Watchmaker RNA 文库制备试剂盒

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当灵敏度遇见速度

Watchmaker RNA 文库制备试剂盒在 3.5 小时内提供链式的高复杂度 RNA-测序文库，输入范围为 0.25 至 100 ng 的总 RNA。

轻松的自动化工作流程通过减少清理和处理步骤来节省时间并减少耗材的使用。通过掺入一种新型的工程逆转录酶，增强低输入和降解样品的性能。

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主要特点和优点

  • 一种新的处理步骤提高了具有挑战性的福尔马林固定石蜡包埋样品的稳定性
  • 快速、简化的工作流程可在 3.5 小时内生成链式的高质量文库
  • 减少处理和纯化步骤，提高了自动化程度
  • 专为 RNA 测序而设计的逆转录酶可提高 RNA 向 cDNA 的转化

现在可用

Watchmaker mRNA 文库制备试剂盒

一个为您的基因表达研究提供的快速灵敏的解决方案。

应用

  • 使用降解样品进行 RNA 测序，例如福尔马林固定石蜡包埋
  • 采用杂交捕获的靶向测序方案
  • 基因融合检测

流线型、可自动化的工作流程

用于可扩展样品处理的简单、快速的工作流程。

‭‬图 1：用于可扩展样品处理的简单、快速的工作流程。 与其他市售试剂盒相比，Watchmaker RNA 文库制备试剂盒结合了并缩短了反应步骤，并且清理工作更少。

关键性能数据

考虑到福尔马林固定石蜡包埋样品而设计的解决方案

由于模板的损坏和残留的交联，福尔马林固定石蜡包埋样品的处理本身就具有挑战性。Watchmaker 的新型福尔马林固定石蜡包埋处理步骤，搭配用于 RNA 测序的逆转录酶，提供了高灵敏度性能，并使更多临床相关样品有根可寻。

显示的数据是在文库制备上游用核糖体和珠蛋白消耗产生的。了解更多关于 Watchmaker RNA 文库制备试剂盒（含 Polaris 核糖体去除）。

‭‬图 2A. 从降解样品中检测更多基因。使用 100 ng 从五个独立的福尔马林固定石蜡包埋样品中一式两份地制备文库。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。使用 featureCounts 识别的独特基因，截止值为 5 个去重原始读数。
‭‬图 2B. 提高了降解样品的基因检测灵敏度。使用 100 ng 及 Polaris 核糖体去除试剂盒，从五个独立的福尔马林固定石蜡包埋样品中一式两份地制备文库。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。工作流程之间确定的基因的重叠分析，按福尔马林固定石蜡包埋块分层。Watchmaker 解决方案检测到更多独特的基因，表明灵敏度有所提高。
考虑到福尔马林固定石蜡包埋样品而设计的解决方案
‭‬图 2A. 从降解样品中检测更多基因。使用 100 ng 从五个独立的福尔马林固定石蜡包埋样品中一式两份地制备文库。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。使用 featureCounts 识别的独特基因，截止值为 5 个去重原始读数。
图 2A. 从降解样品中检测更多基因。 使用 100 ng 从五个独立的福尔马林固定石蜡包埋样品中一式两份地制备文库。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。使用 featureCounts 识别的独特基因，截止值为 5 个去重原始读数。
‭‬图 2B. 提高了降解样品的基因检测灵敏度。使用 100 ng 及 Polaris 核糖体去除试剂盒，从五个独立的福尔马林固定石蜡包埋样品中一式两份地制备文库。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。工作流程之间确定的基因的重叠分析，按福尔马林固定石蜡包埋块分层。Watchmaker 解决方案检测到更多独特的基因，表明灵敏度有所提高。
图 2B. 提高了降解样品的基因检测灵敏度。 使用 100 ng 及 Polaris 核糖体去除试剂盒，从五个独立的福尔马林固定石蜡包埋样品中一式两份地制备文库。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。工作流程之间确定的基因的重叠分析，按福尔马林固定石蜡包埋块分层。Watchmaker 解决方案检测到更多独特的基因，表明灵敏度有所提高。
使用低输入样品提高灵敏度

