疾病风险相关遗传标记的高通量研究

用于复杂疾病研究的高通量基因组学

研究人员正在将芯片和NGS技术用于复杂疾病的大规模全局遗传分析。这一高通量基因组研究专注于疾病风险相关标记的多因素遗传研究。这些研究分析了结构变异、单核苷酸多态性(SNP)、插入缺失、剪接变异、甲基化标记的变化。

样本数量达数万到数十万的高通量基因组研究需要快速且经济有效的芯片和测序工具。Illumina的芯片和NGS技术具有前所未有的从样本到分析的解决方案和无与伦比的合作专业知识,可满足这些需求。

生物样本库领域的高通量基因组学

了解HUNT Biobank如何利用Illumina的高通量芯片来鉴定可预防心脏病发作的基因。

阅读访谈录
Hunt Biobank Humanexome Beadchip

研究人员开展了全基因组关联研究来鉴定与疾病相关的DNA风险位点,并开发了用于临床验证的评分。

阅读访谈录
多基因风险评分为医生提供了诊断和治疗的新工具
HiSeq 4000系统

这款双流动槽测序系统能提供最高的通量和最低的样本单价,可用于多个应用领域。

了解更多
NovaSeq 6000系统

无论何种基因组、何种测序方法和项目规模都有可扩展的通量,灵活简便。

了解更多
高通量文库制备自动化

对于制备大量NGS文库的实验室,液体处理机器人和其他自动化解决方案是一个很好的选择。

了解更多
大规模测序产品

Illumina Advantage大规模测序产品提供最高级的服务和支持,以保证临床研究实验室的成功运转。

了解更多
群体基因组学

国家群体基因组学计划试图将大量的临床信息和基因组数据整合到一种学习型健康系统中,以此来整合各个大型的数据集。

了解更多
基于芯片的人类基因分型

寻找能经济有效地进行大规模基因分型研究的芯片。

了解更多
希望收到有关复杂疾病基因组学的快讯、案例研究和信息?请输入您的电子邮箱地址。
通过整合基因组驱动IBD
通过整合基因组驱动IBD

Carl Anderson博士讨论了炎症性肠病(IBD)研究中的集成式基因组研究方法。

查看视频
神经退行性疾病的基因组结构
神经退行性疾病的基因组结构

高通量基因组学研究有助于深入了解阿尔茨海默病和帕金森病等疾病的相关基因和生物学通路。

观看在线讲座
遗传变异的功能性影响
遗传变异的功能性影响

Tuuli Lappalainen(PhD)致力于鉴定遗传差异如何影响特定疾病的个体风险。

查看视频
通过整合基因组学驱动ALS探索
通过整合基因组学驱动ALS探索

Jay Veldink(PhD)分享了整合基因组学如何帮助推进其ALS研究,进而导致NEK1为ALS基因的发现。

查看视频
对人类WGS的共同愿景
对人类WGS的共同愿景

基因组学领域的领军人物们就临床研究中高通量和群体测序所带来的影响分享了各自的观点。

阅读访谈录
Chan Zuckerberg Biohub和NovaSeq系统
Chan Zuckerberg Biohub和NovaSeq系统

Chan Zuckerberg Biohub采用NovaSeq系统开展基因组学方面的创新性试验。

高通量体细胞嵌合检测
高通量体细胞嵌合检测

靶向重测序支持使用系统性的高通量方法来鉴定脑畸形中的罕见嵌合突变。

阅读访谈录
解开阿茨海默病的秘密
解开阿茨海默病的秘密

Amanda Myers(PhD)使用基因组、转录组和蛋白组的组合解释阿茨海默病的复杂性。