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單細胞基因組測序 單細胞基因組測序是在單細胞水平對全基因組進(jìn)行擴增與測序的一項新技術(shù)。其原理是將分離的單個(gè)細胞的微量全基因組DNA進(jìn)行擴增，獲得高覆蓋率的完整的基因組之后進(jìn)行高通量測序，用于揭示細胞群體差異和細胞進(jìn)化關(guān)系。全基因組測序的應用范圍涉及臨床醫藥研究、群體遺傳學(xué)研究、關(guān)聯(lián)分析、進(jìn)化分析等眾多領(lǐng)域。 1、實(shí)驗方案 測序策略：Illumina HiSeq X PE 150 數據量：推薦30~50×測序深度 2、技術(shù)優(yōu)勢 （1） 多種變異檢測：?jiǎn)魏塑账岫鄳B(tài)性（SNP）、插入缺失（InDel）和結構變異（SV）； （2） 與芯片方法比較，可以檢測到新的變異序列； （3）與人類(lèi)全基因組從頭測序相比，耗時(shí)更短、成本更低。 3、數據分析 3.1 標準信息分析 （1）按標準流程進(jìn)行數據整理及數據質(zhì)量評估； （2）與參考基因組比對； （3）SNP的檢測及其在基因組的分布； （4）InDel的檢測及其在基因組的分布； （5）CNV的檢測及其在基因組的分布； （6）包含變異基因的功能注釋?zhuān)℅O注釋、Pathway注釋?zhuān)? 3.2 高級信息分析（腫瘤基因組學(xué)） （1）癌基因/抑癌基因/易感基因篩查； （2）高頻突變基因統計及通路富集分析； （3）NMF突變特征及突變頻率分析； （4）NovoDriver已知驅動(dòng)基因篩選； （5）基因組變異Circos圖展示。 4、技術(shù)流程 5、案例分析 案例（1） 單細胞基因組測序解構正常成人大腦的單個(gè)神經(jīng)元突變 來(lái)自霍華德休斯醫學(xué)研究所的（HHMI）的研究人員從三位去世的成人捐贈的健康大腦中分離出了36個(gè)神經(jīng)元并測序了它們的基因組。為了進(jìn)行比較，科學(xué)家們還從每個(gè)個(gè)體的心臟中分離出了細胞進(jìn)行DNA測序。他們發(fā)現每個(gè)神經(jīng)元的基因組都是獨特的。每個(gè)神經(jīng)元都有1000多個(gè)點(diǎn)突變，只有少數突變出現在一個(gè)以上的細胞中。盡管神經(jīng)元中的大多數突變是獨特的，一小部分出現在了多個(gè)細胞中。這表明了這些突變起源于腦細胞仍在分裂之時(shí)——這一過(guò)程在出生前便完成。這些早期突變隨細胞分裂和遷移傳遞下去，科學(xué)家們能夠利用它們來(lái)重建部分大腦發(fā)育史。 圖1 腦中體細胞SNV位點(diǎn)與神經(jīng)系統功能和疾病相關(guān) 案例（2） 一種新的單細胞基因組測序方法-組合索引測序 單細...