受模板限制的样品类型 （例如细针活检） 可能难以稳定地且可重复地处理，从而限制了相关检测的灵敏度。Watchmaker RNA 文库制备试剂盒可生成低至 0.25 ng RNA 的高复杂性文库。

显示的数据是在文库制备上游用核糖体和珠蛋白消耗产生的。了解更多关于 Watchmaker RNA 文库制备试剂盒（含 Polaris 核糖体去除）。

‭‬图 3A. 以低输入保持复杂性。在文库制备的上游使用 100 ng 和 rRNA 和珠蛋白减损，从五个独立的福尔马林固定石蜡包埋样品中一式两份地制备两份文库。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。使用 featureCounts 鉴定的独特基因，截止值为 5 个独特的原始读数。
‭‬图 3B. 以低输入保持复杂性。在文库制备的上游使用 100 ng 和 rRNA 和珠蛋白减损，从五个独立的福尔马林固定石蜡包埋样品中一式两份地制备两份文库。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。工作流程之间确定的基因的重叠分析，按输入量分层。Watchmaker 解决方案检测到更多独特的基因，表明灵敏度有所提高。
使用低输入样品提高灵敏度
‭‬图 3A. 以低输入保持复杂性。在文库制备的上游使用 100 ng 和 rRNA 和珠蛋白减损，从五个独立的福尔马林固定石蜡包埋样品中一式两份地制备两份文库。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。使用 featureCounts 鉴定的独特基因，截止值为 5 个独特的原始读数。
图 3A. 以低输入保持复杂性。 在文库制备的上游使用 100 ng 和 rRNA 和珠蛋白减损，从五个独立的福尔马林固定石蜡包埋样品中一式两份地制备两份文库。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。使用 featureCounts 鉴定的独特基因，截止值为 5 个独特的原始读数。
‭‬图 3B. 以低输入保持复杂性。在文库制备的上游使用 100 ng 和 rRNA 和珠蛋白减损，从五个独立的福尔马林固定石蜡包埋样品中一式两份地制备两份文库。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。工作流程之间确定的基因的重叠分析，按输入量分层。Watchmaker 解决方案检测到更多独特的基因，表明灵敏度有所提高。
图 3B. 以低输入保持复杂性。 在文库制备的上游使用 100 ng 和 rRNA 和珠蛋白减损，从五个独立的福尔马林固定石蜡包埋样品中一式两份地制备两份文库。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。工作流程之间确定的基因的重叠分析，按输入量分层。Watchmaker 解决方案检测到更多独特的基因，表明灵敏度有所提高。
准确量化各起始量的基因表达

高输入和低输入文库之间关于识别的独特基因及其丰度的一致性表明随着 RNA 输入量的减少，样品复杂性保持得如何。当 RNA 起始量量从 500 ng 减少到 10 ng 时，Watchmaker 更好地保留了基因表达谱，而其他商业解决方案在低起始量时导致数据失真。

显示的数据是在文库制备上游用核糖体和珠蛋白消耗产生的。了解更多关于 Watchmaker RNA 文库制备试剂盒（含 Polaris 核糖体去除）。

图 4. 防止低输入数据失真。使用 500 ng 和 10 ng 的 RNA，从全血样品中制备文库，一式三份。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。使用 DESeq2 分析平均 500 ng（对照组）和 10 ng 全血样品之间的差异表达。结果表明，其他供应商丢失了低丰度基因在 10 ng 处的表达，而 Watchmaker 解决方案则没有。
准确量化各起始量的基因表达
图 4. 防止低输入数据失真。使用 500 ng 和 10 ng 的 RNA，从全血样品中制备文库，一式三份。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。使用 DESeq2 分析平均 500 ng（对照组）和 10 ng 全血样品之间的差异表达。结果表明，其他供应商丢失了低丰度基因在 10 ng 处的表达，而 Watchmaker 解决方案则没有。
图 4 防止低输入数据失真。 使用 500 ng 和 10 ng 的 RNA，从全血样品中制备文库，一式三份。数据被随机降低采样到每个库 16M 配对读数。使用 DESeq2 分析平均 500 ng（对照组）和 10 ng 全血样品之间的差异表达。结果表明，其他供应商丢失了低丰度基因在 10 ng 处的表达，而 Watchmaker 解决方案则没有。
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