Serviço de Microarranjos SNP

A genómica CD pode ajudá-lo a analisar a variação genética de forma eficiente para satisfazer diversas necessidades de investigação. Ao utilizar as plataformas de microarrays da Affymetrix e Illumina, apoiamos o processamento em alta capacidade e multiplex para atender a diversas necessidades de investigação, fornecendo dados de alta qualidade a um baixo custo por amostra.

O que é um teste de microarray SNP?

O microarray de Polimorfismos de Nucleotídeo Único (SNP) representa uma tecnologia genómica sofisticada e de alto rendimento, capaz de detectar e analisar polimorfismos de nucleotídeo único em todo o genoma humano. Os SNPs constituem a forma mais prevalente de variação genética entre indivíduos, caracterizada pela alteração de um único nucleotídeo na sequência de ADN. Estas pequenas alterações genómicas podem exercer uma influência significativa numa ampla gama de características biológicas, incluindo a suscetibilidade a doenças e a resposta farmacogenómica.

Princípios de Detecção de Microarranjos SNP:

• Composição do ChipO microarray consiste principalmente em fibras ópticas e nanomateriais, como esferas de silício, que formam os componentes principais do chip.
• Princípios TécnicosO chip integra numerosos sondas de sequência conhecidas. Estas sondas hibridizam com moléculas de DNA marcadas com fluorescência de amostras para detetar sinais de hibridação. Este processo facilita a aquisição de informações de sequência.

A CD Genomics utiliza tecnologia de microarranjos SNP de última geração para fornecer análises genéticas precisas e abrangentes. Ao empregar plataformas de arranjos de alta densidade, a CD Genomics oferece insights detalhados sobre variações genéticas, que podem elucidar os fundamentos moleculares de diversos fenótipos e condições médicas. Esta tecnologia avançada facilita a identificação de loci genómicos críticos responsáveis pela predisposição a doenças e pela resposta terapêutica, potencialmente orientando estratégias preventivas e intervenções médicas personalizadas.

A Introdução ao Serviço de Microarray SNP

Equipado com detecção avançada de variantes e Genotipagem de SNPs tecnologias, a CD Genomics oferece um conjunto de genotipagem serviços que oferecem dados de alta qualidade a custos competitivos por amostra. As microarrays de SNP são uma ferramenta inestimável para os investigadores, facilitando a exploração de variantes genéticas—incluindo SNPs e alterações estruturais significativas—num espectro de aplicações, desde a descoberta inicial até ao rastreio rotineiro.

Tanto os microarrays de genotipagem da Affymetrix como os da Illumina são conhecidos pelo seu desempenho fiável, tornando-os adequados para iniciativas de medicina de precisão, investigação clínica e translacional, farmacologia, rastreio de consumidores e aplicações agrícolas. Dependendo da espécie e da seleção específica de SNP, uma variedade de estratégias de genotipagem pode ser empregue para satisfazer diversas necessidades de investigação.

Tabela 1. As nossas plataformas de genotipagem de SNP automatizadas disponíveis.

	Plataforma	Aplicações
	Instrumento GeneTitan juntamente com placas de array Axiom	Os estudos com organismos modelo Genotipagem agrícola Assay CarrierScan Genotipagem da Diversidade de Ratos
	Sistema GeneChip Scanner 3000 7G juntamente com o GeneChip da Affymetrix	Pesquisa em Medicina de Precisão A deteção de todos os microrganismos conhecidos ADME
	Sistema Illumina iScan juntamente com os Illumina BeadChips	GWAS estudos de conteúdo exónico estudos em escala populacional CNV e LOH Genotipagem agrícola

Figura 1. Diagrama da localização dos genes que codificam HLA.

