下一代测序

解锁下一代测序的潜能

主要应用

由 NGS 揭示的影响深远的发现

下一代测序 (NGS) 可提供前所未有的分析结果，在生物标志物研究、基因表达研究、病毒表观遗传学和疾病监测中揭示基因组和转录组的复杂性，以及在全基因组分析中识别癌症和其他疾病相关突变。然而，诸如工作流程优化、定制及数据分析和解读等方面的挑战可能会阻碍工作的推进。与 QIAGEN 合作，采用创新的 QIAseq 技术解锁 NGS 的全部潜能。

增强您研究中心的产出能力

了解我们与领先的服务中心及核心实验室的合作如何克服典型的实验室瓶颈并推进您的研究。

了解方法

自动化并加速您的文库制备

NGS 自动化意味着每次运行间的一致性更高，批处理错误更少，重新实验次数更少，还可以显著节省时间和成本。

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重点应用

新兴 SARS-CoV-2 德尔塔、Mu 和奥密克戎突变株的高通量基因组监测

新的具有高传染性的 SARS-CoV-2 突变株的出现提升了采用高通量全病毒基因组测序以加强基因组监测的需求。识别新变异株并评估累积突变的影响对于疫苗开发和采用有效的公共卫生措施而言至关重要。了解为什么说我们的带有集成生物信息处理能力的高性能、可扩展 NGS 工作流程可辅助准确的 SARS-CoV-2 变异株检测和亲缘地理追踪。

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轻松从 RNA-seq 中获得基因表达数据分析

难以理解您的 RNA-seq 数据吗？新的 RNA-seq Analysis Portal 可让您轻松进行数据分析，快速推进您的基因表达数据研究。该基于云端的专为生物学家设计且与 GeneGlobe 整合的数据分析解决方案，现已纳入 QIAseq RNA-seq 和 miRNA-seq 试剂盒中。您仅需将您的测序文件上传到该 RNA-seq Analysis Portal 并开始分析，即可使用强大的 IPA 知识库，从 FASTQ 文件开始，获得Top 10 典型通路、上游调控因子和疾病相关数据分析。

使用外显子测序拓展疾病相关研究

基因组的编码部分包含有关多种疾病的重要信息。通过外显子测序解锁这些详细信息可让您对疾病相关突变实现更深入的了解。然而，覆盖问题、较长的实验时间及数据分析瓶颈会阻碍您取得进展。了解一个将均一的外显子覆盖与精简的二级数据分析、快速突变过滤和注释无缝结合在一起的省时工作流程。

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了解 QIAseq NGS 的益处

联系我们，了解 QIAseq NGS 解决方案可如何改变您的研究。

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轻松快速从 NGS 数据中全面洞察信息

您完成了实验台试验并最终获得了 NGS 数据。但这些数据到底意味着什么呢？使用我们直观的生物信息学工具，揭开数据分析和解读的神秘面纱。

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重点新产品

有助于您研究的有用资源

来自实验室的启发
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特色研究成功故事

靶向测序经验

国王学院医院 NHS Foundation Trust 精准医学实验室负责人 Barnaby Clark 博士讨论了他在靶向测序方面的经验，并最终讨论了其研究项目中 NGS panel 的选择。
跨物种传播后的 COVID-19 突变测序

奥胡斯大学医院分子医学系 (MOMA) 诊断 NGS 核心设施负责人 Mette Christiansen 博士讨论了对每个样本进行测序以对传播中的 SARS-CoV-2 变异株获得清晰的认识的重要性以及 QIAseq NGS 技术如何协助了这类工作。
使用高品质 RNA-seq 数据加速人类和细菌共表达研究

范安德尔研究所的 Marie Adams 博士讨论了为什么说 QIAseq FastSelect 技术可协助克服从同一份 RNA 样本获得供人类和细菌共表达研究使用的高品质 RNA-seq 数据的挑战。
应用 Multimodal 测序技术对实体瘤进行分析

国王学院医院 NHS Foundation Trust 精准医学实验室负责人 Barnaby Clark 博士讨论了 multimodal 测序技术如何使他能够同时制备 DNA 和 RNA 文库，从而缩短处理实体瘤样本的实验时间。
提高癌症研究中 RNA-seq 的灵敏度

休斯敦大学的研究者讨论了强大的 QIAseq FastSelect rRNA 去除技术如何改变了他们的研究，使他们能够从 FFPE RNA 中获得有用的 RNA-seq 数据。
使用 NGS 技术操纵免疫系统以对抗癌症

南特大学的 Nathalie Labarrière 博士讲述了她使用 QIAseq Immune Repertoire RNA Library Kits 所做的工作，其目的是在新免疫肿瘤疗法中靶向结肠癌和黑色素瘤。
使用定制的 NGS panel，获取与胰腺癌风险因素相关的信息

来自梅奥医学中心的 Fergus Couch 博士讨论了为什么说 QIAseq Targeted DNA Panels 在一项有关胰腺癌风险因素的纵向研究中起到了重要作用。
确保覆盖均一可使杂合子突变在癌症研究中被检出

来自海德堡内分泌学和核医学社区诊所的 Egbert Schulze 博士讨论了为什么说采用全酶法 QIAseq FX 工作流程可获得均一覆盖，以及该工作流程如何帮他在其研究中获得了可靠的测序结果。