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腫瘤研究中常用的Illumina測序試劑盒有哪些?

更新時間:2025-11-19      點擊次數:28
在腫瘤研究領域,Illumina 公司憑借其先進技術與深厚研發實力,推出了一系列測序試劑盒,為腫瘤分子機制探索、精準診斷及個性化治療方案制定提供關鍵技術支撐。以下為腫瘤研究中常用的 Illumina 測序試劑盒介紹:


  1. TruSight Oncology 500:堪稱組織樣本多維度變異檢測的 “全能選手"。它靶向覆蓋 523 個腫瘤相關基因 ,能全面檢測單核苷酸變異(SNV)、插入缺失(Indel)、拷貝數變異(CNV)、基因融合這四大變異類型,還支持微衛星不穩定性(MSI)與腫瘤突變負荷(TMB)計算。僅用這一個試劑盒,就可完成腫瘤分子分型所需的核心檢測內容,極大提升實驗效率。其靈敏度極為出色,采用 “超覆蓋度探針" 設計,每堿基覆蓋 30 - 50 條探針,針對 FFPE 組織樣本中低至 0.5% 等位基因頻率(VAF)的突變,檢出率穩定高達 98%,假陽性率<0.1%。同時,該試劑盒對臨床 FFPE 樣本高度適配,配備 TruSeq FFPE DNA Repair Mix 修復模塊,可修復甲醛固定導致的 DNA 交聯與斷裂,修復效率達 80%,支持低至 40ng 的 DNA 用量以及 40 - 80ng 的 RNA 用量 ,即使面對降解嚴重(DNA 片段<100bp、RNA 完整性數 RIN≥2.0)的 FFPE 樣本,仍能保持 85% 以上的檢測成功率 ,解決了臨床珍貴樣本檢測難題。

  2. TruSight Oncology 500 ctDNA v2:是液體活檢低頻突變捕獲的 “精準利器" 。針對循環腫瘤 DNA(ctDNA)含量低、干擾因素多的特性,它基于分子標識符(UMI)技術,對血漿中 0.2% VAF 的 SNV 檢出率≥95%,分析特異性≥99.995%(針對≥0.5% VAF 小變異) ,僅需 4mL 血漿即可提取 20ng 循環游離 DNA(cfDNA)完成檢測 。該試劑盒還具備強大的抗干擾能力,試劑體系添加血紅蛋白清除劑與游離 RNA 酶,可去除血漿中 90% 以上的血紅蛋白(避免抑制 PCR 反應)與游離 RNA(減少非特異性擴增),在溶血樣本(血紅蛋白濃度>5g/L)中的檢測成功率仍達 90% 。從核酸純化到變異報告僅需 3 - 4 天,文庫制備可在 1 天內完成,搭配 Illumina Dragen 二次分析流程,可自動生成突變注釋、TMB 計算、MSI 評分等結果,大幅縮短科研周期 。

  3. TruSeq DNA PCR - Free:在腫瘤全基因組研究中,以 “無偏擴增、均勻覆蓋" 的參數優勢,成為全基因組腫瘤突變圖譜構建的 “深度工具" 。它采用無 PCR 擴增的文庫構建方式,避免高 GC 區域(如啟動子、重復序列)的擴增偏差,在 GC 含量 40% - 70% 的區域,測序覆蓋度 CV 值<8%,對人類基因組中 99.5% 的區域實現有效覆蓋 。支持全基因組測序深度 30× - 100×,測序數據 Q30 值穩定>90%,單樣本數據量可達 90GB(30× 深度) ,可精準檢測單核苷酸變異、插入缺失、拷貝數變異及結構變異(如染色體易位、大片段缺失) 。該試劑盒支持新鮮冷凍組織、細胞系等高質量 DNA 樣本,DNA 用量僅需 1μg ,兼容 Illumina 全系列測序平臺,在 NovaSeq X 系列平臺上,單次運行可處理 32 - 96 個樣本,單位樣本測序成本較 NextSeq 550 平臺降低 60% ,適合大規模腫瘤隊列研究。

  4. NextSeq 550Dx 測序試劑:作為 NextSeq 550 測序平臺的專用試劑,以 “高穩定性、靈活通量" 參數,成為中低通量腫瘤研究的 “高效搭檔" 。v2.5 版本試劑采用優化的流動池設計,起始熒光強度提升 15%,運行過程中信號衰減率<5%,300 - cycle 高輸出試劑盒的最大數據產出量達 120GB,Q30 值穩定>90% 。提供高輸出與中輸出兩種試劑規格,高輸出試劑盒單次運行可產生 400M 個簇,支持 8 - 36 個樣本的同時檢測;中輸出試劑盒可產生 130M 個簇,適合 4 - 12 個樣本的快速檢測,300 - cycle 運行時間僅需 37 小時,較傳統測序試劑縮短 20% ,滿足科研項目的快速周轉需求 。試劑配備 PhiX v3 測序對照,可實時監控測序過程中的堿基識別 accuracy 與簇生成效率;采用射頻識別(RFID)編碼耗材,可追溯試劑生產批次、有效期等信息,符合《臨床基因檢測質量管理規范》,為腫瘤臨床轉化研究提供合規性保障 。


這些 Illumina 測序試劑盒各有專長,從組織樣本到液體活檢,從部分基因檢測到全基因組分析,全面覆蓋腫瘤研究的多元需求,助力科研人員深度解析腫瘤基因組特征,推動腫瘤研究邁向新高度。



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