• [릴리즈] QIAGEN CLC Genomics Workbench v.23 새로운 업데이트 조회 3,004 2023. 02. 02 - CLC Genomics Workbench V.23 Release Note New tools Homology Based Cloning Gibson Assembly®와 같은 homologous ends에 의존하는 Cloning 방법을 위한 Cloning 실험을 설계합니다. Create K-medoids Clustering for RNA-Seq genes/transcripts/miRNA 등의 특징 클러스터를 찾습니다. Sankey 플롯, 그래프 등 시각화된 결과를 함께 포함합니다. New tools coming from plugins Detect and Refine Fusion Genes 잠재적인 fusion을 식별한 다음 정제하여 RNA-Seq 데이터에서 fusion genes를 찾습니다. Target Region Coverage Analysis 여러 샘플의 Coverage를 분석하고 비교합니다. Create Consensus Sequences from Variants Variant Track 및 Reference Sequence에서 Consensus Sequences를 생성합니다. Annotate with GFF/GVF/GTF file GFF, GVF 또는 GTF 형식의 파일을 Sequences List에 Annotation합니다. 이 Tool는 이전에 Annotate with GFF file Plug in 으로 배포되었습니다. Other new functionality and improvements RNA-Seq analysis tools RNA-Seq Analysis Transcript Expression(TE) Table에서 유전자 명(중복 제외)이 변경되지 않습니다. 이전에는 유전자 명의 숫자를 더한 이름(예: “BRCA_1”)으로 변경되었습니다. 따라서, CLC Genomics Workbench 23버전의 TE Track을 히트 맵, PCA 플롯, 표현식 등을 생성함에 있어 이전 버전의 TE Track과 함께 사용할 수 없습니다. Input Reads가 Biomedical Genomics Analysis Plug in에 의해 UMI로 annotation 되고, Library 유형이 RNA-Seq 분석을 위한 3’ Sequencing으로 설정된 경우 보고서의 Fragment statistics section에 UMI의 수가 포함됩니다. Heat Map 샘플들은 Tree, 샘플 또는 활성 metadata layer options 이나 개별 Metadata 항목별로 정렬할 수 있습니다. Features를 재정렬 하여 왼쪽 위에서 오른쪽 아래로 대각선을 만드는 새로운 옵션입니다. Metadata 카테고리의 순서를 조정할 수 있습니다. Expression Browser 유전자를 시각화하기 위한 새로운 Plot이 포함되어 있으며, Metadata 카테고리 등은 알파벳순으로 정렬됩니다. Venn diagrams 4개 및 5개의 그룹의 분석을 지원 합니다. (이전까지는 최대 3개 그룹) PCA for RNA-Seq 두 개의 Table이 Output 되며, 첫 번째 Table에는 PCA 데이터 View가 나타나고, 두 번째 Table에는 점의 좌표로 표시 됩니다. 2D PCA Plot 의 Metadata 카테고리의 순서를 조정할 수 있습니다. miRNA analysis tools Quantify miRNA 중복된 이름을 포함하는 데이터베이스(Customize)를 가공합니다. 60bp보다 긴 시퀀스를 포함하는 데이터베이스(Customize)를 허용하지 않습니다. (SmallRNAs 와 유사한 시퀀스에 대한 Reads의 잘못된 할당을 방지할 수 있습니다.) Extract IsomiR Counts 여러 inputs를 추가할 때 Expression Tables에는 샘플 중에서 식별된 “Combined set of IsomiRs” 에 대한 항목이 포함되어 Differential Expression in Two Groups 및 Differential Expression for RNA-Seq 분석에 호환됩니다. Differential Expression for RNA-Seq and Differential Expression in Two Groups Differential Expression for RNA-Seq 및 Differential Expression in Two Groups에서 생성된 miRNA Statistical Comparison Table에 subset을 위한 새로운 옵션이 추가 되었습니다. Outliers를 낮출 수 있습니다. 