Exosome lncRNA測序 Exosome作為活細胞分泌的含有RNA和蛋白質(zhì)的微囊，大小為30-100nm，廣泛分布于外周血、尿液、唾液、腹水、羊水等多種體液中。最新研究表明，體液中 exosomal RNA （特別是miRNA、piRNA和lncRNA等非編碼RNA）在不同的疾病模型中存在明顯的表達差異。同時(shí)，這些分子被exosomes的脂膜所包裹和保護，能保持其原有穩定性和生物學(xué)功能，有望成為液體活檢的重要分子標志物。 通過(guò)exosome lncRNA測序技術(shù)，可以開(kāi)發(fā)針對復雜疾病的無(wú)創(chuàng )早期檢測標志物；指導針對復雜疾病特別是腫瘤的個(gè)性化治療；用于疾病的預后判斷，特別是循環(huán)系統疾病和腫瘤。 華銀采用全球領(lǐng)先的exosome RNA富集和提取技術(shù)，并結合微量RNA建庫和高通量測序技術(shù)，提供exosome lncRNA研究整體解決方案，為廣大的生物醫學(xué)研究者提供最高質(zhì)量的技術(shù)服務(wù)。 1、實(shí)驗方案 測序策略：Illumina NextSeq 500 或 HiSeq 3000 PE150 數據量：推薦12G clean data 2、技術(shù)優(yōu)勢 （1）任意物種檢測：相對傳統芯片而言，無(wú)需預先設計特異性探針，因此無(wú)需了解物種基因或基因組信息，能夠直接對任何物種進(jìn)行最全面的轉錄組分析； （2）分辨率高：可以檢測轉錄本中單堿基的差異； （3）檢測范圍廣：從幾個(gè)到數十萬(wàn)個(gè)拷貝精確計數，可同時(shí)鑒定正常和稀有的轉錄本； （4）信息分析廣：可以做基因差異表達分析、可變剪切、融合基因分析；新轉錄本預測及注釋。 3、數據分析 3.1 標準信息分析 （1）數據過(guò)濾及質(zhì)量評估 （2）核糖體RNA去除率計算 （3）比對參考基因組及統計 （4）基因表達水平分析 （5）基因表達差異及聚類(lèi)分析 （6）差異基因KEGG生物通路富集分析（僅限于模式物種） （7）差異基因GO功能富集分析（僅限于模式物種） （8）已知mRNA表達量分析 （9）已知mRNA差異表達及聚類(lèi)分析 （10）已知lncRNA表達量分析 （11）已知lncRNA差異表達及聚類(lèi)分析 （12）預測新lncRNA （13）新lncRNA鑒定和表達量分析 （14）新lncRNA差異表達及聚類(lèi)分析 （15）新lncRNA家族分析 （16）SNP和Indel檢測與注釋 （17）生物學(xué)重復樣品間相關(guān)性分析 （18）蛋白互作網(wǎng)絡(luò )分析 （19）基因融合 （20）主成份...
Exosome miRNA測序 Exosome是由活細胞分泌的含有 RNA 和蛋白質(zhì)的微囊，大小為30-100nm。幾乎所有類(lèi)型的細胞都能分泌，廣泛存在于各種體液中，包括血清、尿液、細胞培養上清、乳汁、唾液、腹水、羊水、氣管肺泡灌洗液和關(guān)節滑液等。Exosome參與調控重要的細胞生理活動(dòng)，在免疫應答、凋亡、血管生成、炎癥反應、凝結過(guò)程中的作用均有報道，可以成為多種疾病的早期診斷標記物，也能作為靶向藥物的載體進(jìn)行疾病治療。 Small RNA是一類(lèi)高度保守的小RNA分子，它可以參與基因表達與調控、RNA的加工與剪切、蛋白質(zhì)翻譯、遺傳“入侵”抑制、配子發(fā)生等重要生物學(xué)過(guò)程，是生命活動(dòng)中必不可少的調控因子。小RNA測序技術(shù)采用膠分離技術(shù)，收集樣本中18~30nt的RNA片段，利用高通量測序技術(shù)對樣本中所有small RNA家族進(jìn)行測序和表達定量，從而解析miRNA 、siRNA 、piRNA 其它非編碼RNA等序列，并預測新的小RNA及其靶基因。 