Kit de réactifs de préparation de banques d'ARN R2024, R2096

NGS

Le kit de bibliothèque d'ARN rapide Swift offre le flux de travail de transcriptomique NGS le plus rapide et le moins coûteux pour les plateformes de séquençage Illumina®. Grâce à la technologie brevetée Adaptase®, ce kit permet de construire des bibliothèques d'ARN brins directement à partir de l'ADNc du premier brin sans avoir besoin de synthétiser et de dégrader l'ADNc du deuxième brin, ni de recourir à des méthodes de changement de modèle. Le kit est compatible avec les méthodes d'enrichissement et d'appauvrissement en amont et en aval, prend en charge diverses options d'indexation et est facilement automatisable. Gagnez du temps et de l'argent : Avec 3,5 heures, c'est le kit de bibliothèque d'ARN le plus rapide du marché. Combiné au coût réduit, il vous permet de traiter plus d'échantillons en moins de temps pour augmenter votre production de données. Prend en charge de nombreux flux de travail avec des options d'indexation, d'automatisation et de normalisation : indexation simple, double indexation combinatoire jusqu'à 768, double indexation unique jusqu'à 96 et normalisation de la bibliothèque enzymatique disponible ; automatisation facile. Performances robustes : Maintient l'efficacité de la ligature à toutes les entrées prises en charge et ne nécessite pas de titrage par adaptateur. Cartographie robuste et échouage Le kit de bibliothèque d'ARN rapide Swift fournit des mesures compétitives pour la transcriptomique de routine, y compris des taux de cartographie élevés et le maintien de l'étranglement. L'ARN total de référence humaine universelle (UHR) (Agilent 740000) a été enrichi en poly(A) à l'aide du module d'isolation magnétique de l'ARNm poly(A) NEBNext (NEB E7490) avant d'être traité par le kit de bibliothèque d'ARN rapide Swift ou par un processus suivant les recommandations du fournisseur. Les bibliothèques ont été séquencées sur un MiniSeq avec des lectures de 2 x 75 bp en paires. Les fichiers Fastq ont été sous-échantillonnés à 3,8 millions de lectures avant d'être analysés à l'aide de STAR (taux de cartographie) ou de rnaseqc (strandedness).