illumina 二手测序仪NextSeq 500/550
具体成交价以合同协议为准
- 公司名称 上海佐明机械设备贸易有限公司
- 品牌 其他品牌
- 型号 illumina
- 产地
- 厂商性质 经销商
- 更新时间 2023/9/14 9:10:33
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| 产地类别 | 进口 | 应用领域 | 医疗卫生,食品,化工,生物产业,制药 |
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illumina二手测序仪NextSeq 500/550带有灵活扩展的NGS系统，适合所有应用。
有了NextSeq 500系统，研究人员可在一个平台上开展多个测序应用。NextSeq 500系统是*一台能够在单次运行中以高覆盖度(30倍)对人类全基因组测序的NGS系统。它也为多个流行的测序应用带来了*的周转时间。研究人员只需按一下按钮，就能在两种配置间转换，在需要时开展较低通量的测序应用或处理较小的样品批量。
技术优势：
1、全基因组测序
NextSeq 500系统凭借行业*的Illumina测序技术，带来了*的覆盖度，可鉴定整个基因组中的变异。通过一键式的测序和极少的手工操作，NextSeq全基因组测序解决方案让研究人员可高效地分析任何基因组，从微生物到人类。
2、外显子组测序
Illumina NextSeq 500系统提供了一种*简单、*可靠的外显子组测序方法，以鉴定真正的编码变异，*测序*困难的基因组区域。Illumina的外显子组测序方案包括完整的文库制备和外显子组富集、一键式测序和简单的数据分析。通过极少的手工操作，研究人员可更准确、更高效地拷问更多外显子组。
3、转录组测序
RNA测序让研究人员能够更深入地了解基因表达，并用于鉴定转录本亚型、新的转录本和基因融合。NextSeq RNA测序解决方案凭借行业*的Illumina技术，带来了整个转录组的详细快照。这种解决方案让研究人员能够定制他们的研究，从基因表达到复杂的全转录组图谱分析。
4、快速轻松的流程
为缩短设置时间而设计，NextSeq 500系统*上样即运行的流程和直观的用户界面。用户只需上样流动槽和试剂夹盒，然后按下按钮，即可测序。无需额外的设备，NextSeq 500系统将簇生成、边合成边测序和和碱基检出整合在单台NGS系统中。在运行过程中，研究人员可通过仪器或在任何位置监控运行表现。为了简化运行管理、下游分析和数据共享，NextSeq 500系统提供了连接到BaseSpace的选项，这是Illumina的基因组学计算环境，有云端和现场软件包可供选择。
5、一个*集成的测序生态系统
illumina二手测序仪NextSeq 500/550设有一个特殊的用户界面和上样即运行的流程。NextSeq 500系统将簇生成和测序整合在单台仪器中，实时地产生碱基检出和质量指标。测序是自动且快速的，可在1天内产生数据。数据自动转移到BaseSpace环境中，进行简化的分析、存储和共享。
6、成熟的Illumina技术
Illumina的边合成边测序(SBS)原理是世界上**且广泛采用的NGS技术。NextSeq 500系统与Illumina所有的NGS系统一样，采用成熟的可逆终止子SBS技术，并融合近期在缩短循环和数据处理时间上的创新。这种技术实现了大规模并行测序，并带来了行业*的测序准确性。
7、成熟的动力
NextSeq 500测序系统利用Illumina边合成边测序(SBS)原理的*进展 – 这一成熟、高度准确的可逆终止子技术被Illumina所有测序平台所使用。
8、简化的信息学
有了Illumina的信息学解决方案，研究人员无需生物信息学*知识，也能从样品到发表。NextSeq 500系统的软件旨在*限度地减少设置时间和用户错误的风险，让研究人员能够在任何时候从任何地方查看实时数据和性能指标。可选的BaseSpace解决方案有云端和现场环境可供选择，为准备运行、跟踪样品以及存储、分析和共享基因组数据提供了一种轻松而经济的方式。
9、DesignStudio
DesignStudio软件是一个易于使用、基于网络的个性化工具，让研究人员能够通过设计、查看和订购来管理项目。DesignStudio提供了动态反馈，以便优化目标区域的覆盖，减少设计定制项目所需的时间。用户可个性化并优化内容，以满足任何研究的需求。
10、BaseSpace
BaseSpace环境为基因组数据的存储、分析和共享提供了一种轻松而经济高效的方法。这个单一的环境跨越整个测序流程，从实验设计到数据分析、可视化和报告。随着生物信息学应用程序不断增加，BaseSpace简化了基因组分析，避免了昂贵的IT管理员的安装和维护，目前有云端和现场软件包可供选择。
11、NextBio
NextBio提供了强大的大数据平台来收集和分析基因组数据，用于科研和临床应用。这一套工具包括单一环境下的基因组和表型数据、队列分析和临床报告。研究人员和临床医生可以快速地将实验结果与已发表和私人的数据集进行比较，加速人类基因组与疾病之间新关联的探索。
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