Clariom™ D Pico Assay, mouse
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Applied Biosystems™

Clariom™ D Pico Assay, mouse

Clariom™ D Assay, mouse は以前は GeneChip™ Mouse Transcriptome Array 1.0詳細を見る
製品番号(カタログ番号)アレイの数
90266312 arrays
90266430 arrays
製品番号(カタログ番号) 902663
価格(JPY)
711,700
Each
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アレイの数:
12 arrays
Clariom™ D Assay, mouse は以前は GeneChip™ Mouse Transcriptome Array 1.0 (MTA 1.0) という名称でした。
次世代のトランスクリプトームレベルの発現プロファイリングツールである Clariom D Assays を用いて、トランスクリプトーム奥深くにあるバイオマーカーの発見を加速しましょう。Clariom D assay は、トランスクリプトームを非常に詳細に表示することが可能で、最小限の時間で有用な結果を取得できます。ヒト、マウス、ラットの解析が可能な Clariom D アッセイを使うと、トランスレーショナル領域の科学者は高忠実度のバイオマーカーシグネチャを迅速かつ容易に生成できます。新規の Clariom D アッセイデザインは、最も複雑なトランスクリプトーム全体の遺伝子およびエクソンレベルの発現プロファイルを提供できるよう設計されています。これには、3 日間にわたる1度の実験で、コーディングおよび長鎖ノンコーディング (lnc) RNA の選択的スプライシングイベントを検出する機能も含まれています。

新しい有益なバイオマーカーを発見する一助となります。
ここ数年で既知の転写遺伝子の数は大きく伸びており、転写変異体や lncRNA のような用途の広いバイオマーカーが増え、臨床現場での応用や疾患メカニズムの理解に使用されています。このようなバイオマーカーは複雑で時間もコストもかかる配列決定法やターゲットを絞った発現によるアプローチでは見逃されることもあり、再現不可能なシグネチャの生成や時間とコストの浪費につながります。

全てのコーディングおよびノンコーディングスプライシングバリアントを含む転写ゲノムがすべてカバーされているだけでなく、臨床サンプルにも対応し、使いやすいデータ解析ソフトウェアも擁する Clariom D アッセイは、複雑な発現バイオマーカーの開発、堅牢で臨床応用可能な即用性のある結果を迅速に得る必要のある転写系の研究者の最高のツールです。

必要なすべてのデータが得られます。
•ラットのトランスクリプトームで最も広範にカバーしている、最大の共用データベース由来の >214,000 を超える転写物を利用して複雑な病因のシグネチャを迅速に同定します。
•コーディング RNA や IncRNA のアイソフォームを増やす原因となる遺伝子、エクソン、選択的スプライシングイベントを確実に検出します。
•標準的なシーケンシング法では検出不可能な稀な低発現転写物を検出します。
•直観的かつ視覚的な無償のソフトウェアでデータをすぐに解釈できます。

貴重なサンプルに対して、初めてでも適切に処理できます。
•全 RNA 量わずか 100 pg – わずか 10 細胞からでも信頼性のある発現プロファイルが得られます。
•血液、細胞、新鮮 / 新鮮凍結サンプルあるいは FFPE 組織を含むさまざまなサンプルタイプ由来の RNA を使用できます。
•グロブリンや rRNA の除去を必要としないアッセイにおいてサンプル鮮度を保ち、データのばらつきを抑えることができます。

Clariom D ソリューションは GeneChip™ 3000 システム使用時における単一サンプルフォーマット (カートリッジアレイ) で使用可能で、試薬類のほか、遺伝子、エクソン、パスウェイ、選択的スプライシングイベントなどを解析および可視化できる迅速かつ簡便なトランスクリプトーム解析コンソール (TAC) ソフトウェアも付属しています。

