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Swift kündigt Präparation-Methode für Einzelzellen-Methyl-Seq-Bibliothek mit höchstem Durchsatz an

ID: 1519842


(ots) - Swift Biosciences, ein
führender Anbieter von innovativen Library-Prep-Lösungen für das
Next-Generation Sequencing (NGS), hat heute den Start einer neuen
Sequenzierung-Methode zur Einzelzellen-Methylierung auf Grundlage
seiner Accel-NGS® Adaptase(TM)-Technologie (https://swiftbiosci.com/p
roducts/accel-ngs-methyl-seq-dna-library-kit/accel-ngs-adaptase-modul
e/), einer wirksamen und stabilen NGS-Prep-Lösung für
Bisulfit-Vollgenom-Sequenzierungen bei Einzelzellen-Verfahren,
bekannt gegeben. Diese neue Methode ermöglicht die effiziente Analyse
von unterschiedlichen methylierten Regionen über tausende von Zellen
aus heterogenen Geweben hinweg und ist auch geeignet für andere
Anwendungsgebiete, wie etwa die Klassifizierung von Zellen,
Regulierung von Zellmechanismen in normalem Gewebe, epigenetische
Veränderungen in den jeweiligen Krankheitsstadien und evolutionäre
Konservierung der epigenomischen Regulation.

Methylierung ist ein stabiler Biomarker, der genutzt werden kann,
um Zelltypen und die den regulierenden Bestandteilen zugrunde
liegenden Zellfunktionen zu identifizieren. Wenn man die
Einzelzellen-Methylierung mit Einzelzellen-RNA-Expressionsstudien
verbindet, kann diese Aufschluss über die regulierenden Bestandteile
geben und im Gegenzug können die einzigartigen Expressionsprofile von
einzelnen Zellen sowie die Unterschiede zwischen den Zellen
kontrolliert werden. Außerdem haben jüngste klinische Studien
Methylierungsmuster bei Krankheiten - wie etwa bei Krebs -
aufgedeckt, mit deren Hilfe Tumorarten bestimmt, die Tumorlast in
flüssigen Biopsien bewertet und das Fortschreiten der Erkrankung, die
Prognose und das Ansprechen auf Medikamente in Zusammenhang gebracht
werden kann.

Diese Methode wurde vor kurzem in einem Artikel in Science unter
dem Titel "Single Cell Methylomes Identify Neuronal Subtypes and




Regulatory Elements in Mammalian Cortex
(http://science.sciencemag.org/content/357/6351/600)"
(Einzelzellen-Methylome identifizieren neuronale Sybtypen und
regulierende Bestandteile im Kortex von Säugetieren) von Mitarbeitern
des Salk Institute an der University of California San Diego und
Swift Biosciences beschrieben. Der Arbeitsablauf verbindet eine auf
Fluoreszenz-aktivierter Zellsortierung basierende Isolierung,
Bisulfit-Konversion und das Accel-NGS Adaptase-Modul von Swift mit
anderen kommerziell verfügbaren Komponenten. Die veröffentlichten
Ergebnisse wiesen einen über zweimal so großen Anstieg bei den
Read-Mapping-Raten im Vergleich zu anderen Methoden auf. Dadurch
ergab sich eine signifikante Verbesserung der im Verlauf der
Sequenzierung gewonnen Daten bei gleichzeitig geringeren
Gesamtkosten.

"Dies ist eine der vielen wissenschaftlichen Kooperationen, bei
denen Technologien von Swift die Grenzen der Wissenschaft erweitern",
sagte Timothy Harkins, Präsident und CEO von Swift Biosciences und
Co-Autor des wissenschaftlichen Papers. "Wir sind sehr gespannt auf
neue Einblicke in grundlegende Abläufe in den Zellen, und die tief
greifenden, zukünftigen Auswirkungen, die es auf die
Präzisionsmedizin haben wird."

"Unsere patenrechtlich geschützte Adaptase-Technologie sorgt für
den Aufbau von hoch komplexen NGS-Bibliotheken aus einsträngiger DNA
in geringer Konzentration", sagte Laurie Kurihara, PhD, Leitende
Direktorin für Forschung und Entwicklung und Co-Autorin des
wissenschaftlichen Papers. "Unser Einzelzellen-Arbeitsablauf benötigt
weniger Arbeitsschritte als andere Methoden und bietet eine
gebündelte Einzelzellen-Verarbeitung und bringt so für
Anwendungsgebiete mit hohem Durchsatz eine größere Produktivität mit
sich."

Das Accel-NGS Adaptase-Modul ist ab sofort kommerziell verfügbar.



Pressekontakt:
Darby Wagner
Lambert
Edwards & Associates
(616) 258-5779
dwagner(at)lambert-edwards.com

Original-Content von: Swift Biosciences, übermittelt durch news aktuell


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Datum: 11.08.2017 - 19:11 Uhr
Sprache: Deutsch
News-ID 1519842
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Die im Wissenschaftsjournal Science veröffentlichte Studie zeigt, wie epigenetische Marker Subtypen


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