1、實(shí)驗方案 測序策略：Illumina NextSeq 500 SE50 數據量： 推薦10M clean reads 2、技術(shù)優(yōu)勢 通量高：一次測序得到上千萬(wàn)條序列； 分辨率高：可以檢測小RNA單個(gè)堿基的差異； 精準度高：從幾個(gè)到幾十萬(wàn)個(gè)拷貝精確計數； 可重復性好：深度測序保證了抽樣隨機性，重復性好，無(wú)需重復實(shí)驗； 檢測范圍廣：既能鑒定已知小RNA，又能發(fā)現新的小RNA。 3、數據分析 3.1 標準信息分析 （1）按標準流程進(jìn)行數據整理及數據質(zhì)量評估； （2）樣品間的公共序列和特異序列分析； （3）小RNA與參考基因組比對分析； （4）按照優(yōu)先級將小RNA進(jìn)行分類(lèi)注釋 （5）Novel Small RNA預測； （6）樣本間miRNA差異表達分析； （7）已知miRNA的家族分析； （8）已知miRNA差異分析（≥2個(gè)樣本）和聚類(lèi)分析（≥3個(gè)樣本）； （9）已知miRNA和novel miRNA的靶基因預測； （10）已知miRNA和novel miRNA的靶基因GO注釋和KEGG通路分析； （11）novel miRNA差異分析（≥2個(gè)樣本）和聚類(lèi)分析（≥3個(gè)樣本）； （12）差異miRNA靶基因預測； （13）已知miRNA的堿基編輯分析； 3.2 高級信息分析 （1）snoRNA注釋 （2）piRNA注釋 （3）mir2disease注釋 4、技術(shù)流程 5...
LncRNA測序 長(cháng)鏈非編碼 RNAs（long non-coding RNAs，lncRNAs）是一類(lèi)長(cháng)度在200nt以上且不編碼蛋白質(zhì)的RNA，以帶polyA尾和不帶polyA尾兩種形式廣泛存在于各種生物體內，參與細胞內多種過(guò)程調控，具有跨物種的低保守性，組織特異性表達和豐度低等特點(diǎn)。 近年來(lái)的研究表明，lncRNA參與了X染色體沉默、基因組印記、染色質(zhì)修飾、轉錄激活、轉錄干擾和核內運輸等多種重要的調控過(guò)程，但絕大部分lncRNA的功能目前仍不清楚。應用高通量測序技術(shù)，研究人員能夠快速獲得與疾病或者特定生物學(xué)過(guò)程相關(guān)的lncRNA 并進(jìn)行深入研究。 1、實(shí)驗方案 測序策略：Illumina NextSeq 500或HiSeq 3000 PE150 數據量：推薦12G clean data 2、技術(shù)優(yōu)勢 （1）任意物種檢測：相對傳統芯片而言，無(wú)需預先設計特異性探針，因此無(wú)需了解物種基因或基因組信息，能夠直接對任何物種進(jìn)行最全面的轉錄組分析； （2）分辨率高：可以檢測轉錄本中單堿基的差異； （3）檢測范圍廣：從幾個(gè)到數十萬(wàn)個(gè)拷貝精確計數，可同時(shí)鑒定正常和稀有的轉錄本； （4）信息分析廣：可以做基因差異表達分析、可變剪切、融合基因分析；新轉錄本預測及注釋。 3、 數據分析 3.1 標準信息分析 （1）數據過(guò)濾及質(zhì)量評估 （2）核糖體RNA去除率計算 （3）比對參考基因組及統計 （4）基因表達水平分析 （5）基因表達差異及聚類(lèi)分析 （6）差異基因KEGG生物通路富集分析（僅限于模式物種） （7）差異基因GO功能富集分析（僅限于模式物種） （8）已知mRNA表達量分析 （9）已知mRNA差異表達及聚類(lèi)分析 （10）已知lncRNA表達量分析 （11）已知lncRNA差異表達及聚類(lèi)分析 （12）預測新lncRNA （13）新lncRNA鑒定和表達量分析 （14）新lncRNA差異表達及聚類(lèi)分析 （15）新lncRNA家族分析 （16）SNP和InDel檢測與注釋 （17）生物學(xué)重復樣品間相關(guān)性分析 （18）蛋白互作網(wǎng)絡(luò )分析 （19）基因融合 （20）主成份分析（PCA） （21）特征性差異表達基因分析 （22）lncRNA保守性分析 （23）可變剪切 3.2 高級分析 （1）已知mRNA-lncRNA共表達網(wǎng)絡(luò )構建 （2）基因結構優(yōu)化及優(yōu)化基因的表達值計算 （3）eQTL分析 4、技...
