Le séquençage de nouvelle génération (NGS) permet le séquençage ADN haut débit en parallèle. Cette technologie est utilisée pour l'analyse de grandes régions génomiques à l’aide de fragments courts de séquence.
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Le séquençage de nouvelle génération (NGS) est une méthode de biologie moléculaire permettant l'analyse parallèle de millions à des milliards de fragments d’ADN. Elle offre une évaluation rapide et détaillée du matériel génétique en recherche et en diagnostic.
Lors du choix de solutions NGS, des facteurs tels que le type d’échantillon à séquencer, la longueur de lecture souhaitée, les exigences de débit et la compatibilité avec les systèmes de préparation d’échantillons jouent un rôle central. Les consommables et l’analyse des données doivent également être pris en compte.
LabFinder propose une vue d'ensemble structurée des produits NGS, incluant des plates-formes de séquençage, des kits consommables pour la quantification des librairies et des systèmes automatisés de préparation d’échantillons. Les utilisateurs peuvent ainsi identifier précisément les technologies NGS adaptées à leurs besoins en laboratoire.
Le séquençage de nouvelle génération (NGS) est une technologie haut débit permettant le séquençage parallèle de fragments d’ADN. Par le recueil massif de courtes séquences, l'information génomique d’un grand nombre d’échantillons peut être analysée rapidement et avec précision. Le NGS est utilisé en recherche génomique, diagnostic moléculaire, médecine personnalisée et recherche fondamentale en biologie.
Les facteurs importants pour le choix des systèmes et accessoires NGS sont le débit (nombre de lectures analysées en parallèle), la longueur de lecture des séquences, la profondeur de couverture ainsi que la compatibilité avec la préparation des échantillons et le flux de travail. Les consommables tels que les kits de quantification de librairie influencent également la qualité des données. L’ergonomie et l’automatisation peuvent rendre les processus de laboratoire plus efficaces.
Les plates-formes NGS reposent typiquement sur le principe du séquençage massif en parallèle, dans lequel des ADN amplifiés de façon clonale ou des molécules d’ADN uniques sont séquencées dans des cellules de flux. Les différences techniques concernent la chimie de séquençage utilisée et le mode de détection du signal. Les séquences sont généralement composées de lectures courtes de 50 à 400 bases.
Un étalonnage et une maintenance réguliers des plates-formes de séquençage garantissent la précision constante des mesures et la disponibilité des équipements. Les consommables, tels que les kits de réactifs, doivent être stockés et utilisés selon les recommandations du fabricant afin d’assurer la comparabilité des données.
La technologie NGS est optimisée pour l’analyse complète de grandes régions génomiques, mais les lectures courtes atteignent leurs limites pour la reconstruction de structures longues et complexes. De plus, l’interprétation de grands volumes de données nécessite des analyses bioinformatiques approfondies ainsi qu’un savoir-faire spécialisé.
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Le NGS repose sur le séquençage massif en parallèle de nombreux fragments courts d’ADN, analysés simultanément dans une cellule de flux. L’ADN est souvent amplifié de façon clonale ou séquencé directement en tant que molécules individuelles, permettant de générer des millions à des milliards de données de séquence par cycle.
Les plates-formes NGS se différencient principalement par la chimie de séquençage et les méthodes de détection du signal utilisées. Toutes reposent sur le principe de la parallélisation massive, mais la longueur de lecture et le débit varient selon les systèmes.
Les critères déterminants sont le débit, la longueur de lecture, la qualité des données ainsi que la compatibilité avec les systèmes de préparation d’échantillons et les consommables. L’intégration automatisée des workflows et les outils d’analyse bioinformatique existants jouent également un rôle important.
Le NGS fournit des fragments courts de séquence, ce qui complique la reconstruction des régions génomiques complexes. Par ailleurs, l'analyse des données est exigeante et nécessite une expertise spécialisée.
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