Vantagens do Nosso Serviço de Microarray SNP

• Personalizado, flexível e escalável
• Taxas de chamada elevadas > 99% e alta precisão
• Custo-efetivo e de alto rendimento
• Alta Resolução e Precisão
• Cobertura Abrangente e Flexibilidade
• Tempo de Resposta Rápido
• Interpretação de Dados Abrangente
• Identifica SNPs em escala de genoma direcionada ou total.
• Além dos SNPs, outras diferenças genéticas, como variações no número de cópias, podem ser medidas.
• Aplicações na descoberta e validação de biomarcadores, testes clínicos, GWASfarmacogenómica, forense e discriminação de raças

Aplicações de Microarranjos SNP

• Pesquisa GenéticaOs microarrays SNP fornecem uma visão detalhada das variações genéticas ligadas a doenças e características específicas, avançando o nosso conhecimento sobre as influências e mecanismos genéticos.
• Medicina PersonalizadaAo analisar perfis genéticos individuais, os microarrays de SNP permitem planos de tratamento personalizados, melhorando a eficácia dos medicamentos e reduzindo o risco de reações adversas a medicamentos.
• Genética de Populações e Estudos EvolutivosEstes conjuntos de dados oferecem informações sobre a diversidade genética e as mudanças evolutivas em diferentes populações, ajudando a traçar padrões de migração e desenvolvimentos evolutivos.
• Diagnósticos ClínicosOs microarrays SNP são instrumentais no diagnóstico de condições genéticas e na avaliação de riscos de doenças, facilitando a intervenção precoce e estratégias de saúde personalizadas.
• Agricultura e Criação de AnimaisNa agricultura, microarrays de SNP são utilizados para melhorar características desejáveis em culturas e gado, levando a melhores colheitas e uma resistência aprimorada a doenças.

Fluxo de Trabalho de Microarray SNP

O fluxo de trabalho geral para Microarray de SNP é descrito abaixo. Temos três plataformas de genotipagem bem reconhecidas (Tabela 1) para a identificação em larga escala ou direcionada de SNPs e variações no número de cópias de uma forma acessível e de alto rendimento. A nossa equipa de especialistas altamente experientes executa a gestão da qualidade, seguindo cada procedimento para garantir resultados confiáveis e imparciais.

	Requisitos de Amostra DNA genómico ≥300 ng, Quantidade Mínima: 100 ng, concentração ≥8 ng/µL As amostras de ADN requerem um OD260/280 o mais próximo possível de 1,8~2,0. Todo o DNA deve ser tratado com RNase e não deve apresentar degradação ou contaminação. Nota: Os montantes de amostra são apresentados apenas para referência. Para informações detalhadas, por favor contacte-nos com os seus pedidos personalizados.
Clique	Genotipagem de SNPs Uma ampla gama de arrays está disponível para humanos, plantas e animais, ou painéis de arrays de genotipagem personalizados podem ser criados para atender plenamente às suas necessidades específicas. instrumento GeneTitan Scanner GeneChip Illumina iScan A precisão e a fiabilidade dos ensaios são geralmente superiores a 99,5%.
	Análise Bioinformática Fornecemos múltiplas análises de bioinformática personalizadas: Identificação de SNPs GWAS Construção de mapa de ligação Seleção genómica Análise da estrutura populacional Nota: Os dados recomendados e os conteúdos de análise apresentados são apenas para referência. Para informações detalhadas, por favor contacte-nos com os seus pedidos personalizados.

Pipeline de Análise

Entregáveis

• Os dados de sequenciação originais
• Resultados experimentais
• Relatório de análise de dados
• Detalhes em Microarranjo SNP para a sua escrita (personalização)

A nossa oferta de serviço completo abrange todo o fluxo de trabalho, desde o controlo de qualidade do DNA genómico até à determinação precisa dos genótipos. Além disso, a CD Genomics oferece a capacidade de desenhar microarrays personalizados adaptados às necessidades específicas de cada projeto. Para mais informações ou especificações adicionais, não hesite em contactar a nossa equipa.

Os resultados parciais estão mostrados abaixo:

1. A introdução das plataformas de genotipagem Illumina e Affymetrix.

Tabela 1. Soluções de genotipagem Affymetrix e Illumina.

2. Como escolher a plataforma de genotipagem mais adequada para as minhas necessidades específicas?

A escolha das estratégias de genotipagem depende da espécie, do propósito, do número de SNPs por amostra e do número de amostras. Para diferentes casos, recomendamos diferentes genotipagem tecnologias.

1. Para genotipagem de SNP em todo o genoma, recomendamos os Illumina BeadChips, Affymetrix GeneChips ou NGS.

2. Para genotipagem de SNPs em toda a região do gene, como mapeamento fino ou haplotipagem de regiões candidatas, recomendamos tecnologias baseadas em NGS ou em array.