轉錄組測序 轉錄組測序是利用第二代高通量測序技術(shù)快速獲取某一物種特定器官或組織在某一狀態(tài)下幾乎所有轉錄本的序列信息，進(jìn)行疾病與正常樣本間的基因表達差異分析、可變剪切和融合基因分析，尋找與癌癥、遺傳病相關(guān)的致病基因，已廣泛應用于基礎研究、臨床診斷和藥物研發(fā)等領(lǐng)域。相對于傳統芯片而言，無(wú)需預先設計特異性探針，具有分辨率高、檢測范圍廣和準確率高的優(yōu)點(diǎn)。 1、實(shí)驗方案 測序策略：Illumina NextSeq 500或HiSeq 3000 PE150 數據量：推薦8G clean data，細菌和真菌視轉錄組大小情況而定 2、技術(shù)優(yōu)勢 （1）任意物種檢測：相對于傳統芯片而言，無(wú)需預先設計特異性探針，因此無(wú)需了解物種基因或基因組信息，能夠直接對任何物種進(jìn)行最全面的轉錄組分析； （2）分辨率高：可以檢測基因家族中相似基因及可變剪接造成的單堿基差異； （3）檢測范圍廣：從幾個(gè)到數十萬(wàn)個(gè)拷貝精確計數，可同時(shí)鑒定正常和稀有的轉錄本； （4）信息分析全面：可以做基因差異表達分析、可變剪切、融合基因分析、新轉錄本預測及注釋。 3、信息分析 3.1 標準信息分析 （1）按標準流程進(jìn)行數據整理及數據質(zhì)量評估； （2）與參考序列比對，計算不同基因的RPKM值； （3）基因的差異表達分析； （4）樣本間基因表達水平的相關(guān)性分析（僅限于有生物重復的樣本）； （5）樣本間差異基因韋恩圖及PCA分析； （6）差異基因的表達模式聚類(lèi)分析； （7）差異表達基因GO功能富集分析； （8）差異表達基因Pathway顯著(zhù)富集分析； （9）差異表達基因的蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò )分析； （10）條件特異表達； （11）鑒定基因的可變剪切； （12）SNP/InDel分析； （13）新轉錄本預測及注釋?zhuān)? （14）融合基因分析（僅限于人）； 3.2 高級信息分析： （1）基因結構優(yōu)化（只針對真核生物） （2）RNA編輯 （3）差異基因的轉錄因子分析（適用于植物） 4、技術(shù)流程 5、案例分析 案例（1）科學(xué)家繪制細胞周期的高分辨率轉錄組圖譜 細胞周期的推進(jìn)很大程度上依賴(lài)于周期性基因表達。本研究繪制了細胞周期的高分辨率轉錄組圖譜，揭示了周期性基因與癌癥之間的新關(guān)聯(lián)。研究人員在兩個(gè)連續的細胞周期中對人類(lèi)細胞進(jìn)行RNA測序...
