mRNA 시퀀싱

Mapping Neural Diversity

Allen Institute 연구원들은 mRNA-Seq을 사용하여 개별 뉴런의 유전자 발현을 분석하고 V1 신경 세포를 분류합니다.

Single-Cell Analysis in Developmental Biology

Colin Trapnell 박사가 단일세포 mRNA-Seq에 대한 자신의 연구실 경험과 모든 사람이 바이오인포매틱스 도구를 사용할 수 있도록 하기 위한 노력에 대해 이야기합니다.

RNA 시퀀싱 고려 사항

RNA-Seq의 리드 길이(read length) 및 뎁스(depth) 관련 요구 사항에 대해 알아보고 실험 설계에 도움이 되는 리소스를 확인해 보세요.

Illumina의 sequencing by synthesis(SBS) chemistry는 가장 널리 활용되고 있는 NGS 기술로, 전 세계 시퀀싱 데이터의 약 90%가 이 기술을 통해 생성됩니다.*

업계를 선도하는 고품질 데이터에 더해, Illumina는 라이브러리 준비에서부터 데이터 분석 및 생물학적 해석에 이르기까지 전체 과정을 간소화하는 통합 mRNA-Seq 워크플로우를 제공합니다.

RNA 약제 반응 생체표지자 신약개발

RNA-Seq을 활용하여 RNA 기반 신약 반응 생체표지자를 식별하는 방법을 알아보세요. 이 애플리케이션을 채택하는 새로운 사용자에게 도움이 되도록 설계된 리소스를 열람해 보세요. 약물 반응 RNA 생체표지자 분석에 대해 자세히 알아보세요.

참고 문헌

1. Shi L, Tong W, Su Z, et al. Microarray scanner calibration curves: characteristics and implications. BMC Bioinformatics. 2005;6 Suppl 2:S11.
2. Naef F, Socci ND, Magnasco M. A study of accuracy and precisions in oligonucleotide arrays: extracting more signal at large concentrations. Bioinformatics. 2003;19:178-184.
3. Yuen T, Wurmbach E, Pfeffer RL, Ebersole BJ, Sealfon SC. Accuracy and calibration of commercial oligonucleotide and custom cDNA microarrays. Nucleic Acids Res. 2002;30:e48.

*Data calculations on file. Illumina, Inc., 2015