ඉහළ සලකුණු සොයාගැනීමේ කාර්යක්ෂමතාව- ඉහළ කාර්යක්ෂම අනුක්රමික තාක්ෂණය මුළු ජෙනෝමය තුළම ටැග් සිය දහස් ගණනක් සොයා ගැනීමට SLAF-Seq ට සහාය වේ.
ජෙනෝමය මත අඩු යැපීම- එය යොමු ජෙනෝමයක් ඇතිව හෝ නැතිව විශේෂ සඳහා යෙදිය හැක.
නම්යශීලී යෝජනා ක්රමය නිර්මාණය- තනි-එන්සයිම, ද්විත්ව-එන්සයිම, බහු-එන්සයිම ජීර්ණය සහ විවිධ වර්ගයේ එන්සයිම, විවිධ පර්යේෂණ ඉලක්ක හෝ විශේෂයන් සපුරාලීම සඳහා තෝරා ගත හැක.ප්රශස්ත එන්සයිම නිර්මාණයක් සහතික කිරීම සඳහා සිලිකෝවේ පූර්ව ඇගයීම භාවිතා කරයි.
කාර්යක්ෂම එන්සයිම ජීර්ණය- විධිමත් අත්හදා බැලීම ස්ථායී සහ විශ්වාසදායක බවට පත් කරන කොන්දේසි ප්රශස්ත කිරීම සඳහා පූර්ව අත්හදා බැලීම් සිදු කරන ලදී.කොටස් එකතු කිරීමේ කාර්යක්ෂමතාව 95% කට වඩා ලබා ගත හැක.
ඒකාකාරව බෙදා හරින ලද ගුවන් හමුදා ටැග්- ශ්රී ලංකා ගුවන් හමුදාවේ ටැග් සියලුම වර්ණදේහවල ඒකාකාරව බෙදී ඇති අතර, සාමාන්යයෙන් 4 kb ට 1 SLAF ලබා ගනී.
පුනරාවර්තන ඵලදායීව වළක්වා ගැනීම- SLAF-Seq දත්තවල පුනරාවර්තන අනුපිළිවෙල 5% ට වඩා අඩු වේ, විශේෂයෙන් තිරිඟු, බඩ ඉරිඟු වැනි ඉහළ මට්ටමේ පුනරාවර්තන සහිත විශේෂවල.
පුළුල් අත්දැකීම්- ශාක, ක්ෂීරපායින්, පක්ෂීන්, කෘමීන්, ජලජ ජීවීන් යනාදිය ආවරණය වන විශේෂ සිය ගණනක් සඳහා 2000 කට අධික SLAF-Seq ව්යාපෘති වසා දමා ඇත.
ස්වයං-සංවර්ධිත ජෛව තොරතුරු කාර්ය ප්රවාහය- අවසාන නිමැවුමේ විශ්වසනීයත්වය සහ නිරවද්යතාවය සහතික කිරීම සඳහා SLAF-Seq සඳහා ඒකාබද්ධ ජෛව තොරතුරු කාර්ය ප්රවාහයක් BMKGENE විසින් සංවර්ධනය කරන ලදී.
වේදිකාව | Conc.(ng/gl) | මුළු (ug) | OD260/280 |
Illumina NovaSeq | >35 | >1.6(වෙළුම>15μl) | 1.6-2.5 |
අනුක්රමික ගැඹුර: 10X/Tag
Genome Size | නිර්දේශිත SLAF ටැග් |
< 500 Mb | 100K හෝ WGS |
500 Mb- 1 Gb | 100 K |
1 Gb -2 Gb | 200 කි |
යෝධ හෝ සංකීර්ණ ජාන | 300 - 400K |
අයදුම්පත්
| නිර්දේශ කර ඇත ජනගහන පරිමාණය
| අනුපිළිවෙල උපාය සහ ගැඹුර
| |
ගැඹුර
| ටැග් අංකය
| ||
GWAS
| නියැදි අංකය ≥ 200
| 10X
|
අනුව ජෙනෝම ප්රමාණය
|
ජාන පරිණාමය
| එක් එක් පුද්ගලයන් උප සමූහය ≥ 10; සම්පූර්ණ සාම්පල ≥30
| 10X
|
බහාලුම්: 2 ml කේන්ද්රාපසාරී නළය
බොහෝ සාම්පල සඳහා, එතනෝල් වල සංරක්ෂණය නොකිරීමට අපි නිර්දේශ කරමු.