外顯子組測序 外顯子組測序是指利用高效的序列捕獲技術(shù)將基因組中的外顯子區域捕獲后進(jìn)行高通量測序的方法。在人類(lèi)基因中大約有180,000個(gè)外顯子，雖然外顯子組僅占人類(lèi)基因組的1%（約30MB），但是約85%的致病突變發(fā)生在外顯子組區域。外顯子組測序主要用于識別和研究與疾病、種群進(jìn)化相關(guān)的編碼區及UTR區域內的結構變異。結合大量的公共數據庫提供的外顯子數據，能夠更好地解釋所得變異結構之間的關(guān)聯(lián)和致病機理。相比傳統方法，外顯子組測序能夠更經(jīng)濟高效的檢測外顯子區域的變異情況，以此來(lái)為臨床診斷和個(gè)體化用藥服務(wù)。外顯子組測序目前已被廣泛的應用于各種癌癥、單基因病、復雜疾病和罕見(jiàn)遺傳病等研究中。 1、實(shí)驗方案 捕獲平臺：Agilent SureSelect Human All Exon V6（最新捕獲試劑盒） 測序策略：Illumina NextSeq 500或HiSeq 3000 PE150 數據量：推薦100×以上的深度測序，約10G clean data 2、技術(shù)優(yōu)勢 （1）高覆蓋度：同等費用下獲得更高深度測序，SNP檢出率99%； （2）更高通量：適合大樣本量的研究； （3）經(jīng)濟高效：相比于全基因組重測序，更加經(jīng)濟、高效； （4）周期短：加快文章發(fā)表與加速臨床應用。 3、數據分析 3.1 標準信息分析 （1）按標準流程進(jìn)行數據整理及數據質(zhì)量評估； （2）與參考序列進(jìn)行比對、統計測序深度及覆蓋度； （3）SNP和InDel變異信息檢測； （4）SNP和InDel變異所在基因的功能注釋?zhuān)℅O、Pathway）； （5）CNV檢測和注釋分析； （6）變異基因保守性預測及致病性分析（SIFT、Polyphen-2、GERP）； 3.2 高級信息分析 （1）癌基因/抑癌基因/易感基因篩查； （2）高頻突變基因統計及通路富集分析； （3）NMF突變特征及突變頻率分析； （4）已知驅動(dòng)基因篩選； （5）基因組變異Circos圖展示。 4、捕獲平臺介紹 Agilent SureSelect Human All Exon V5 特點(diǎn)如下： （1） 捕獲范圍為50Mb，包括21,522條基因的357,999個(gè)外顯子區域； （2） 根據CCDS、RefSeq、GENECODE、miRNABase、TCGA及UCSC數據庫設計探針，可有效獲得外顯子區及其周邊區域的變異信息。 （3）周期短，僅需1.5天，測序樣品便可準備就緒。 5、技術(shù)流程 6、案例分析 ...
全基因組重測序 目前人類(lèi)已知的疾病中，有4000多種疾病與人類(lèi)的基因有關(guān)。利用全基因組重測序的方法，可以在全基因組水平上檢測與疾病相關(guān)的突變位點(diǎn)、結構變異等信息，進(jìn)而找尋攻克這些疾病的治療手段，研發(fā)有效地治療藥物。全基因組測序的應用范圍涉及臨床醫藥研究、群體遺傳學(xué)研究、關(guān)聯(lián)分析、進(jìn)化分析等眾多領(lǐng)域。 1、實(shí)驗方案 測序策略： illumina HiSeq X PE150 數據量：推薦腫瘤50×測序深度/對照癌旁、血液30×測序深度；遺傳病30~50×測序深度。 2、技術(shù)優(yōu)勢 （1）多種變異檢測：?jiǎn)魏塑账岫鄳B(tài)性（SNP）、插入缺失（InDel）和結構變異（SV）； （2）與芯片方法相比，可以檢測到新的變異序列； （3）與人類(lèi)全基因組從頭測序相比，耗時(shí)更短、成本更低。 3、數據分析 3.1 標準信息分析 （1）按標準流程進(jìn)行數據整理及數據質(zhì)量評估； （2）與參考基因組比對； （3）SNP的檢測及其在基因組的分布； （4）InDel的檢測及其在基因組的分布； （5）CNV的檢測及其在基因組的分布； （6）包含變異基因的功能注釋?zhuān)℅O注釋、Pathway注釋?zhuān)? 