3. Para a análise de SNPs individuais, recomendamos ensaios de PCR em tempo real, Sequenciação de SangerIllumina BeadChips, tecnologia Affymetrix ou NGS.

3. Que arrays estão disponíveis na CD Genomics?

Na CD Genomics, temos tanto arrays prontos como personalizados para os seus projetos de genotipagem de SNP.

Tabela 2. Nossas matrizes disponíveis para genotipagem de SNP.

Identificação de Locais de Características Quantitativas para Resistência à Raça do Couve em Brassica oleracea Com o Uso de Brássica Microarray de SNP

Revista: Frontiers in Plant Science

Fator de impacto: 4.1

Publicado: 18 de junho de 2018

Fundo

Clubroot, causado por Plasmodiophora brassicaeimpacta severamente o repolho ao induzir galhas radiculares que dificultam a absorção de água e nutrientes, levando a um crescimento anormal. O controlo é desafiador devido à persistência do patógeno no solo, tornando essencial o desenvolvimento de cultivares resistentes. A identificação de loci de traços quantitativos de resistência à galha do repolho (CR) em espécies de Brassica, incluindo B. oleracea, é crucial para a criação de variedades resistentes. Pesquisas recentes utilizaram um microarray de SNP de Brassica de 60K para mapear os QTLs de CR em uma população F2 derivada de uma linha de repolho resistente, ajudando no desenvolvimento de repolhos resistentes à galha do repolho.

Materiais e Métodos

Resultados

1. Desempenho Fenotípico dos Pais e Linhas F2

'GZ87' demonstrou resistência completa à podridão do colo, enquanto '263' foi altamente suscetível. As linhas F2 mostraram uma variabilidade significativa em características, com correlações fortes identificadas entre a incidência da doença e certas características como PCR e NFR.

TABELA 1O desempenho fenotípico das características associadas à resistência à podridão das raízes nas linhas parentais e na população F2 de Brassica oleracea.

TABELA 2Correlação entre as características associadas à resistência à podridão do colo em Brassica oleracea.

2. Detecção de SNP e Construção de Mapa Genético

Dos 52.157 SNPs, 21.646 foram alinhados com o genoma de B. oleracea, com a maior densidade no cromossoma C03. Um mapa de ligação genética foi construído com 565 bins em nove grupos de ligação, mostrando um bom alinhamento entre as posições genéticas e físicas.

FIGURA 1. O Brassica oleracea mapa de ligação genética e locos de características quantitativas (QTLs) para a incidência de doenças (DIC), o número de raízes fibrosas (NFRs) e o P. brássica conteúdo nas raízes (PCR).

3. QTLs para Características Associadas ao CR

Foram identificados QTLs significativos para a incidência de doenças, o número de raízes fibrosas e o conteúdo de Plasmodiophora brassicae, com sobreposições encontradas entre vários QTLs e altos valores de R2 para certos intervalos nos cromossomas C08 e C06.

FIGURA 2Escaneamento de loci de características quantitativas para traços associados à resistência à podridão das raízes em B. olerácea na primeira (vermelha) e na segunda replicação (verde).

4. Análise Comparativa Entre Locais CR

Certos QTLs nos cromossomas de B. oleracea eram sintrónicos com loci de CR conhecidos em B. rapa, embora regiões chave nos cromossomas C08 e C06 não se alinhassem com loci de CR previamente reportados.

Conclusão

Os métodos tradicionais de QTL eram menos eficientes, mas o microarray de SNP de 60K da Brassica permitiu um mapeamento preciso dos traços genéticos de B. oleracea. A incidência de doenças e os traços radiculares foram utilizados para avaliar a resistência, revelando novos QTLs e sugerindo novos loci de resistência com sobreposição mínima com regiões conhecidas.

Referência

1. Peng L, Zhou L, Li Q, Wei D, Ren X, Song H, Mei J, Si J, Qian W. Identificação de loci de características quantitativas para resistência à podridão do colo em Brassica oleracea com o uso de microarray de SNP de Brassica. Fronteiras em Ciência das Plantas2018, 18;9:822.