නියැදි ලේබල් කිරීම: නියැදි පැහැදිලිව ලේබල් කළ යුතු අතර ඉදිරිපත් කළ නියැදි තොරතුරු පෝරමයට සමාන විය යුතුය.
නැව්ගත කිරීම: වියළි-අයිස්: සාම්පල මුලින්ම බෑග්වල ඇසුරුම් කර වියළි අයිස්වල තැන්පත් කළ යුතුය.
1. සිතියම් ප්රතිඵල පිළිබඳ සංඛ්යා ලේඛන
2. ගුවන් හමුදා සලකුණු සංවර්ධනය
3. විචලන විවරණ
අවුරුදු | සඟරාව | IF | ශීර්ෂය | අයදුම්පත් |
2022 | ස්වභාවික සන්නිවේදනය | 17.694 කි | ගස් peony වල giga-වර්ණදේහ සහ giga-genome වල ජානමය පදනම Paeonia ostii | ගුවන් හමුදාව-GWAS |
2015 | නව Phytologist | 7.433 කි | ගෘහාශ්රිත පා සටහන් කෘෂි විද්යාත්මක වැදගත්කමක් ඇති ප්රවේණික කලාප නැංගුරම් දමයි සෝයා බෝංචි | ගුවන් හමුදාව-GWAS |
2022 | උසස් පර්යේෂණ සඟරාව | 12.822 කි | G. hirsutum වෙත Gossypium barbadense වල Genome-wide කෘතිම ඇතුල් කිරීම් කපු කෙඳිවල ගුණාත්මක භාවය සහ අස්වැන්න සමගාමීව වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා උසස් ස්ථාන හෙළි කරයි ලක්ෂණ | SLAF-පරිණාමීය ජාන විද්යාව |
2019 | අණුක ශාකය | 10.81 කි | ජනගහන ප්රවේණික විශ්ලේෂණය සහ ඩි නොවෝ එකලස් කිරීම වීඩියේ සම්භවය හෙළි කරයි පරිණාමීය ක්රීඩාවක් ලෙස සහල් | SLAF-පරිණාමීය ජාන විද්යාව |
2019 | ස්වභාවික ජාන විද්යාව | 31.616 කි | පොදු කාප්, Cyprinus carpio ගේ ජානමය අනුපිළිවෙල සහ ජාන විවිධත්වය | SLAF-Linkage සිතියම |
2014 | ස්වභාවික ජාන විද්යාව | 25.455 කි | වගා කරන ලද රටකජු වල ජෙනෝමය රනිල කුලයට අයත් කාර්යෝටයිප්, පොලිප්ලොයිඩ් පිළිබඳ අවබෝධයක් ලබා දෙයි. පරිණාමය සහ බෝග ගෘහාශ්රිතකරණය. | SLAF-Linkage සිතියම |
2022 | ශාක ජෛව තාක්ෂණ සඟරාව | 9.803 කි | ST1 හඳුනා ගැනීම බීජ රූප විද්යාවේ හිච්හයිකින් සම්බන්ධ තේරීමක් හෙළි කරයි සහ සෝයා බෝංචි හීලෑ කිරීමේදී තෙල් අන්තර්ගතය | ගුවන් හමුදා මාකර් සංවර්ධනය |
2022 | අණුක විද්යාව පිළිබඳ ජාත්යන්තර සඟරාව | 6.208 | තිරිඟු-ලේමස් මොලිස් 2Ns (2D) සඳහා හඳුනාගැනීම සහ DNA සලකුණු සංවර්ධනය ඩිසොමික් වර්ණදේහ ආදේශනය | ගුවන් හමුදා මාකර් සංවර්ධනය |