이 옵션은 기본적으로 비활성화 되어있으며 적은 비율의 샘플에서 비정상적으로 높은 수준으로 발현되는 유전자에 대해 결과가 풍부해 보이는 경우에만 권장됩니다. Statistical Comparison Tracks and Tables 의 Max Group Means 열에 이제 RPKM 대신 TPM이 표시됩니다. 이 열은 Create Heat Map for RNA-Seq 및 Ingenuity Pathway Analysis 플러그인 의 경로 분석 도구와 같은 도구에서 데이터를 필터링하는 데 사용됩니다. Detect and Refine Fusion Genes 이전 Biomedical Genomics Analysis 플러그인에 배포되었던 Detect and Refine Fusion Genes의 업데이트된 버전입니다 . Fusion은 overlapping 유전자에 대해 calling 되지 않습니다. Novel exon boundary improvements: 옵션이 확장되어 Single fusion partner (“Detect with novel exon boundaries”)와 2 fusion partners (“Allow fusions with novel exon boundaries in both genes”)가 있는 융합을 탐지할 수 있습니다. “Detect exon skippings” 옵션은 새로운 Exon boundaries와의 fusions 감지를 지원합니다. 보고서에서 non-significant breakpoints를 생략하는 옵션이 추가되었습니다. Fusion에 대한 증거를 평가할 때 사용할 최소 Z-score를 지정할 수 있습니다. "Allow fusions with novel exon boundaries in both genes" 옵션이 false positive Fusion의 수를 줄이기 위해 기본적으로 false으로 설정됩니다. true로 설정하면 새로운 융합을 검색하는 데 유용합니다. Changes to the maximum number of equivalent matches to the reference allowed for a single read to be retained: Reads를 fusion chromosome으로 재 Mapping할 때 최대 수는 이제 30입니다. (이전에는 10이었습니다) unaligned ends를 검색할 때 최대 수는 변경되지 않고 10으로 유지됩니다. “Maximum number of hits for a Read” 옵션이 제거되었습니다. “Only use fusion primer Reads” 옵션이 활성화된 경우 paired end Reads가 single end Reads 으로 처리되는 문제를 수정했습니다. Insertions 및 deletions를 포함하는 Read에 대해 unaligned ends가 너무 길거나 너무 짧을 수 있는 문제를 수정했습니다. 따라서 이전 버전과 비교하여 결과에 약간의 차이가 발생할 수 있으며, 이는 결과의 false positive 와 false negatives의 감소로 인한 것으로 예상됩니다. Bisulfite mapping Map Reads to Bisulfite Reference 툴의 분석 속도가 향상 되었습니다. (데이터 특성에 따라 속도가 다를 수 있습니다) Call Methylation Level 툴의 분석 속도가 향상 되었습니다. Import of Read mappings from SAM/BAM는 이제 선택적 SAM tags XR의 methylation 정보를 Read conversion에 사용하고 XG를 reference conversion에 사용합니다. 인식되는 값은 “CT” 및 “GA”입니다. Bisulfite Mapping 데이터를(SAM/BAM ) 내보내고 다시 가져오는 경우 정보가 손실되지 않도록 합니다. SAM/BAM파일의 Export시 bisulfite conversion에 대한 세부 정보가 포함됩니다. Read conversion을 위한 SAM tags XR과 reference conversion을 위한 XG를 사용하여 지정됩니다. tags의 가능한 값은 “CT” 및 “GA”이며, 이는 다른 툴들과의 호환성 향상을 위해 제공됩니다. Workflows Branch on Coverage - 입력된 Coverage 범위 값을 기반으로 Mapping 이후 분석을 수행합니다. Import with Metadata - Raw data들에 Metadata Table을 Overlapping하는 템플릿입니다. Demultiplex Reads 요소를 포함하거나 Split Sequence List 요소를 포함하는 Workflow를 Batch 모드에서 실행할 수 있습니다. Workflow의 Demultiplex Reads elements에서 바코드를 미리 구성할 수 있습니다. Workflow Export elements는 AWS S3의 위치로 내보내도록 미리 구성할 수 있습니다. Search for Reads in SRA Technical Reads 와 biological Reads를 함께 다운로드 할 수 있습니다. 