NGS简介

了解这项技术的工作原理和功能

新一代测序(NGS)

新一代测序(NGS)是一种大规模平行测序技术,能够以超高的通量、超强的可扩展性和超快的速度进行测序。该技术用于确定整个基因组或DNA或RNA的目标区域中核苷酸的顺序。NGS技术彻底改变了生物科学,使实验室能够以前所未有的水平开展广泛应用和研究生物系统。 

传统的DNA测序技术已不能满足当今复杂的基因组研究问题对信息深度的需求。新一代测序弥补了这一空缺,成为了解决这类问题的常用研究工具。

Welcome to NGS
面向新手的新一代测序

我们将指导您学习NGS的基础知识,并通过教程和提示协助您规划第一次实验。

 

开始

NGS技术彻底改变了科学家能够提出和回答的问题。创新的样本制备和数据分析选项可用于各类应用。例如,NGS使得研究人员能够:

  • 快速对全基因组进行测序
  • 对目标区域进行测序深度
  •  利用RNA测序(RNA-Seq)来发现全新的RNA变异和剪接部位,或者在基因表达分析中定量mRNA
  • 分析表观遗传学因素,例如全基因组DNA甲基化和蛋白质-DNA相互作用
  • 对癌症样本进行测序,研究稀有体细胞变异、肿瘤亚克隆等
  • 研究人体或环境中的微生物多样性
  • 鉴别新病原体

了解测序方法和用途

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人类基因组计划使用毛细管电泳进行桑格测序,耗时10年,花费近30亿美元。

相比之下,新一代测序让普通人员也能进行大规模全基因组测序(WGS)。它使科学家能够在单个测序实验中分析完整的人类基因组,或每年对成千上万个基因组进行测序。

 

深入了解全基因组测序

NGS数据分析工具

探索我们的用户友好型工具,无论研究人员否具有生物信息学研究经验,该工具都能助其进行数据分析。

 

了解更多

表达图谱广泛的动态范围

基于NGS的RNA-Seq是一种强大的方法,它让研究人员能够突破芯片等传统技术低效率和高成本的限制。芯片基因表达测量的局限在于低端的噪音和高端的信号饱和。

相比之下,新一代测序通过离散的定量以及数字化的测序read读数,提供了更广泛的动态范围。1,2,3

 

比较芯片与RNA测序

靶向NGS的调谐分辨率

靶向测序使您能够对一组基因或感兴趣的特定基因组区域进行测序,能高效且经济地发挥NGS技术的优势。新一代测序具有高度扩展性,您可根据特定的实验需求调谐分辨率水平。选择是要对多个样本做浅扫描,还是要减少样本数量提高测序深度以期在指定区域找到稀有变异。

 

了解详情:

 

Illumina测序利用了与经典的桑格链终止法完全不同的方法。这种方法使用了边合成边测序(SBS)技术,进行DNA链复制时追踪检测掺入的标记核苷酸,支持大规模平行测序方式。

新一代测序可以产生大量的DNA测序数据,与传统的桑格测序相比既便宜又省时。2Illumina测序系统单次运行可以输出的数据范围从30万碱基到数万亿碱基,取决于仪器类型和配置。

 

深入了解SBS

更改名称

Illumina新一代测序技术的最新突破性进展包括:

  • 单通道SBS:小巧的iSeq 100系统结合了互补金属氧化物半导体技术与单通道SBS技术,能提供高度准确的数据。 
  • 双通道SBS:该技术的测序速度比旧版本的SBS技术更快,但仍然保持了相同的高数据准确性。
  • 图案化流动槽技术:为多种测序应用提供了优秀的通量水平
  • 多至6万亿碱基(Tb):了解NovaSeq 6000系统如何在约2天的时间内提供多至6 Tb的可调产出。
  • 75项突破性创新: NextSeq 2000系统为新兴应用提供了灵活性,该工作流程非常简单,数据分析只需2小时。
Illumina测序的历史

了解Illumina SBS技术的诞生与发展历程。

 

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下述资源为正在考虑购买新一代测序系统的科学家提供了宝贵的指导。

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NGS实验注意事项

了解读长、覆盖度、质量分值和其他实验注意事项,帮助您规划测序运行。

使用我们的交互式工具来帮助您创建定制NGS方案或为您的项目选择合适的产品和方法。

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方法指南

您需要的所有信息,从 BeadChip 到文库制备再到测序仪选择和分析。 为您的实验室选择最佳工具。

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参考文献
  1. Wang Z, Gerstein M, Snyder M. RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics.Nat Rev Genet.2009;10:57–63.
  2. Wilhelm BT, Landry JR.RNA-Seq—quantitative measurement of expression through massively parallel RNA sequencing.Methods.2009;48:249–57.
  3. Zhao S, Fung-Leung WP, Bittner A, and Ngo K, Liu X. Comparison of RNA-Seq and microarray in transcriptome profiling of activated T cells.PLoS One.2014;16;9(1):e78644.