-

Parse Biosciences 推出 Evercode 低输入细胞和细胞核固定技术

新试剂盒需要的输入量低,可为单细胞研究人员提供额外的灵活性和性能

西雅图--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)-- Parse Biosciences,一家领先的、提供便捷且可扩展的单细胞测序解决方案的供应商,今天宣布推出Evercode™低输入固定细胞和细胞核试剂盒,并已上市。这些新试剂盒使那些起始细胞或细胞核数量少、通常无法使用固定细胞进行单细胞测序的研究人员能够进行此类研究。

许多单细胞研究人员都采用固定策略,因为这样可以在不同时间收集样本,然后在所有样本收集完成后一次性进行建库和测序。然而,所有固定技术都面临的一个众所周知的挑战是,它们需要一定数量的细胞或细胞核,通常为 50,000 个或更多。使用 Parse 的新试剂盒,研究人员只需 10,000 个细胞或细胞核即可开始。

这些新的低输入量固定试剂盒非常适合在各种条件下处理有限细胞或处理稀有珍贵样本的研究人员。这些试剂盒增强了灵活性并提升了单细胞分析的可及性,使客户能够以板式格式同时固定多达 96 个样本。这一升级显著改进了高通量药物筛选和大型队列患者样本分析等应用。

“Evercode低输入量固定试剂盒的发布直接反映了我们从客户那里收到的反馈,”Parse Biosciences首席技术官兼联合创始人Charlie Roco博士说道。“这些试剂盒是朝着为研究界提供开展单细胞研究的更大便利性和灵活性的又一步。”

新的试剂盒可立即发货。Parse 团队成员将在 ASHG 现场公布有关适用于细胞和细胞核的Evercode 低输入量固定试剂盒的更多详细信息。 请在整个会议期间到 703 号展位参观。

关于Parse Biosciences

Parse Biosciences是一家全球性的生命科学公司,以为人类健康和科学研究提速为使命。公司让研究人员能够以前所未有的规模和便利进行单细胞测序,借助创新性的实验方法在癌症治疗、组织修复、干细胞治疗、肾脏和肝脏疾病、大脑发育和免疫系统领域实现了突破性的进展。

凭借由联合创始人Alex Rosenberg和Charles Roco在华盛顿大学开发的技术,Parse已筹集了超过1亿美元的资金,其产品目前被全球2000多家客户所采用。其日益丰富的产品组合包括Evercode™ Whole Transcriptome、Evercode™ TCR、Evercode™ BCR、Gene Select以及数据分析解决方案Trailmaker™。

Parse Biosciences总部位于西雅图充满活力的 South Lake Union区,最近那里已扩建为一个全新的总部和最先进的实验室。若要了解更多信息,请访问 https://www.parsebiosciences.com/

免责声明:本公告之原文版本乃官方授权版本。译文仅供方便了解之用,烦请参照原文,原文版本乃唯一具法律效力之版本。

Contacts

Shev Rush, SRPR
shev@shevrushpr.com | 213.503.4828

More News From Parse Biosciences

Parse Biosciences推出免疫组库与转录组分析工作流程

西雅图--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)-- 易于获取且可扩展的单细胞测序解决方案的领先提供商Parse Biosciences今日宣布,在其数据分析平台Trailmaker™中正式推出完全集成的免疫组库与全转录组分析工作流程。这一新增功能与Parse现有的Evercode免疫系列产品形成互补,为研究人员实现了完整的端到端工作流程。 此前,免疫学家一直缺乏专门设计的集成平台,难以将免疫组库数据与全转录组单细胞洞见相关联。因此,解读克隆行为、理解功能性细胞状态和得出有意义的生物学结论,往往需要整合零散工具、自定义代码或不一致的可视化方法。Trailmaker的新增功能直接解决了这些难题,它提供了一套易于获取的端到端免疫图谱分析解决方案,在统一环境中整合了免疫组库数据和转录组信息。 该新增功能通过结合分析免疫组库和全转录组数据,让研究人员能够全面了解克隆结构、多样性和抗原驱动特征。用户可在集成的UMAP图上可视化克隆型和细胞类型,通过频率图和蜂窝图快速识别优势克隆,并利用独特的基序分析检测保守模式。通过将免疫组库数据与全转录组表达数据相关联,Trailmaker可以轻松...

Parse Biosciences与Graph Therapeutics达成合作,共建大型功能性免疫扰动图谱

西雅图和维也纳--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)-- Parse Biosciences与Graph Therapeutics (Graph)今日宣布建立战略合作伙伴关系,共同打造全球规模最大、最全面的免疫细胞扰动图谱之一。此次合作将利用Graph的实验室闭环平台与Parse的GigaLab技术,对免疫系统疾病患者的数亿个细胞进行系统性扰动分析,让免疫系统高度动态的行为特征能够被AI优先的药物研发所利用。这一举措将降低针对免疫介导疾病患者的新型治愈性疗法的研发风险,同时加快研发进程。 自身免疫性疾病和免疫介导疾病的发病机制与特定情境及患者个体的免疫细胞群体反应相关,这使得药物研发人员难以识别药物靶点,也无法准确预测临床效果。Graph与Parse的合作旨在应对这一挑战,将Graph基于患者样本的真实疾病模型与Parse可扩展的全转录组单细胞技术相结合,对数亿个人类细胞进行分析,揭示驱动疾病发生的多样化免疫与组织相互作用机制。这种方法简化了药物发现流程,可避免代价高昂的后期研发失败,每款成功上市的药物有望因此节省数百万美元研发投入。 Graph的平台将精密的原代患者细...

Parse Biosciences和Codebreaker Labs达成合作,规模化应用全转录组单细胞测序分析与因果基因组学技术

西雅图--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)-- 可扩展且易于获取的单细胞测序解决方案的领先提供商Parse Biosciences今日宣布与Codebreaker Labs达成合作,双方将联合开发并验证一款突破性平台。该平台可同时检测数千种基因变异,并在单细胞分辨率下测量变异产生的影响。通过结合Codebreaker的合成生物学平台和变异工程能力,以及Parse的Evercode™技术的规模化优势与易获取特性,本次合作旨在生成AI开发者、药物研发团队和临床研究人员日益寻求的因果关系数据。 当前的基因组学研究严重依赖观测数据,也就是在大规模人群中出现的变异。但罕见变异和个体特异性变异(这类变异往往仅出现在单一个体或单个家族中)几乎无法通过这种方式开展研究,原因在于携带此类变异的个体数量过少,无法得出具备统计学意义的结论。这就导致即便是基于观测数据集训练出的最先进模型,也会在这类罕见变异的研究中存在盲区。 这款全新平台通过规模化构建变异模型、测量变异在人类细胞中产生的影响,攻克了上述局限性,能够生成观测数据集无法提供的因果标注信息。同时,该平台结合高通量单细胞检测技术,确...
Back to Newsroom