癌症测序方法

connections bring meaning to cancer testing
利用新一代测序开展癌症研究

基于NGS的癌症测序方法扩展了我们对癌症发展、调控和进展的理解,从而开辟了新的研究途径。这些技术有助于检测癌症基因组的变化,并确定其对转录组、表观基因组和蛋白质组的影响。

不同于PCR和桑格测序等其他方法,NGS能够同时评估数千个靶标,大幅提高每个样本的发现潜力。NGS还可检测与致癌、癌症生长和转移相关的低频分子事件,而传统分子方法可能会漏检这些事件。这些进展共同为改善转化医学和治疗方法指明了方向。

癌症研究的常规NGS方法

研究人员可以利用几种方法来研究生物组学:细胞群分析、单细胞分析、空间分析和宏基因组分析。每种方法都以不同的生物分辨率研究癌症,并且根据研究目标和目的适配不同的用途。

细胞群分析: 凭借细胞群分析,科学家可以研究混合细胞群、组织切片或活检组织。

单细胞分析: 单细胞分析以单细胞分辨率研究特定“组学”。

空间分析(又名空间基因组学):空间分析可捕获完整组织样本中细胞水平的“组学”信息,从而将结构和活性相关联。

宏基因组分析: 宏基因组分析可对存在于组织、器官或肿瘤内的复杂微生物群落中每一个生物体的每一个基因进行测序。

癌症研究中的多组学

多组学将基因组学、转录组学、表观遗传学和蛋白质组学的数据进行整合,深入了解癌症等复杂疾病。这种全面的方法可帮助研究人员了解驱动正常发育、细胞应答和疾病的分子变化。

深入了解多组学

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癌症研究中靶向与非靶向NGS方法的比较

靶向和非靶向方法在研究中发挥着至关重要的作用。靶向研究包含一定程度的偏倚,因为评估的是先入为主的特定通路/靶标。尽管这种方法在有限的情况下可能更有效且更具成本效益,但非靶向方法可以尽可能获得新发现,因为它们不依赖于序列信息的先验知识。为了实现非靶向测序,NGS提供了分析复杂癌症样本的全面方法。

重要癌症测序方法

方法 描述和用途
基因组学
癌症全基因组测序 识别一系列驱动癌症的遗传事件。
癌症全外显子组测序 与全基因组测序相比,该测序方法经济高效且可在基因组编码区域内发现癌症驱动基因。
ctDNA测序 作为侵入性组织活检的潜在替代方法,用于检测游离循环肿瘤DNA(ctDNA),其可作为非侵入性癌症生物标志物。
靶向NGS癌症panel 靶向来自同一FFPE样本的已知DNA和/或RNA变异。
表观基因组学
甲基化组测序 全基因组分析和靶向方法都可以在单核苷酸水平上对甲基化模式进行深入研究。
癌症表观遗传学 识别与癌症基因调控或耐药性相关的细胞生物标志物。
ATAC-Seq 在不了解调控元件的情况下,确定整个基因组中的染色质可及性。
转录组学
癌症RNA-Seq 测量癌症样本中的平均RNA表达和转录组变化。
空间转录组学 可分析自然肿瘤微环境和结构中的基因表达。
单细胞RNA-Seq 测量基因表达,探索复杂组织中单个癌细胞的独特生物学特性。
蛋白质组学+转录组学
转录组和表位的细胞标签测序(CITE-Seq) 使用寡核苷酸标记的抗体同时测量单细胞中的蛋白质和RNA。这种结合蛋白质组学和转录组学的方法将RNA表达与癌症表型联系起来。
cancer research methods guide

癌症研究方法指南

《癌症研究方法指南》是一份超过40页的综合资源,其中包含适用于各种癌症研究应用的简单、全面的工作流程。这本指南中包括单细胞测序、空间测序、甲基化图谱分析、多组学、游离RNA测序等内容。

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Cancer research applications

癌症研究应用

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测序工作流程资源

测序平台

我们创造性的NGS平台以前所未有的规模,提供出色的数据质量和准确性。查看测序仪比较列表,寻找工具来协助您选择合适的平台。

癌症研究产品

查看支持多种癌症研究应用的NGS和芯片产品,包括用于分析DNA、RNA、表观遗传学的工具。

测序数据分析

用户友好的因美纳工具简化了测序数据的分析过程,因此您可以减少配置工作流程的时间,把更多时间用于研究。

MiSeq™ i100系列测序仪

使用更快速、简单的因美纳桌面式测序仪来研究与特定癌症类型或通路相关的精选基因。

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MiSeq i100 Series

其他癌症研究资源

多组学方法指南电子书

本方法指南提供了近期文献中的多组学研究示例以及详细的端到端工作流程。包括样本分离、文库制备、测序深度、数据分析等建议。

液体活检方法指南电子书

这本电子书共20多页,提供了利用NGS和芯片全面表征液体活检样本的综合工作流程。

重新定义癌症研究中的NGS

在本次网络研讨会中,专家们将探讨NGS的重要背景、取得的成就、面临的挑战以及如何将整合的多组学方法应用于癌症诊断和治疗。

通过多组学推进癌症研究

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