理解下一个实验中多组化方法可是一个艰巨过程表格帮助您浏览并选择各种奥米克研究并找到最适合您的需要的解决方案探索多组化应用的好处和解决办法,如批量排序法、单细胞法和空间排序法
批量排序指集合细胞群、组织和其他样本实现平均测量法这种方法有助于广度分析,在评价样本差异时成本效益高
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转基因学+蛋白质组学 |
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| BEN-Seq | 同步获取基因表达式和表面蛋白表达式剖面 | |||
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液生物检测 |
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| tDNA顺序 | 非渗透式方法检测固态肿瘤等离子体中的ctDNA | |||
| 密钥福利 | 库预科 | 系统化 | 信息学 | |
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固态图理 |
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| 定点癌症筛选 | 识别所有突变类和IO单题生物标志 | |||
单细胞排序是一种先进方法,可分析单细胞解析的omic序列这种方法使研究人员能够全面评价批量排序研究中可能遗漏的人口异质性
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| RNA网络 | 单链RNA-Seq | 显式分解细胞变异 | 单片RNA-Seq兼容NovaSeq600和NextSeq2000平台,库预科和数据分析由10X基因组或IllumaDRAGEN单机基础应用提供 | yobet亚洲10X学习更多 |
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| 精子学 | 单链ATAC-Seq | 存取chomatin访问模式查看细胞间变异 | 单片ATAC-Seq方法与NovaSeq600和NextSeq2000平台兼容,库预科和数据分析由10X基因组学和开源工具提供,如Bowtie 2和Seurat由Satija实验室提供 | yobet亚洲10X学习更多 |
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| RNA+遗传学 | 单链基因表达+ATAC-Seq | 相关转录器和色素单细胞级无障碍模式 | 使用NovaSeq600和NextSeq2000平台上10X基因组预设包 | 下载技术注解 |
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| RNA+proteomics | ITE-Seq | 单细胞分辨率同时评价基因表达式和表层蛋白表达式 | CITE-Seq兼容NovaSeq600和NextSeq2000平台并兼容BD或Biolegend和单细胞预包从10x基因组学、BD或BioLegend中也可以找到分析工具 | yobet亚洲深入了解生物语言解决方案 |
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| 脱氧核糖核酸+蛋白 | 蛋白质组学 | 已知肿瘤基因变异成单细胞解析时细胞表层蛋白 | miss生物脱氧核糖核酸+蛋白板与NextSeq2000平台兼容,并配BioLegend相容抗体和prop工具箱、prep工具箱和ClipBio分析工具 | yobet亚洲更多了解任务Bio磁带平台 |
空间排序方法为细胞活动和信息提供上下文视图,因为它综合完整组织内流学信息这使研究人员能够获得史无前例的洞察力解析复杂组织的结构和功能
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| RNA+proteomics | ITE-Seq空间 | 相关目标基因表达式和FFPE或新鲜冷冻组织段蛋白表达式 | CITE-Seq空间排序兼容NanoString提供库前程和数据分析 | yobet亚洲深入了解纳米星化解决方案 |