服務介紹
DNA測序是指對DNA分子的核苷酸序列進行分析和測定的過程。DNA測序技術已經廣泛應用于基因組學、生物學、醫學、農業、環境科學等領域,為研究人員提供了研究生物體結構和功能的重要手段。目前,第一代DNA測序技術的出現,使得測序速度和準確度得到了大幅提升,有望進一步推動生命科學領域的研究和發展。
服務優勢
- 速度更快:PCR產物和質粒24h內發送測序結果,菌液樣本48h內發送測序結果;
- 測序更專業:正常樣品有效測序長度可達800bp,測難度序列成功率高,品質有保障;
- 服務更貼心:武漢三鎮駐點,隨時上門取樣,24h售前售后服務,及時解決您的任何問題;
- 活動更豐富:不間斷推出各種驚喜活動,詳情請咨詢區域銷售經理。
服務流程
客戶提供
測序信息單,測序樣品(包括菌液、質粒、PCR產物)和測序引物。
最終交付
- 測序結果,包括1份ab1格式的圖譜文件和1份seq格式的序列文件
服務說明
服務內容 |
細分 | 服務周期 |
菌液測序/質粒測序/ PCR產物測序 |
<10反應 |
1-2工作日 |
≥10反應 |
1-2工作日 | |
≥100反應 |
2-3工作日 | |
大規模測序 |
2-3工作日 | |
設計合成測序引物 | 合成量2OD,PAGE 純化 | 1-2工作日 |
案例展示
常見問題與解析 (Q&A)
溶解DNA測序樣品時,用滅菌蒸餾水溶解最好。DNA的測序反應也是Taq酶的聚合反應,需要一個最佳的酶反應條件。如果DNA用緩沖液溶解后,在進行測序反應時,DNA溶液中的緩沖液組份會影響測序反應的體系條件,造成Taq酶的聚合性能下降。 ??有很多客戶在溶解DNA測序樣品時使用TE Buffer。的確,TE Buffer能增加DNA樣品保存期間的穩定性,并且TE Buffer對DNA測序反應的影響也較小,但根據我們的經驗,我們還是推薦使用滅菌蒸餾水來溶解DNA測序樣品。
我們推薦客戶提供菌體,由我們來提取質粒,這樣DNA樣品比較穩定。如果您可以提供DNA樣品,我們也很歡迎,但一定要注意樣品純度和數量。如果提供的DNA量不夠,我們就需要對質粒進行轉化,此時需收取轉化費。有些質粒提取法提取的DNA質量很好,象TaKaRa、Qiagen、Promega的質粒制備試劑盒等。 ??提供的測序樣品為PCR產物時,特別需要注意DNA的純度和數量。PCR產物必須進行切膠回收,否則無法得到良好的測序效果。 ??有關DNA測序樣品的詳細情況請嚴格參照"測序樣品的提供"部分的說明。
如果DNA片段在載體上,可以用載體上兩端的引物同時測序,讓其中間交叉互補,便可完全測通。如果這樣還讀不通,可根據已經測出的序列設計測序引物作進一步測序(此稱為Primer Walking法),便可完全測通。
相關資源
1、高通量測序技術如新一代測序(Next-Generation Sequencing, NGS)已經日趨成熟,Sanger測序(一代測序)為什么沒有被完全取代?
Sanger測序的準確性和可靠性使其成為這些特定應用領域的首選方法之一。盡管在大規模基因組測序中已經被新一代測序技術取代,但Sanger測序在需要高度準確性和可靠性的實驗中仍然發揮著重要作用。例如:
● 基因克隆:Sanger測序常用于基因克隆中的序列驗證。在構建基因工程載體或插入DNA片段時,需要確認目標序列的正確性和準確性。
● 突變檢測:Sanger測序可以用于檢測DNA序列中的點突變、插入缺失或重排等突變。它在研究遺傳性疾病、癌癥突變分析和個體基因組分析中具有重要作用。
● Sanger驗證:在新一代測序(NGS)等高通量測序技術中,由于其可能存在的錯誤率,Sanger測序通常被用作驗證方法。通過對特定區域進行Sanger測序,可以確認高通量測序結果的準確性。
2、Sanger測序(鏈終止法測序)和新一代測序技術對比介紹
分類 |
Sanger測序 |
新一代測序技術 |
原理 |
鏈終止法測序,通過合成鏈終止的核苷酸來確定DNA序列 |
并行測序原理,同時測序數百萬至數十億個片段 |
工作流程 |
DNA模板制備、引物設計、PCR擴增、測序、電泳分離、數據分析 |
DNA樣本制備、文庫構建、測序、數據分析 |
讀長 |
較長(通常800-1,000個堿基對),適用于較小的DNA片段 |
較短(通常數十到數百個堿基對),適用于整個基因組的測序 |
產出 |
相對較低,單個測序儀器產出數百到數千個片段 |
高,單次測序可產出數百萬至數十億個片段 |
成本 |
相對較高,包括設備、試劑和人力成本 |
相對較低,高通量平臺降低了測序成本 |
應用 |
適用于特定應用,如基因克隆、突變檢測、Sanger驗證等 |
適用于全基因組測序、轉錄組測序、表觀遺傳學等廣泛應用 |
優勢 |
可以得到較長的讀長,序列質量較高 |
高通量、高效率、適用于大規模測序和多樣本分析 |
局限性 |
產出量相對較低,不適用于大規模測序項目 |
讀長較短,可能存在測序錯誤和序列重疊的問題 |