QIAGEN bringt "Digitale NGS"-Lösungen mit einzigartiger Molecular-Indexing-Technologie für den zuverlässigen Nachweis aller genetischen Varianten auf den Markt
Maryland (ots/PRNewswire)
QIAseq Targeted NGS Panels bieten hochsensible, unverzerrte und präzise Erkenntnisse auf NGS-Basis
QIAGEN N.V. (NASDAQ: QGEN; Frankfurt Prime Standard: QIA) gab heute die Einführung eines umfassenden Portfolios neuartiger QIAseq NGS-Panels bekannt. Diese basieren auf einer innovativen unternehmenseigenen Technologie für "Digitales NGS", das eine unverzerrte, präzise Quantifizierung von DNA-, RNA- und miRNA-Molekülen mittels Next-Generation-Sequencing (NGS) erlaubt. Beim Digitalen NGS wird eine neuartige Molecular-Indexing-Technologie genutzt, die mit allen verbreiteten Sequenzierplattformen kompatibel ist und eine genauere Quantifizierung und Erkennung molekularer Varianten ermöglicht.
In Kombination mit modernem Primerdesign und proprietärer Testchemie ermöglichen die QIAseq Targeted Panels einen zuverlässigen Nachweis selbst extrem seltener Mutationen (Mutationen mit niedriger Frequenz) sowie eine hocheffiziente Sequenzierung von GC-reichen Regionen. Zudem wird durch diesen Ansatz eine präzise Identifizierung und Quantifizierung von ansonsten häufig unerkannten genetischen Variationen gewährleistet. Mit diesen Leistungsmerkmalen werden wesentliche, bislang kaum abgedeckte Kundenbedürfnisse adressiert.
Die QIAseq-Panels sind in hochintegrierte Sample-to-Insight-Workflows eingebunden, die cloudbasierte Bioinformatik-Tools für eine fortschrittliche Datenanalyse und -auswertung beinhalten. Sie können für alle gängigen Probenarten verwendet werden und sind für verschiedene im Markt befindliche NGS-Plattformen erhältlich. Die Test-Roadmap für das GeneReader NGS System von QIAGEN setzt ebenfalls auf Digitalem NGS auf, wodurch dieser voll automatisierte NGS-Workflow um einen weiteren einzigartigen Leistungsvorteil erweitert wird.
Die vollständige Pressemitteilung finden Sie hier (https://www.qiagen.com/about-us/press-releases/pressreleaseview?ID=%7b2B299613-499B-4167-8017-D43160DF6018%7d&lang=de-DE)
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