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Nature子刊:用高通量免疫测序诊断病毒感染

药明康德合作伙伴 Adaptive Biotechnologies 宣布在《自然》子刊《Nature Genetics》上发表创新型研究论文,结果证明可提供一种潜在的新颖方法诊断慢性病毒感染。 Adaptive Biotechnologies 是高通量测序领域的先驱性公司和领军企业之一,其专长于结合生物信息学来鉴定分析 T 细胞和 B 细胞受体。这家公司的 immunoSEQ 平台帮助科研人员在肿瘤学、自身免疫疾病、传染病和基础免疫学等领域展开前沿研究。以服务或试剂盒形式,immunoSEQ 测定方法可以高度精细地从单个样品中鉴定分析数百万个 T 细胞和 B 细胞受体。该 immunoSEQ 平台分析工具可提供定量、可重复的测序结果,加上其强大的访问功能以及易于使用的特性,Adaptive 免疫测序平台的准确性和灵敏度优势已经逐步入驻世界各地的实验室,推动癌症和其他免疫介导疾病的突破性研究;同时,该公司也将免疫测序发现转化......阅读全文

用高通量免疫测序诊断病毒感染

药明康德合作伙伴 Adaptive Biotechnologies 宣布在《自然》子刊《Nature Genetics》上发表创新型研究论文,结果证明可提供一种潜在的新颖方法诊断慢性病毒感染。▲药明康德合作伙伴 Adaptive Biotechnologies 在《Nature Genetics》上

Nature 子刊:用高通量免疫测序诊断病毒感染

  药明康德合作伙伴 Adaptive Biotechnologies 宣布在《自然》子刊《Nature Genetics》上发表创新型研究论文,结果证明可提供一种潜在的新颖方法诊断慢性病毒感染。  Adaptive Biotechnologies 是高通量测序领域的先驱性公司和领军企业之一,其专长

高通量测序

  高通量测序技术又称“下一代”测序技术,以能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定和一般读长较短等为标志。高通量测序包括:大规模平行签名测序、聚合酶克隆、454焦磷酸测序、离子半导体测序和DNA 纳米球测序等技术。  高通量测序技术是对传统测序一次革命性的改变,一次对几十万到几百万条DN

高通量测序技术

没有测序的癌症诊断是不完整的,完整的癌症诊断应该包括一系列基于细胞遗传学技术、荧光原位杂交技术、标准分子技术以及NGS的预后与预测性分析。对于早期癌症患者来说,NGS序列分析在多种癌症的筛查技术中具有不容忽视的代表性;而对于晚期癌症患者,大量的侵入性测试往往只能筛查出少数几个药物靶点。 随

转录组高通量测序

  (第二代高通量测序技术-454)   转录组即特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和,是研究细胞表型和功能的一个重要手段。与基因组不同的是,转录组的定义中包含了时间和空间的限定。同一细胞在不同的生长时期及生长环境下,其基因表达情况是不完全相同的。罗氏GS-FLX-Titaniu

高通量测序的意义

  高通量测序技术的诞生可以说是基因组学研究领域一个具有里程碑意义的事件。该技术使得核酸测序的单碱基成本与第一代测序技术相比急剧下降, 以人类基因组测序为例, 上世纪末进行的人类基因组计划花费 30 亿美元解码了人类生命密码, 而第二代测序使得人类基因组测序已进入万(美)元基因组时代。如此低廉的单碱

什么是高通量测序

高通量测序技术(High-throughput sequencing)又称“下一代”测序技术("Next-generation" sequencing technology),以能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定和一般读长较短等为标志。根据发展历史、影响力、测序原理和技术不同等,主要

转录组高通量测序

  (第二代高通量测序技术-454)   转录组即特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和,是研究细胞表型和功能的一个重要手段。与基因组不同的是,转录组的定义中包含了时间和空间的限定。同一细胞在不同的生长时期及生长环境下,其基因表达情况是不完全相同的。罗氏GS-FLX-Titaniu

转录组高通量测序

  (第二代高通量测序技术-454)   转录组即特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和,是研究细胞表型和功能的一个重要手段。与基因组不同的是,转录组的定义中包含了时间和空间的限定。同一细胞在不同的生长时期及生长环境下,其基因表达情况是不完全相同的。罗氏GS-FLX-Titaniu

Solexa高通量测序方法

高通量测序发展的背景基因决定了一个人的相貌、身高甚至疾病,它存在于每个人体细胞的DNA中。而组成DNA的基本物质则是由A、T、G、C表示的4种碱基,一个人的基因组测序就是排列出其DNA上所有碱基的顺序。如果每个人都能拥有一份属于自己的基因组图谱,那么科学家们长期以来期待的“个性化医疗时代”就会可能成