相比于其他测序化学或早期方法，边合成边测序通过使用荧光标记的可逆终止子（这些终止子被掺入、成像并从正在生长的DNA链上切割，以实现逐碱基测序）实现高数据准确性。这一受到严格控制的过程可提高碱基检出准确性，并减少与重复核苷酸序列（均聚物）相关的错误检出¹。

了解采用XLEAP-SBS测序化学技术实现的SBS技术进展。XLEAP-SBS测序化学技术是我们迄今为止质量更高、速度更快且稳健性更强的SBS测序化学技术⁶。

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在癌症研究中，NGS可通过液体活检和全面基因组分析（CGP）等方法，识别基因组生物标志物并表征肿瘤的分子特征。虽然有多种常规低通量工具可用于研究基因组、转录组、蛋白质组和表观基因组的部分内容，但NGS让科研人员能够在单次实验中表征任一“组学”的全部或大部分特征。NGS还能让研究人员检测到与致癌、癌症生长和转移相关的低频分子事件。使用传统分子方法可能会遗漏这些疾病驱动因素⁷。

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了解如何通过NGS推动癌症基因组学研究。

采用NGS的多组学方法可整合多个"组学"（例如基因组、转录组和蛋白质组）的数据，表征生物学复杂性。该方法让研究人员能够结合背景信息解读遗传变异，并将DNA突变与基因表达及蛋白质活性联系起来。此外，深入了解不同条件下这些生物系统之间的相互作用，有助于研究人员阐明复杂的调控网络⁸。

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实验室可通过系统升级、实验室自动化、应用多样性以及用于构建稳健信息学分析流程的数据基础设施，从多个方面提高通量，从而扩展其NGS能力：

• 仪器升级：从适用于较小规模研究的低通量桌面式测序仪过渡到量产级的高通量测序仪，提高每次运行的数据产出量（例如，单次运行可处理数百至数千份样本） 

• 实验室自动化：实施液体处理和文库制备自动化，减少手动操作时间并提高可重现性
• 应用多样性：选择兼具多样性和可扩展性的系统，以适应从全基因组测序（WGS）到单细胞RNA测序（scRNA-Seq）的大型方法生态系统
• 数据基础设施：扩展实验室信息管理系统（LIMS）和生物信息学能力，利用高性能计算（HPC）或基于云的分析流程管理NGS数据的二级分析、存储和共享。

为满足实验室日益增长的测序需求，因美纳可提供由可扩展测序仪和工作流程支持组成的综合生态系统。其中包括桌面式和量产级的高通量配置、高效的文库制备试剂盒、先进的数据分析解决方案，以及用于支持测序需求的教育指南。

敬请浏览我们的测序平台页面，获取有关如何选择满足您研究目标和实验室需求的NGS系统的指导。

规划NGS实验时，研究人员应根据具体测序需求考虑以下几个关键因素：

• 起始量：所需起始核酸的质量和数量
• 读长：每个read测定的碱基对数量
• 测序深度：给定区域被读取的次数
• 通量：每次测序运行生成的数据总量
• 数据分析：用于辅助比对、定量和解读的计算资源、存储容量和生物信息学工具⁹

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敬请访问我们的覆盖深度建议页面，了解如何估算测序覆盖深度，并获取有助于规划NGS实验的其他提示。