다운로드 할 Read 와 Read의 구조 및 방향을 구성할 수 있습니다. Accession query field에 여러 개의 Accessions을 입력하면 각각 별도로 검색 됩니다. Sequence목록의 최종적인 크기는 더 이상 제공되지 않지만 공간 요구 사항에 대한 추가 정보가 메뉴얼에 추가 되었습니다. Troubleshooting에 대한 정보가 매뉴얼에 추가 되었습니다. Read mappings Apple Silicon processors의 Read mapping 속도가 향상되었습니다. (Map Reads to Reference , RNA-Seq Analysis , Map Reads to Contigs 및 Map Bisulfite Reads to Reference) Stand-alone Read mappings 및 Read mapping tracks에서 deletions이 coverage 그래프와 Reads에서 강조 됩니다. Stand alone Read mappings 의 경우 “Match coloring” Side Panel에서 compactness level이 “Packed”으로 설정된 경우 Read에 적용된 색상을 표시합니다. Import and export VCF Import: Inversions (<INV>), Insertions (<INS>), Deletions (<DEL>) and Tandem duplications (<TANDEM:DUP>)의 Symbolic alleles를 지원합니다. Sequence 정보를 포함하지 않거나 100,000bp보다 긴 Symbolic alleles는 Variant tracks 대신 Annotation tracks로 가져옵니다. 동일한 vcf 레코드에 인코딩된 multiple loci가 있는 variants에 대한 처리가 개선되었습니다. VCF Export: Insertions (<INS>), Deletions (<DEL>), Tandem duplications (<TANDEM:DUP>)에 대한 Symbolic alleles를 표현합니다. deletions를 제외하고 Annotation tracks 의 Variants는 항상 Symbolic alleles로 내보내집니다. Annotation tracks의 Deletions 및 지정된 크기 이상의 Variants도 Symbolic alleles로 내보냅니다. (기본 크기는 1000 bp이며, 이는 InDels < 1000 bp가 Symbolic alleles로 표현되어야 한다는 QCI Interpret 요구 사항에 해당합니다) PacBio의 HiFi Reads를 CLC내로 가져오는 것을 지원합니다. fastq 파일로 내보낼 때 Reads 길이가 524,288bp에서 16,777,216bp로 증가했습니다. SAM/BAM Mapping Files importer: 속도가 개선되었습니다. References 의 Circular flag가 나타납니다. “GFF3 Export” 에서 헤더의 대소문자를 유지합니다. Standard Import의 사용 기록 정보가 자세히 나타납니다. (예: “CSV Table importer”, “Fasta importer” 등) Standard Import 는 AWS S3 위치의 파일을 가져오는 데 사용할 수 있습니다. 이미지를 Bitmap 기반 형식으로 내보낼 때 지원되는 최대 픽셀 수를 초과하지 않도록 화면 해상도 및 고해상도 옵션이 제한됩니다. Sequence Lists Checkboxes를 활성화 하여 Sequence Lists의 보기 내에서 Sequence를 선택할 수 있습니다. list는 표시 여부에 따라 정렬할 수 있으며 표시된 Sequence를 삭제할 수 있습니다. In the Annotation Table view, the following changes have been made to the right-click menu: 선택한 Annotation의 Sequence를 삭제할 수 있습니다. 