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肿瘤研究中常用的Illumina测序试剂盒有哪些?

更新时间:2025-11-19      点击次数:25
在肿瘤研究领域,Illumina 公司凭借其先进技术与深厚研发实力,推出了一系列测序试剂盒,为肿瘤分子机制探索、精准诊断及个性化治疗方案制定提供关键技术支撑。以下为肿瘤研究中常用的 Illumina 测序试剂盒介绍:


  1. TruSight Oncology 500:堪称组织样本多维度变异检测的 “全能选手"。它靶向覆盖 523 个肿瘤相关基因 ,能全面检测单核苷酸变异(SNV)、插入缺失(Indel)、拷贝数变异(CNV)、基因融合这四大变异类型,还支持微卫星不稳定性(MSI)与肿瘤突变负荷(TMB)计算。仅用这一个试剂盒,就可完成肿瘤分子分型所需的核心检测内容,极大提升实验效率。其灵敏度极为出色,采用 “超覆盖度探针" 设计,每碱基覆盖 30 - 50 条探针,针对 FFPE 组织样本中低至 0.5% 等位基因频率(VAF)的突变,检出率稳定高达 98%,假阳性率<0.1%。同时,该试剂盒对临床 FFPE 样本高度适配,配备 TruSeq FFPE DNA Repair Mix 修复模块,可修复甲醛固定导致的 DNA 交联与断裂,修复效率达 80%,支持低至 40ng 的 DNA 用量以及 40 - 80ng 的 RNA 用量 ,即使面对降解严重(DNA 片段<100bp、RNA 完整性数 RIN≥2.0)的 FFPE 样本,仍能保持 85% 以上的检测成功率 ,解决了临床珍贵样本检测难题。

  2. TruSight Oncology 500 ctDNA v2:是液体活检低频突变捕获的 “精准利器" 。针对循环肿瘤 DNA(ctDNA)含量低、干扰因素多的特性,它基于分子标识符(UMI)技术,对血浆中 0.2% VAF 的 SNV 检出率≥95%,分析特异性≥99.995%(针对≥0.5% VAF 小变异) ,仅需 4mL 血浆即可提取 20ng 循环游离 DNA(cfDNA)完成检测 。该试剂盒还具备强大的抗干扰能力,试剂体系添加血红蛋白清除剂与游离 RNA 酶,可去除血浆中 90% 以上的血红蛋白(避免抑制 PCR 反应)与游离 RNA(减少非特异性扩增),在溶血样本(血红蛋白浓度>5g/L)中的检测成功率仍达 90% 。从核酸纯化到变异报告仅需 3 - 4 天,文库制备可在 1 天内完成,搭配 Illumina Dragen 二次分析流程,可自动生成突变注释、TMB 计算、MSI 评分等结果,大幅缩短科研周期 。

  3. TruSeq DNA PCR - Free:在肿瘤全基因组研究中,以 “无偏扩增、均匀覆盖" 的参数优势,成为全基因组肿瘤突变图谱构建的 “深度工具" 。它采用无 PCR 扩增的文库构建方式,避免高 GC 区域(如启动子、重复序列)的扩增偏差,在 GC 含量 40% - 70% 的区域,测序覆盖度 CV 值<8%,对人类基因组中 99.5% 的区域实现有效覆盖 。支持全基因组测序深度 30× - 100×,测序数据 Q30 值稳定>90%,单样本数据量可达 90GB(30× 深度) ,可精准检测单核苷酸变异、插入缺失、拷贝数变异及结构变异(如染色体易位、大片段缺失) 。该试剂盒支持新鲜冷冻组织、细胞系等高质量 DNA 样本,DNA 用量仅需 1μg ,兼容 Illumina 全系列测序平台,在 NovaSeq X 系列平台上,单次运行可处理 32 - 96 个样本,单位样本测序成本较 NextSeq 550 平台降低 60% ,适合大规模肿瘤队列研究。

  4. NextSeq 550Dx 测序试剂:作为 NextSeq 550 测序平台的专用试剂,以 “高稳定性、灵活通量" 参数,成为中低通量肿瘤研究的 “高效搭档" 。v2.5 版本试剂采用优化的流动池设计,起始荧光强度提升 15%,运行过程中信号衰减率<5%,300 - cycle 高输出试剂盒的最大数据产出量达 120GB,Q30 值稳定>90% 。提供高输出与中输出两种试剂规格,高输出试剂盒单次运行可产生 400M 个簇,支持 8 - 36 个样本的同时检测;中输出试剂盒可产生 130M 个簇,适合 4 - 12 个样本的快速检测,300 - cycle 运行时间仅需 37 小时,较传统测序试剂缩短 20% ,满足科研项目的快速周转需求 。试剂配备 PhiX v3 测序对照,可实时监控测序过程中的碱基识别 accuracy 与簇生成效率;采用射频识别(RFID)编码耗材,可追溯试剂生产批次、有效期等信息,符合《临床基因检测质量管理规范》,为肿瘤临床转化研究提供合规性保障 。


这些 Illumina 测序试剂盒各有专长,从组织样本到液体活检,从部分基因检测到全基因组分析,全面覆盖肿瘤研究的多元需求,助力科研人员深度解析肿瘤基因组特征,推动肿瘤研究迈向新高度。



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