzer oder TapeStation.
  • Konzentrationsmessung: Quantifizierung der Bibliothekskonzentration mit einem Qubit-Fluorometer oder quantitativer PCR (qPCR).
  • Qualitätskontrollmetriken: Überprüfung auf Adapter-Dimere, Kontamination und allgemeine Qualität mithilfe von Tools wie FastQC für rohe Sequierungsdaten.

3. Worauf bezieht sich die Einheitlichkeit der Bibliotheksausgaben?

Während der Sequenzierung bleibt das Ausgabe-Datenvolumen von Bibliotheken im gleichen Lane einheitlich im Verhältnis zur Menge des Bibliotheksinputs. Wenn beispielsweise 5 Bibliotheken gemischt werden und insgesamt 50G Daten erzielt werden, sollte es nicht vorkommen, dass eine Bibliothek 30G Daten liefert, während eine andere nur 5G liefert; jede Bibliothek sollte idealerweise gleichmäßig mit 10G beitragen.

Kann die Verwendung von vorgefertigten Bibliothekssequenzen für die Einzelzellanalyse genutzt werden?

Natürlich kann die vorgefertigte Bibliothekssequenzierung für die Einzelzellanalyse umgenutzt werden. Techniken wie die Einzelzell-RNA-Sequenzierung (scRNA-seq) beinhalten das Isolieren einzelner Zellen, das Rücktranskribieren von RNA in cDNA und das Erstellen von Sequenzierungsbibliotheken aus der resultierenden Einzelzell-cDNA. Diese Methodik ermöglicht die Untersuchung der Genexpression auf Einzelzellebene und eröffnet Einblicke in die zelluläre Heterogenität und Funktion.

Fertige Bibliothek Seq Fallstudien

Landschaft somatischer Mutationen in 560 gesamten Genomsequenzen von Brustkrebs

Zeitschrift: Natur

Impactfaktor: 64,8001

Veröffentlicht: 2. Mai 2016

Hintergrund

Die mutationale Theorie des Krebses postuliert, dass spezifische Veränderungen der DNA-Sequenz, die als "Treiber"-Mutationen bezeichnet werden, den Zellen proliferative Vorteile verleihen und somit das Auftreten maligner Zellpopulationen fördern. Diese Mutationen können aus verschiedenen Mechanismen resultieren, einschließlich der Exposition gegenüber Mutagenen, Fehlern in den DNA-Reparaturmechanismen und Ungenauigkeiten während der DNA-Replikation. Technologischer Fortschritt, der von der Karyotypanalyse bis hin zu Hochdurchsatz- DNA-Sequenzierung, hat die Abgrenzung von krebsassoziierten Mutationen erheblich verbessert. Dennoch wurde die Hauptaufmerksamkeit auf protein-codierende Regionen gerichtet, wodurch wichtige Fragen zu Mutationen in nicht-codierenden Regionen und den zugrunde liegenden mutagenen Prozessen beim Brustkrebs unbeantwortet blieben. Um diese Wissenslücken zu schließen, führten wir eine eingehende Analyse von Whole-Genome-Sequenzen von 560 Brustkrebsfällen, die auf eine umfassende Aufklärung somatischer Mutationen in diesem Kontext abzielen.

Methoden

Probenvorbereitung:
  • 560 Brustkrebserkrankungen
  • Normales Gewebe
  • DNA-Extraktion
  • Gesamte RNA-Extraktion
Sequenzierung:
Datenanalyse
  • Ausrichtung
  • Verarbeitung von genomischen Daten
  • Identifizierung neuartiger Brustkrebs-Gene
  • Analyse von Mutationssignaturen
  • Umgruppierungssignaturen
  • Einzelne Patienten-Ganzgenomprofile

Ergebnisse

Die gesamten Genome von 560 Brustkrebserkrankungen und passenden nicht-neoplastischen Geweben wurden sequenziert, wobei zahlreiche somatische Mutationen entdeckt wurden. Durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen wurden neue Krebs-Gene identifiziert und Treibermutationen definiert. Genomische Umstellungen und Veränderungen der Kopienzahl trugen weiter zur Identifizierung von Treibermutationen bei, wobei TP53, PIK3CA und MYC zu den am häufigsten mutierten Genen gehören.

Fig 1. Overview of the cohort and inventory of somatic mutations in 560 breast cancers. (Nik-Zainal et al., 2016)Abb. 1. Kohorte und Katalog somatischer Mutationen in 560 Brustkrebserkrankungen.

Wir haben nicht-kodierende somatische Mutationen untersucht und wiederkehrende Mutationen im Promotor von PLEKHS1 identifiziert, die mit den mutationalen Signaturen 2 und 13 verknüpft sind. Ähnliche Mutationen wurden in den Promotoren von TBC1D12 und WDR74 festgestellt, was auf eine potenzielle Hypermutabilität hindeutet. Darüber hinaus wurden Mutationen in den langen nicht-kodierenden RNAs MALAT1 und NEAT1 entdeckt, deren Bedeutung als Treibermutationen jedoch ungewiss bleibt.

Fig 2. Investigation of non-coding regions in breast cancer genomes. (Nik-Zainal et al., 2016)Abb. 2. Nicht-kodierende Analysen von Brustkrebsgenomen.

Fazit

Der Fortschritt zu einem umfassenden Verständnis der Genetik von Brustkrebs ist im Gange und zeigt mehrere mutationale Signaturen sowie die Beteiligung zahlreicher Krebs-Gene. Die Seltenheit von dominant wirkenden Fusionsgenen und nicht-kodierenden Treibermutationen deutet jedoch auf zusätzliche Komplexitäten hin. Dennoch bleiben viele Fragen offen, einschließlich der Identifizierung weiterer Krebs-Gene und der Rollen von Viren oder Mikroben. Eine weitere Untersuchung der gesamten Genomsequenzen von Brustkrebspatienten ist erforderlich, um die somatische mutationale Landschaft der Krankheit vollständig zu erhellen.

Referenz:

  1. Nik-Zainal S, Davies H, Staaf J, et al. Landschaft somatischer Mutationen in 560 Ganzgenomsequenzen von Brustkrebs. Natur, 2016, 534(7605): 47-54.

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