선택한 Annotation이 있는 Sequence의 이름을 클립보드에 복사할 수 있습니다. GFF로 내보내는 옵션이 GFF3 형식으로 내보내집니다. Table view 에서 선택한 Sequence를 삭제할 수 있고 선택한 Sequence의 이름을 복사할 수 있습니다. CLC Metadata Tables Batch mode에서 분석을 시작하거나 Iterate element로 워크플로를 시작할 때 연결된 데이터가 있는 CLC Metadata Tables을 input으로 직접 사용할 수 있습니다. Workflow를 시작할 때 Batch 단위의 기반이 되는 열을 지정할 수 있습니다. 다른 CLC Metadata Table 또는 Excel, CSV 또는 TSV 파일의 콘텐츠 추가를 수행하는 새로운 옵션이 포함됩니다. CLC Metadata Table의 행을 선택하여 새로운 CLC Metadata Table을 만드는 데 사용할 수도 있습니다. 데이터를 CLC Metadata Table에 연결하면 미리보기가 표시됩니다. Other improvements UniProt에서 Sequences 검색이 업데이트되고 개선되었습니다. PubMed 항목에 대한 링크 및 더 많은 정보가 포함됩니다. Quick Search 및 Local Search 기능이 개선되었습니다. Batch mode에서 launching workflows with control flow elements (Iterate, Collect and Distribute)를 사용하여 Workflow를 시작할 때 Batch 단위의 개요가 조정되었습니다. 이름의 일부를 기반으로 요소를 포함하거나 제외하여 배치 단위의 내용을 조정할 수 있습니다. Low Frequency Variant Detection, Fixed Ploidy Variant Detection 또는 Basic Variant Detection 은 Local Realignment를 사용하여 realign된 mapping과 함께 guidance variant track과 함께 사용된 경우 partial insertions 부분이 감지 될 수 있었습니다. 이제 full insertion이 보고되려면 하나 이상의 개별적 Read 내에 있어야 합니다. QC for Targeted Sequencing 유전자당 coverage 통계를 확인할 수 있습니다. RNA-Seq 분석에서 생성된 Read Mapping 데이터 분석을 지원합니다. “Genome Reference Consortium_masking_hg38_no_alt_analysis_set”은 Reference Data Manager를 통해 reference element로 제공되며 “hg38_no_alt_analysis_set” genome sequence를 사용하는 reference sets의 일부입니다. Genome Reference Consortium 에서 정의한 영역이 포함되어 있어, 주로 U2AF1 유전자에 영향을 미치는 영역을 포함하여 잘못된 duplications를 제거하는 역할을 합니다. Map Reads to Reference Tool 과 함께 유용하게 사용할 수 있습니다. Annotate with Exon Numbers Annotation, Expression 및 Statistical Comparison Track에 Exon 번호를 추가할 수 있습니다. 하나의 transcript 또는 CDS 의 Exon으로 Annotation을 수행합니다. Custom Criteria 필터는 Statistical Comparison Track, Statistical Comparison Table, IsomiR Table 및 miRNA Seed Table을 필터링하는 데 사용할 수 있습니다. Demultiplex Reads has been updated to: 일치하는 Reads가 없는 barcodes를 보고 합니다. 기록에 barcodes 이름을 표시합니다. RNA-Seq 분석을 통해 생성된 Create Sample Reports 및 Combined Report 의 보고서(“Fragment counting statistics Table”)에 Mapping된 Read 비율이 포함됩니다. Create Sample Report 에서 설정된 threshold를 초과하는 Coverage 범위를 가진 대상 지역 위치의 백분율을 QC metric으로 사용할 수 있습니다. QC for Sequencing Reads 에서 long Read는 100,000bp까지만 처리합니다. Local Realignment는 더 이상 RNA-Seq Read mapping의 intron과 같은 coverage가 없는 영역으로 Read를 realigns 하지 않습니다. Remove Duplicate Mapped Reads 는 개선된 방법이 적용되어 paired end Read를 처리할 때 duplicate Read를 식별합니다. 