Kit de réactifs en solution KAPA UDI

pour la rechercheliquide

Réservé à la recherche. Ne pas utiliser dans les procédures de diagnostic. Vue d'ensemble Les adaptateurs pleine longueur sont compatibles avec les flux de travail de construction de librairies par ligature pour les applications de séquençage multiplexé direct et ciblé de l'ADN et de l'ARN (ADNc) sur la plateforme Illumina®. Étant donné que les codes-barres de séquençage sont ajoutés au cours d'une étape de ligature de l'adaptateur, les adaptateurs pleine longueur sont particulièrement bien adaptés aux flux de travail sans PCR. Les adaptateurs KAPA Unique Dual-Indexed (UDI) ont un squelette d'adaptateur Illumina standard. Ils sont donc facilement incorporés dans les flux de travail de séquençage Illumina nouveaux et existants, et ne nécessitent pas d'amorces de séquençage ou d'indexation personnalisées. Une combinaison de codes-barres de séquençage de 8 nt sur chacun des oligos adaptateurs i5 et i7 prend en charge le séquençage paired-end sur les instruments Illumina à 1, 2 et 4 canaux. Les adaptateurs KAPA UDI prennent en charge une large gamme de regroupements d'échantillons (de 2 à 96 plex, en fonction de votre flux de travail), pour l'enrichissement des cibles et/ou le séquençage. L'indexation double unique est recommandée pour toutes les applications et tous les séquenceurs Illumina. Points forts du produit La réduction du nombre de lectures mal assignées améliore la confiance dans les résultats La mauvaise affectation des index pendant le séquençage multiplexé peut résulter d'un saut d'index, d'une contamination croisée des codes-barres ou des échantillons, d'un changement de matrice pendant l'amplification PCR des échantillons regroupés et/ou d'erreurs de séquençage/analyse ; certaines de ces erreurs peuvent être atténuées par la conception et la qualité de l'adaptateur Les combinaisons uniques à double index des adaptateurs KAPA UDI permettent de filtrer les lectures présentant des combinaisons de codes-barres inattendues avant l'analyse des données