NGS与其他分子方法

与其他分子方法相比,NGS的优势

NGS从更广泛的角度开始,扩大了研究的范围和影响

NextSeq 2000的研究人员

NGS的主要优势

凭借其出色的准确性和无偏倚的视角,研究人员正在转向NGS,以扩大其基因组学研究的规模和发现能力。研究人员现在能够扩大实验研究的范围和影响,而不是一次对一个或几个区域进行测序。

NGS的主要优势包括:

  • 速度和功率:NGS可在单次实验中识别数千个目标区域的变异(低至单碱基分辨率)。1-3
  • 扩展范围:利用NGS揭示更广泛的分子实体图谱,从而发现新的药物靶点、信号网络和疾病标志物。2
  • 无偏差研究:NGS实现了对多个组学(多组学)的无偏差方法,为生物学现象、通路和系统提供了未开发的见解。4

在涉及大量样本的变异筛查研究中,与传统方法相比,NGS是测序数万至数千个基因最高效、最经济的方法。

“当你研究一些全新的或未表征的东西时,你需要一个更大的画面。在我们的项目中,究竟是什么机制在影响通路,还存在很多不确定性。鉴于我们对这些机制的了解很少,我们需要使用NGS等更广泛的方法来更全面地了解该机制。”

NGS与传统方法相比的优势

NGS能够在传统方法的时间和成本中对大量遗传物质进行测序,从而在您的实验室进行更深入的探索2-5。深入了解NGS与以下传统分子生物学方法相比:

Illumina NGS结合了传统读取和计数应用的强大功能。使用NGS在单次检测中鉴定完整的序列并定量数千个转录本的表达变化。6-10

ng测序的优点
NGS电子书封面新手
NGS新手电子书

对使用NGS进行研究感到好奇吗? 虽然采用新技术似乎令人生畏,但我们创建了一个全面且易于遵循的指南,用于将NGS引入您的实验室。在本NGS入门分步指南中,您将了解NGS方法、工作流程、数据分析解决方案等。

下载电子书

后续步骤

如果NGS适合您,接下来的步骤是考虑您想要执行哪些应用和方法,并选择符合您预期产出和应用需求的仪器。

NGS应用和方法

得益于其规模和无偏倚的发现能力,研究人员可以在各种基础和转化研究领域使用NGS。通过更深入地了解使用不同样本类型的各种生物系统,您可以扩大研究范围,找到最大胆的研究应用的答案。

了解NGS应用

台式仪器

对于新用户来说,台式测序仪是一个很好的起点。它们具有操作简便性、预配置的数据分析工作流程、机载二级分析和快速工作流程等功能,适用于靶向测序等各种热门应用。深入了解测序仪类型以及如何选择其中一种。

了解台式仪器

相关资源
NGS工作流程

了解NGS工作流程的三个主要步骤:文库制备、测序和数据分析。

NGS成本注意事项

得益于技术创新,NGS的价格要低得多。这些资源将帮助您概述所有成本并规划您的实验预算。

NGS教程和资源

一份全面的教程列表,旨在帮助您了解NGS中的关键概念。通过视频、在线培训和知识文章,我们将指导您了解文库制备、测序和数据分析的技巧和最佳实践。

准备好与某人交谈了吗?

我们想讨论您目前的测序方法,看看NGS如何补充或替代它们。我们的专家将很乐意与您讨论您的研究目标和NGS问题。

咨询专家

参考文献
  1. Myllykangas S and Hanlee JP. 利用新一代技术对人类癌症基因组进行靶向深度重测序。Biotechnol Genet Eng Rev. 2010; 27: 135–158.
  2. 科学家。现代多组学:为什么,如何,在哪里进行下一步? 2023 年 5 月 15 日。https://www.the-scientist.com/modern-multiomics-why-how-and-where-to-next-71113。2023年5月22日查阅。
  3. Arteche-López A、Ávila-Fernández A、Romero R等人。基于对825个临床外显子组中1109个NGS变异的单中心验证,桑格测序不再是必需的。Sci Rep. 2021;11(1):5697。2021年3月11日发布。doi:10.1038/s41598-021-85182-w
  4. Illumina. 新一代测序与qPCR相比的优势。https://www.illumina.com/science/ technology/next-generation-sequencing/ngs-vs-qpcr .html。2023年5月22日查阅。
  5. Wolff HB、Steeghs EMP、Mfumbilwa ZA等人。荷兰IV期非小细胞肺癌基因畸变的平行检测与连续检测的成本效益。JCO Precis Oncol. 2022;6:e2200201. doi:10.1200/PO.22.00201
  6. Illumina. 通过基因表达和调控研究实现高影响力的发现。https://www.illumina. com/content/dam/illumina-marketing/documents/gated/gene-expression-profiling-e-book-web .pdf。2023年3月23日查阅。
  7. Conesa A、Madrigal P、Tarazona S等人。一项RNA-seq数据分析最佳实践调查【已发表的更正见Genome Biol。2016;17(1):181】。Genome Biol. 2016;17:13。2016年1月26日发布。Doi:10.1186/s13059-016-0881-8
  8. EMBL-EBI培训。功能基因组学II:read定位或比对。https://www.ebi.ac.uk/training/ online/courses/functional-genomics-ii-common-technologies-and-data-analysis-methods/rnasequencing/performing-a-rna-seq-experiment/data-analysis/read-mapping-or-alignment/。2023年5月22日查阅。
  9. 技术网络基因组学研究。RNA-Seq:基础知识、应用和实验方案。https:// www.technologynetworks.com/genomics/articles/rna-seq-basics-applications-and-protocol-299461。2018年4月6日发布。2023年6月1日查阅。
  10. Ma F、Fuqua BK、Hasin Y等人。使用Kapa和Lexogen文库制备方法比较全转录本和3' RNA测序方法。BMC Genomics. 2019;20(1):9. 2019年1月7日发布。doi:10.1186/s12864-018-5393-3