研究COVID-19宿主遗传学
揭示与COVID-19宿主易感性相关的潜在遗传因素并分析个体免疫系统反应可能有助于解开疾病的复杂性并揭示未来的治疗靶点。识别与COVID-19疾病严重程度相关的遗传变异，研究炎症细胞因子、T细胞和NK细胞基因表达特征等免疫反应差异至关重要。下一代测序(NGS)和微阵列技术可以帮助研究人员询问宿主的遗传变异和表征驱动免疫反应的分子机制。
使用Illumina NGS和阵列技术研究宿主风险和免疫反应的主要好处包括:
- 可扩展性和灵活性筛选不同的样本集，具有高吞吐量和低吞吐量选项
- 解决方案，允许多组学方法分析宿主遗传变异和轮廓免疫转录本和表观遗传特征
- 数据分析和解释解决方案，以配合您的项目规模
宿主遗传学和免疫反应分析研究方法
| 应用程序 | 目标 | 推荐的方法 |
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| 宿主基因研究 |
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| 宿主免疫反应谱分析 |
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| 微生物组和宿主反应 |
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Illumina序列基因组用于英国COVID-19研究
重病患者的数据可以帮助我们了解易感性的遗传学。对整个人类基因组进行测序可能会发现基因变异，这有助于解释为什么COVID-19大流行对一些人威胁生命，但对另一些人却没有。以工作流
利用基因组学研究COVID-19宿主的遗传变异
爱丁堡大学Lee Murphy博士的核心实验室应用基因组方法研究SARS-CoV-2住院患者疾病进展和转归中的宿主遗传变异性。该团队和合作者在nextseq2000系统上对DNA样本进行基因分型和WGS，以及mRNA测序。
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COVID-19宿主遗传学和免疫反应研究的环境
BaseSpace Correlation Engine能够围绕重要的细胞信号和免疫系统通路、生物标志物和潜在的药物候选线索进行假设验证，以帮助应对COVID-19危机。寻求帮助，为你的宿主遗传学和免疫反应研究找到正确的解决方案。
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