3.2 高級信息分析（腫瘤基因組學(xué)） （1）癌基因/抑癌基因/易感基因篩查； （2）高頻突變基因統計及通路富集分析； （3）NMF突變特征及突變頻率分析； （4）已知驅動(dòng)基因篩選； （5）基因組變異Circos圖展示。 4、技術(shù)流程 5、案例分析 案例（1）胰腺神經(jīng)內分泌腫瘤的全基因組圖譜 胰腺神經(jīng)內分泌腫瘤（PanNETs）是第二大胰腺上皮細胞腫瘤，致死率達60%。隨著(zhù)檢測手段越來(lái)越靈敏，胰腺神經(jīng)內分泌腫瘤診斷數量呈現上升趨勢，這給臨床診療帶來(lái)了一定的挑戰！在一項新的研究中，研究人員揭示出正常情形下與乳腺癌、卵巢癌和結腸癌相關(guān)聯(lián)的基因變異同樣能夠促進(jìn)一種罕見(jiàn)的胰腺癌產(chǎn)生。EWSR1與BEND2發(fā)生體細胞融合，確定BEND2為EWSR1的一個(gè)新融合基因。發(fā)生體細胞融合的患者，其細胞形態(tài)和免疫組化特征具有典型的胰腺神經(jīng)內分泌腫瘤特征。通過(guò)RNA-seq和RT–PCR確認了EWSR1和FLI1發(fā)生體細胞融合。 圖1 胰腺神經(jīng)內分泌腫瘤中的突變特征 案例（2）全基因組測序確定EN1作為骨密度和骨折的決定因素 本研...
細菌基因組測序/小基因組測序(10K~1M的DNA序列) 隨著(zhù)新一代測序技術(shù)的迅猛發(fā)展，全基因組測序已經(jīng)成為細菌基因組研究不可或缺的重要工具。新一代高通量測序技術(shù)大大降低了細菌基因組研究成本，縮短了研究周期，為實(shí)驗室的細菌基因組研究提供了便利。 細菌不但個(gè)體微小，其基因組也比動(dòng)植物小得多，一般在10M以?xún)?。微生物基因組測序能夠檢測微生物全基因組的核苷酸變異，通過(guò)全基因組測序，研究人員可以找到大量的單核苷酸多態(tài)性位點(diǎn)(SNP)、拷貝數變異(CNV)、插入缺失(InDel)、結構變異(SV)等變異信息，應用范圍涉及臨床醫藥研究、微生物致病性研究、物種進(jìn)化分析等領(lǐng)域。 1、實(shí)驗方案 測序策略：Illumina MiSeq PE250/PE300 數據量：推薦測100×以上 2、數據分析 2.1 標準信息分析 （1）按標準流程進(jìn)行數據整理及數據質(zhì)量評估 （2）K-mer分析以及基因組大小估計 （3）序列組裝 （4）組裝基因組的深度和覆蓋度分析 （5）組裝結果的核酸庫比對分析 （6）基因預測 （7）基因功能注釋(GO-COG/KOG) （8）基因生物通路注釋(KEGG) 2.2 高級信息分析 （1）基因組詳細信息環(huán)形圖 （2）共線(xiàn)性分析 （3）基因家族分析 （4）CRISPR預測 （5）基因島預測（毒力島） （6）前噬菌體預測 （7）分泌蛋白預測 （8）動(dòng)植物病原菌致病性分析等 3、技術(shù)流程 4、案例分析 案例（1）高通量測序分析發(fā)現新細菌 德國微生物學(xué)與細胞培養研究所微生物系最近從咸水環(huán)境微生物墊的低氧過(guò)渡區中分離培養獲得了一種中度嗜鹽，專(zhuān)性厭氧，分解糖類(lèi)的細菌，并編碼代號為L(cháng)12-Fru-ABT。利用16s測序分析后發(fā)現該微生物應該代表著(zhù)一個(gè)新的種屬，研究發(fā)現該菌在各種缺/微氧環(huán)境中都廣泛存在，比如咸水環(huán)境，沸水和動(dòng)物腸道；隨后，研究人員利用全基因組測序方法對該菌進(jìn)行基因組序列分析，結合該菌的表型，推斷出L12-Fru-ABT該菌及其相關(guān)細菌是能夠專(zhuān)門(mén)適應和利用微生物墊或生物膜產(chǎn)生的硫酸化的甘油聚合物。 圖1 基于16s rRNA基因測序的L21-Fru-ABT在發(fā)育樹(shù)的位置圖 圖2 K.glycovorans L21-Fru-ABT和幾個(gè)PVC superphylum的代表性細菌的基因組系統發(fā)育構成成分 案例...
