Shin-RamDA-seq Kit包含文库制备试剂,可以支持从 cDNA合成到测序的全过程。
本试剂盒,适用于从单细胞微量RNA ・全长 RNA 、分解 RNA 及lncRNA等各种 RNA中合成 cDNA,可分析基因的方向性( 包含细胞裂解、基因组去除、RT 组分、 cDNA二链合成、片段化酶末端修复及连接等组分)
【关键词】
・Single cell (单细胞 )、 微量 RNA
・SMARTer , SMART-seq seq← 以往技术
・10X Genomics← 从细胞分离 到NGS 文库制备的自动化系统
【诉求点】
・ 可分析 non -poly poly(A )RNA ,也可分析无 poly(A) 的ncRNA,还能分析已被解失去 poly(A)的RNA
・检出基因数量多 ,可检测到迄今为止 少见 的基因
・可以分析骨骼 、胚胎 、神经细胞等无法通过10X解析的大细胞样品 解析的大细胞样品
・使用 scRNAseq了解作用机制并确认药物效果→可以在单细胞 水平上分析剪接变异
本试剂盒的特点
1.可从单个细胞或微量RNA 中制备cDNA,可以使用1~100 个细胞或者10pg~1ng total RNA 作为起始模板。
2.可对整个RNA 长度进行分析,可制备出能覆盖10kb 以上目的RNA 的全长cDNA
3.能够检测各种类型的RNA,与传统技术相比,检测到的基因数量更多,除Poly(A) RNA 外,还可用于分析其他各类RNA
◇同源异构体及选择性剪接的识别
◇poly(A) RNA 及non-poly(A) RNA (组蛋白RNA 及lncRNA)的检测
◇核RNA(pre-mRNA 及lncRNA)的检测
4.可支持文库制备(需要单独的接头),本试剂盒可用于Illumina NGS 中的文库制备。(需单独购买纯化磁珠,如 Agencourt® AMPure® XP 试剂(Beckman Coulter)和接头试剂盒,如TruSeq® DNA Single Indexes(Illumina))
5、增强了链特异性
产品组成
本试剂盒包含以下试剂,请在-20℃条件下保存。
GenNext® Shin-RamDA-seq® Single Cell Stranded Kit (Code: RML-101, RML-101T)
试剂名称 保存 规格(RML-101) 规格(RML-101T)
①Lysis Buffer -20℃ 240 μL 60 μL
②Lysis Enhancer -20℃ 240 μL 60 μL
③RNase Inhibitor -20℃ 22 μL 6 μL
④Nuclease free water -20℃ 960 μL 240 μL
⑤RT-RamDA® Buffer -20℃ 240 μL 60 μL
⑥gDNA Remover -20℃ 54 μL 14 μL
⑦rRNA Remover -20℃ 30 μL 8 μL
⑧RT-RamDA® Enzyme Mix -20℃ 54 μL 14 μL
⑨RT-RamDA® Primer Mix -20℃ 54 μL 14 μL
⑩2nd strand synthesis Buffer -20℃ 330 μL 83 μL
⑪2nd strand synthesis Enzyme -20℃ 55 μL 14 μL
⑫2nd strand synthesis Primer Mix -20℃ 275 μL 69 μL
⑬Fragmentase -20℃ 120 μL 30 μL
⑭End Repair and A-tailing Buffer -20℃ 96 μL 24 μL
⑮End Repair and A-tailing Enzyme -20℃ 24 μL 6 μL
⑯Ligation Solution -20℃ 480 μL 120 μL
⑰Library Amplification Master Mix -20℃ 300 μL 75 μL
⑱Library Amplification Primer Mix -20℃ 120 μL 30 μL
注意:本试剂盒中包含的所有试剂均为研究用试剂,切勿将其作为诊断或临床用试剂使用。在使用本试剂盒时,请严格遵守实验室一般注意事项,安全操作。
福建省,请联系:陈 173-5921-6592,林 159-8085-5879
参考文献
(1) Hayashi T., et al. Single-cell full-length total RNA sequencing uncovers dynamics of recursive splicing and enhancer RNAs. Nature Communications. 9:619 (2018)
(2) Ozaki H., et al. Millefy: visualizing cell-to-cell heterogeneity in read coverage of single-cell RNA sequencing datasets. BMC Genomics 21:177 (2020)