必要十分な広範な解析対象、再現性により、さらなる発見へと導きます。
For Research Use Only. Not for use in diagnostic procedures.
仕様
アレイTranscriptome Profiling
アレイフォーマットCartridge
使用対象(アプリケーション)Microarray Analysis
反応数12
アレイの数12 arrays
製品ラインApplied Biosystems
製品タイプPico Assay
数量12 reactions
出荷条件Approved for shipment at Room Temperature or on Wet or Dry Ice
Mouse
サンプルタイプRNA
Unit SizeEach
組成および保存条件
• Control HeLA RNA, store at -20°C
• Hybridization Control Kit, store at -20°C
• WT Pico Amplification Kit, Module 1, store at -20°C
• WT Pico Amplification Kit, Module 2, store at -20°C
• WT Pico Amplification Kit, Module 3, store at 4°C
• Clariom D 10 Arrays, mouse, store at 4°C
• Clariom D 2 Arrays, mouse, store at 4°C

よくあるご質問(FAQ)

What reagent kit should I use with my array?

Please refer to the Microarray Reagent Guide for Arrays and Expression Kits to match the correct reagents your array.

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What is an Event Score in TAC 4.0 Software?

TAC 4.0 includes two algorithms for identifying alternative splicing events: the TAC 2.0 algorithm and the new EventPointer. Algorithmic determination of alternate splicing remains a challenging problem. TAC 4.0 supports two different approaches that have different sets of strengths and weaknesses. After considerable testing, the new TAC 4.0 “'Event Score” leverages both previous TAC 2.0 event estimation score and Event Pointer p-value and sorts the most likely alternative splicing events to the top. Of course, the TAC 2.0 event score and EventPointer p-values remain individually available.

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What are the new software components of TAC 4.0?

LIMMA: LIMMA stands for Linear Models for MicroArray data. It is an R/Bioconductor software package that provides an integrated solution for analyzing data from gene expression experiments. It contains rich features for handling complex experimental designs and for information borrowing to overcome the problem of small sample sizes. Over the past decade, LIMMA has been a popular choice for gene discovery through differential expression analyses of microarray data. There are ˜8000 citations using LIMMA and Affymetrix arrays. The TAC 4.0 interface exposes the core differential expression analysis functionality including real covariates and random factors. In addition, the interface simplifies the creation of the design and contrast matrices that specify the experimental design and comparisons for the analysis.

Batch Effect Adjustment: Batch effects are systematic changes in microarray sample intensities that reflect changes in the assay sometimes found in different batches. These effects occur more commonly in larger studies in which all of the samples cannot be processed at the same time. TAC 4.0 enables the interface to the ComBat batch adjustment algorithm, which can remove the batch effects from the signals.

EventPointer: EventPointer is a Bioconductor package that identifies alternative splicing events in microarray data. TAC 4.0 incorporates an interface to this package.

Exploratory Grouping Analysis: Exploratory Grouping Analysis (EGA) is an interface to a set of R packages that offer the ability to examine the relationships between multiple microarray samples. While the scientist typically has a preconceived idea regarding the classification of the samples in an experiment, the resulting data often show additional substructure due to unexpected biological differences or batch effects. The EGA interface enables the identification of this substructure. Biological differences can be further explored using LIMMA differential expression analysis. Batch effects can be removed using ComBat to prevent them from obscuring the biology of interest.

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If I have TAC 3.1 .TAC files (TAC analysis files), can I load these into TAC 4.0 Software or will I need to reanalyze?

TAC 3.1 .TAC files cannot be opened in TAC 4.0 Software. Studies will need to be reprocessed in TAC 4.0. The new analysis can be run from .CEL files or .CHP files.

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In TAC 4.0 Software, can I measure the quality of a single hybridization without the rest of the experiment?

We do not recommend this. In large-scale expression experiments using similar sample types, researchers are likely to develop their own single-array guidelines on what metric values are predictive of high- or poor-quality samples. However, these guidelines are likely to be dependent on sample type and we are unable to recommend such guidelines for all possible situations. Note that the trend toward favoring model-based signal estimation algorithms (for all microarray experiments even beyond the Thermo Fisher platform) makes single-array quality determination very difficult due to the necessity of simultaneously analyzing multiple arrays to calculate signal estimates.

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