免疫組庫測序（華銀特色服務(wù)項目） 免疫組庫（Immune Repertoire，IR）是指某個(gè)個(gè)體在任何特定時(shí)間點(diǎn)其循環(huán)系統中所有功能多樣性B淋巴細胞和T淋巴細胞的總和。T細胞和B細胞分別介導機體的細胞免疫和體液免疫應答，分別通過(guò)其表面的T細胞受體（TCR）和 B細胞受體（BCR）來(lái)識別和結合抗原，進(jìn)而發(fā)揮功能清除病原體或體內腫瘤細胞。 免疫組庫高通量測序是通過(guò)多重PCR或SMART RACE法擴增TCR/BCR全長(cháng)或CDR3區序列（主要是TCR的β鏈或BCR的重鏈），再結合高通量測序技術(shù)，對機體免疫組庫的多樣性及每種 T、B細胞克隆的獨特性序列組成和變化進(jìn)行分析，從而全面評估機體的免疫狀態(tài)，明確疾病與T、B細胞克隆組成及變化之間的關(guān)系。隨著(zhù)免疫組庫高通量測序技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，基于免疫組庫多樣性變化特點(diǎn)的生物標志物發(fā)現、腫瘤等疾病療效預測、疾病的易感性和抵抗性、感染性疾病及疫苗研究等方面都取得了重要進(jìn)展。 1、實(shí)驗方案 測序平臺： Illumina MiSeq PE300 或 NextSeq 500 PE150 2、樣本要求 （1）分選的T或B細胞：建議細胞數103-107個(gè)，離心后保存于1ml Trizol中并混勻，低溫保存運輸。 （2）外周血單個(gè)核細胞（PBMC）：建議細胞數103~107個(gè)，離心后保存于1ml Trizol中并混勻，低溫保存運輸。 （3）新鮮全血：采集外周血于EDTA抗凝管內，混勻后取 250μl，保存于750μl Trizol LS并混勻，低溫保存運輸。 （4）組織：取50~100mg組織，保存于1ml Trizol中，低溫保存運輸。 （5） 如果客戶(hù)自提 RNA，建議最好用進(jìn)口試劑或試劑盒提取，最后溶于無(wú)RNA酶的水中。如果是分離的PBMC，RNA濃度大于50ng/μL，總量大于500ng。如果用組織提 RNA，濃度＞500ng/μL，總量＞5μg。 3、技術(shù)優(yōu)勢 （1）用免疫組庫擴增最可靠的SMART RACE法，保證結果的可靠性和后期研究的方便性； （2）用最優(yōu)選最可靠的擴增和建庫試劑，保證組庫序列擴增的保真性和擴增效率； （3）由武漢大學(xué)、中山大學(xué)、南方醫科大學(xué)以及美國斯坦福大學(xué)研究人員組成的專(zhuān)業(yè)的研究和分析團隊，保證研究結果的可信度和可重復性； （4）針對不同樣品類(lèi)型（細胞、組織、全血），不同濃度梯度細胞數（100個(gè)以上淋巴細胞）均可建庫測序； （5）運用國際認可的專(zhuān)業(yè)的免疫組庫分析模塊，并結合我們自己獨有的生物信息分析算法，所提供的標準...