따라서 약간 더 많은 Read가 중복으로 간주될 수 있습니다. Assemble Sequences to Reference은 circular reference의 원점에 걸쳐 있는 Read의 alignment를 지원합니다. Secondary Peak Calling 에는 Peak detection stringency 라는 새로운 옵션이 생겼습니다. The report from Copy Number Variant Detection (CNVs) CNV calling에 의해 영향을 받는 gene의 수를 보여주는 Table을 포함합니다. genome 및 chromosome 수준에서 새로운 coverage plot을 포함합니다. Trim Reads 보고서에는 이제 intact pairs 와 broken pair Read 수에 대한 통계가 포함됩니다. Restriction site database를 REBASE 2022-06-30으로 업데이트 했습니다. CLC Genomics Workbench용 Plug in은 Workbench가 Viewing Mode에서 실행 중일 때도 설치할 수 있습니다. 이외에 다양한 사소한 부분이 개선되었습니다. Changes Toolbox의 RNA-Seq 및 Small RNA Analysis 폴더에 있는 Tool는 자연스러운 분석 흐름에 맞추어 하위 폴더로 정렬되었습니다. “Cloning tool” 은 “Restriction Based Cloning” 으로 이름이 변경 되었습니다. read mapping tracks 및 stand-alone read mappings 에 대한 “Disconnect paired reads” 옵션이 “Show strands of paired reads” 옵션으로 대체되었습니다. AWS Connections AWS connection 설정에서 AWS region을 지정할 수 있습니다. AWS connection이 이미 정의된 이전 버전에서 업그레이드하는 경우 region은 기본적으로 us-east-1로 설정되며 변경이 가능합니다. CLC Genomics Cloud 설정에서 실행되도록 CLC Cloud Module이 설치된 CLC Workbench에서 분석을 제출하려는 경우 필요합니다.
  • [뉴스레터] QIAGEN QDI 솔루션 9월호 조회 3,133 2021. 09. 09 -   예정된 웨비나 OmicSoft 스튜디오 웹 세미나 QIAGEN Omicsoft Studio를 사용한 발현 데이터 분석 내용 : • 정규화된 또는 원시 카운트 데이터(전사체학, 단백질체학, 대사체학 등)를 QIAGEN OmicSoft Studio로 가져오기 • 차등 표현식 테이블, 히트맵, 카운트, PCA/PCOA 등과 같은 다운스트림 출력 생성 • 내보내기 고해상도 그래픽 및 원시 또는 필터링 된 테이블 • QIAGEN Ingenuity Pathway Analysis로 결과 내보내기 • RNA-seq/scRNA-seq/microarray 데이터용으로 사용하기 쉬운 파이프라인 배포 • 공개 데이터(GEO, TCGA 등) 다운로드 또는 비교 옵션을 구현합니다. 일시 : 2021년 9월 29일 오전 3시 참가신청 : 클릭     예정된 교육     IPA 신규 사용자 2부 교육 : QIAGEN IPA를 사용한 대규모 데이터 세트 분석 및 지식 기반 쿼리 • 데이터 세트(RNA-seq, scRNA-seq, proteomics, metabolomics 등)를 업로드하고 IPA에서 대화형 코어/경로 분석 수행 • 생성된 다양한 결과 유형 이해(경로, 주요 조절자, 생물학적 기능/질병에 대한 영향 등) • 다양한 실험 조건(치료, 시점, 단일 세포 클러스터, 질병 유형 등)을 비교하고 유사점 및 대조 식별 • 가설 생성을 위한 데이터 세트 또는 실험 설계 없이도 네트워크 생성 일시 : 9월 8일 오전 3시, 9월 21일 오후 9시 참가신청 : 클릭     IPA 심화 교육: QIAGEN Ingenuity Pathway Analysis(IPA): 심층 교육 내용 • 1부 : QIAGEN IPA 코어 및 비교 분석에 대한 심층 분석 • 2부 : 사용자 데이터 없이도 QIAGEN IPA를 사용하는 방법 자세히 알아보기 일시 : 9월 22일 오후 9시 참가신청 : 클릭     Single-Cell training: QIAGEN CLC Genomics Workbench를 사용한 RNA-seq 및 Single Cell RNA-seq 데이터 분석 내용 RNA-seq 및 scRNA-seq 데이터의 경우 사용자는 다음 방법을 배웁니다. • fastq 파일, 세포 매트릭스 파일 및 메타데이터 가져오기 및 참조 다운로드 방법 • 읽기를 참조 게놈에 매핑하고 매핑된 %, knee plots 등을 표시하는 유전자 및 전사체 수 및 QC 보고서 생성 • 히트맵, 