力鈞生物次世代定序服務 Next Generation Sequencing Services
我們擁有Miseq / Hiseq 4000 / Hiseq X / NovaSeq 6000平台 可依實驗需求及經費為您量身打造
不需要包Lane 一個樣本也可以定序
可依客戶選擇定序量1G/2G/5G/10G 包lane
生資分析服務
單純定序服務 / 生資服務 / 定序+生資服務
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生資分析服務
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Illumina HiSeq 4000HiSeq 4000測序系統的優點
(1) 通量高: 每個run平均達到220G的資料量,單次運行即可以大於30倍的覆蓋度同時對兩個人類基因組樣品進行測序,或同時繪製200個基因表達譜。 (2) 成本較低,操作簡易,一般實驗室即可負擔得起實驗費用。 (3) 序列相對454較短,多數實驗室只能達到101 bp。 對於真核生物全基因組de novo組裝或以長轉錄本為研究目的的轉錄組組裝,目前國際上尚無法完全依賴HiSeq 2000或Solexa完成,即使是細菌基因組de novo組裝,只使用HiSeq 2000可能尚嫌不足。 但對於大規模的重測序研究以及small RNA、表達譜和表觀組的研究, HiSeq 2000以其高通量、低成本、易於操作的優勢已成為是目前應用最廣泛的定序平臺。 |
Illumina MiSeq
Illumina推出個人化定序系統MiSeq,將個人化定序由理想化推向實際,使個人化醫療更邁進一大步
MiSeq可在單一平台上以最快速方式大量進行樣品定序與分析。 MiSeq V3 試劑提供快速的cluster生成和更短的SBS週期時間及延長Pair-end讀長度至2x300bp 。一次上機的定序數據產量可高達15Gb 。因讀長及數據產量的增加,使MiSeq能應用於Exome, mRNA sequencing, targeted gene expression, metagenomics等實驗。 MiSeq V2,V3
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我們的服務
RNA_seq
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DNA_seq
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人類基因組測序
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RNA 純化套組
小RNA純化套組 |
RNA_seq的應用: 沒有Reference genome的物種
(1) 可以快速了解全基因組尚未解碼的物種中, 會表達的基因種類與相對數量。可以在這些尚無Reference genome的物種中, 快速的發掘出基因轉錄體。對於日後要研究基因表現時, 可以方便設計出如real time RT-PCR primer、microarray或是in situ hybridization的探針。
(2) 若經過良好的de novo基因拼接後, 可以得到預期性的全長cDNA, 大大的降低全長基因選殖的困難度。
(3) 一般提供4-5Gb測序資料, 通常可以拼接與註解出大約30,000-50,000個unigenes
(1) 可以快速了解全基因組尚未解碼的物種中, 會表達的基因種類與相對數量。可以在這些尚無Reference genome的物種中, 快速的發掘出基因轉錄體。對於日後要研究基因表現時, 可以方便設計出如real time RT-PCR primer、microarray或是in situ hybridization的探針。
(2) 若經過良好的de novo基因拼接後, 可以得到預期性的全長cDNA, 大大的降低全長基因選殖的困難度。
(3) 一般提供4-5Gb測序資料, 通常可以拼接與註解出大約30,000-50,000個unigenes
RNA_seq的應用: Reference genome的物種
(1) 通常可以用來比較兩種或多種條件下, 具有差異性表現的基因種類為何。由於RNA_seq定序的深度較深, 能夠覆蓋的深度較一般常用的microarray為廣, 所以利用RNA-seq來找尋差異性表現基因逐漸變成是學術界的主流工具。
(2) 實際實驗上發現RNA_seq的解析力較microarray強大許多, 能夠篩選出更多具有差異性表現基因。也能夠避免因為microarray沒有布陣基因而造成的flase negative現象。
(3) 一般提供0.5Gb測序資料, 可以註解出大多數unigenes的表現。
(1) 通常可以用來比較兩種或多種條件下, 具有差異性表現的基因種類為何。由於RNA_seq定序的深度較深, 能夠覆蓋的深度較一般常用的microarray為廣, 所以利用RNA-seq來找尋差異性表現基因逐漸變成是學術界的主流工具。
(2) 實際實驗上發現RNA_seq的解析力較microarray強大許多, 能夠篩選出更多具有差異性表現基因。也能夠避免因為microarray沒有布陣基因而造成的flase negative現象。
(3) 一般提供0.5Gb測序資料, 可以註解出大多數unigenes的表現。
表達譜的應用:
(1) 若是沒有參考基因組的物種, 建議先進行 5 Gb 的 paired end RNA_seq深度測序與contig組裝, 大致上約可以組裝出30,000 - 50,000個contigs 。
(2) 之後可以對每個實驗樣本進行深度約0.5 -1 Gb的 single end RNA_seq, 再利用如Bowtie等生物資訊軟體對之前組裝好的contigs進行mapping與表達量計算 。
(3) 實驗者可以利用差異表現的基因資訊, 設計如RT-PCR, 實驗去驗證基因表現的相對量。
(3) 最後, 實驗者可以利用如RNAi或基因過度表達等技術去驗證該有興趣基因的功能。
(1) 若是沒有參考基因組的物種, 建議先進行 5 Gb 的 paired end RNA_seq深度測序與contig組裝, 大致上約可以組裝出30,000 - 50,000個contigs 。
(2) 之後可以對每個實驗樣本進行深度約0.5 -1 Gb的 single end RNA_seq, 再利用如Bowtie等生物資訊軟體對之前組裝好的contigs進行mapping與表達量計算 。
(3) 實驗者可以利用差異表現的基因資訊, 設計如RT-PCR, 實驗去驗證基因表現的相對量。
(3) 最後, 實驗者可以利用如RNAi或基因過度表達等技術去驗證該有興趣基因的功能。