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2021年测序技术培训班第四届全国NGS建库及创新大赛通知

各医疗机构(临床实验室): NGS(新一代测序)结合其他分子生物学技术,在生物医药领域发挥了越来越重要的作用,各种基于NGS的创新研究及其应用越来越广。随着新的《医疗器械监督管理条例》正式实施,为了适应NGS实验室和实验室自建方案的实验人员要求,上海市临床检验中心和上海市遗传学会共同主办,长三角罕见病实验诊断协作中心、上海市实验医学研究院和国家卫健委出生缺陷与生殖健康重点实验室协办的“2021年新一代测序技术培训班暨第四届全国NGS建库及创新大赛”将分别于2021年9月24-25日对医疗机构实验室操作人员进行理论培训,9月26日-29日进行实操培训。 学员经考试合格后由上海市临床检验中心和上海市遗传学会联合颁发《新一代测序NGS技术培训合格证书》。 NGS技术培训班 主办单位: 上海市临床检验中心、上海市遗传学会 协办单位: 长三角罕见病实验诊断协作中心、上海市实验医学研究院、国家卫健委出生缺陷与生殖健康重点实......阅读全文

全新一代测序技术:没有光的测序

  至今,新一代测序技术已经遍布全球上百个基因组测序中心   ――明斯特大学Dag Harmsen   在去年召开的美国微生物学会上,来自明斯特大学的医学微生物学家Dag Harmsen开始听到了有关德国大肠杆菌疫情爆发的传言,这场疫情首先在德国北部地区爆发,感染了至少4000人,夺去了超过

【综述】2016年新一代测序技术

  新一代测序几乎影响了生物学领域的每一个角落,科学家们用这一技术测序基因组、评估遗传学变异、定量基因表达、研究表观遗传学调控和探索微观生命。新一代测序市场如今异常繁荣,但开发者们并没有停下自己的脚步。在最近的基因组生物学技术进展年会(AGBT)上,各大公司纷纷推出了自己的新产品。这些创新旨在推动新

新一代测序技术(下)-SOLiD (ABI)

 【摘要】 2005年454公司首推划时代的新一代测序仪,从而引发了测序市场上454、Illumina、ABI等公司在新一代测序技术上的比拼高潮。也正是这种你追我赶,让绘制人类全基因组图谱由过去的耗费4.37亿美元和13年时间,骤然缩短到如今SOLiD 3运行一次即获得50GB可定位测序数据。新一代

Ion Torrent新一代测序仪介绍

引言      整个或部分基因组测序的研究问题已解决,研究者的研究重点向着遗传密码如何编码调控细胞功能方向转移。同样,在分子水平了解人类健康状况,基因序列数据则显得更加重要。大多数的测序都是针对部分基因序列或是一段目标区域,提供必需的数据来解释给定假说。利用PCR技术很容易从基因组中扩增得

新一代测序离临床应用还有多远?

  随着新一代测序变得更快速、更廉价、也更可靠,它有望带来疾病的重要线索,让医生挑选更精准的药物。然而,面对临床应用,新一代测序真的准备好了吗?Wellcome Trust 人类遗传学中心的Danny Ulahannan给出了否定的答案。他们在《British Journal of Can

2013新一代测序仪将走向何方

  尽管今年的摩根大通保健大会没有出现去年的新品频发的盛况,但新一代测序仪仍在不断进步。读长、准确性、通量、软件,无一不在变化,让测序更高、更快、更强。   Illumina公司在2012年第三季度推出了HiSeq 2000的升级版――HiSeq 2500。它是Illumina第一台特有两种运

QIAGEN推出新一代测序仪GeneReader

  千呼万唤始出来,在上周举行的美国分子病理学会年会上,QIAGEN的新一代测序仪GeneReader终于和大家见面了。这台仪器最初计划在2014年推出,但后来因故推迟到2015年。  QIAGEN在2012年通过收购Intelligent Biosystems(IBS),跻身新一代测序市场。IBS

新一代测序技术的先锋-SOLiD系统

2008年12月  作为上世纪生命科学领域最重要的技术发明之一,测序技术深刻地改变了我们对生命本质的理解和掌控能力。假如没有测序技术,基因序列就无法确定,酶切、克隆、反转录、cDNA、PCR、SNP、RNAi等等研究技术也就根本无从谈起,生命科学领域也不会有今日的蓬勃发展。无人不晓的GenBank;

我国成功研发新一代基因测序仪

  中国自主研发的新一代基因测序仪获得成功,日前在长春首次展示样机。它已达到和部分超越国际主流设备技术指标,填补了中国在该领域的空白。   由中国科学院北京基因组研究所与吉林中科紫鑫科技有限公司联合研制的新一代基因测序仪,与国外第二代高通量测序系统相比,成功解决了“读长较短”这一关键技术难题。

新一代测序面临六大挑战

  当年,Solexa品牌还在的时候,MassGenomics的Dan Koboldt就提出了新一代测序(NGS)面临的一些挑战,包括生物信息学算法的问题,以及读长太短,工具太贵,经验太少。如今,这些问题中的大部分都已解决。不过,别高兴得太早。Koboldt认为,我们面临更新、更难的挑战。  首先,