차등 발현 테이블, PCA/PCOA 플롯, t-SNE 플롯, UMAP 플롯, 도트 플롯, 벤 다이어그램 등과 같은 결과의 시각화 생성 • Annotate single-cell clusters overlain with gene expression • RNA-seq 및 scRNA-seq 워크플로우를 쉽게 커스터마이징 • 출판 품질의 그래픽, 표 및 보고서 내보내기 • QIAGEN CLC Genomics Workbench에서 직접 차등 발현 테이블을 QIAGEN Ingenuity Pathway Analysis로 전송 일시 : 2021년 9월 23일 오전 3시 참가신청 : 클릭       신규 고객 성공 사례: 분자 경로를 사용하여 종양의 아킬레스건을 표적으로 오클랜드 대학의 의학 연구원인 Dr. Cristin Print가 어떻게 분자 경로가 파괴되어 암 및 기타 질병을 유발하는지 이해하기 위해 노력하는 방법을 알아보고 고급 경로 분석이 그와 그의 팀이 암 및 질병 연구에 대한 통찰력을 얻는 방법을 어떻게 변화시켰는지에 대한 그의 이야기를 탐구해보세요.     Clinical Insights    HGMD 웹 세미나 : HGMD Professional을 사용하여 변이 지식을 극대화하세요. 내용 - HGMD Professional의 힘을 발견하고 전 세계 실험실에서 임상 테스트 해석에 HGMD Professional을 사용하는 이유를 확인 - 온라인 인터페이스 및 다운로드 가능한 HGMD 데이터베이스 사용 방법 알아보기 일시 : 2021년 9월 9일 오후 8시 참여신청 : 클릭   HSMD 웨비나: 변이에 주석을 달고 유병률을 평가하기 위해 실제 종양 사례 및 QIAGEN 지식에서 얻은 인사이트 활용: 새로운 체세포 데이터베이스 도입 내용 - HSMD에 힘을 실어주는 콘텐츠 소스 - 연구, 분자 테스트 및 의약품 개발을 포함한 여러 응용 분야에 HSMD를 사용하고 적용하는 방법과 어떤 상황에서 HSMD에 액세스할 수 있는지 탐색 일시 : 2021년 9월 29일 오후 12시 참여신청 : 클릭   QCI 웨비나: NGS 2차 분석 워크플로를 5단계로 단순화하는 방법 - QCI 2차 분석에서 NGS 분석 파이프라인을 생성, 수정, 검증 및 실행하는 방법을 알아봅니다.> - 간단한 5단계로 전체 시퀀싱 실행을 분석하는 방법에 대한 가상 데모 - QCI Secondary Analysis가 규정 준수 관리를 단순화하고 값비싼 하드웨어, 추가 IT 리소스 및 고급 생물정보학 기술의 필요성을 최소화하는 방법 보러가기     HGMD® Professional의 2021.2 릴리스를 발표합니다. 이제 HGMD Professional의 여름 릴리스를 사용할 수 있습니다. 323,661개 이상의 전문가가 선별한 질병 유발 돌연변이를 포함하는 HGMD는 생식계열 돌연변이의 가장 크고 가장 신뢰할 수 있는 출처로 남아 있습니다. 이 새 릴리스에는 이전 릴리스보다 8,954개 더 많은 돌연변이 항목이 있습니다. 신경 장애에 대한 새로운 HGMD 애플리케이션 노트 보러가기 새로운 COSMIC 솔루션 개요 보러가기 새로운 QCI 해석 빠른 시작 안내서 보러가기  
  • [릴리즈] QIAGEN CLC Genomics version 21 새로운 업데이트 조회 2,806 2021. 08. 24 - QIAGEN CLC Genomics version 21의 최신 업데이트 알아보기 QIAGEN CLC Genomics 버전 21(v21)에 대한 최근 플러그인 업데이트에는 QIAGEN CLC Genomics Workbench 내의 새로운 tools 및 데이터베이스 액세스가 포함됩니다. 새 업데이트를 통해 다음을 수행할 수 있습니다. 새 업데이트를 통해 다음을 수행할 수 있습니다: MGI/BGI 시퀀서에 read를 import 예를 들어 Agilent UMI 패널을 분석할 때 유용한 "i1" 인덱스 fastq 파일을 포함하여 Illumina 시퀀서에서 read를 import Illumina의 SARS-CoV-2 ARTIC V3 패널에 대한 새로운 workflow에 액세스 QCI Interpret에 variant call 업로드를 위한 tools 재설계 새로운 해당 tools를 사용하여 variant로부터 consensus sequence 생성 haplotype calling 수행 및 유전자형 genotype-aware tracks 활용 single cell 적용을 위한 TCR 레퍼토리 분석 수행 인간 게놈에서 바이러스 통합 사이트 식별 및 시각화 16S 또는 ITS 시퀀싱 데이터의 기능적 추론 또는 copy number normalization를 위한 PICRUSt2 기반 지원 활용 소프트웨어에서 직접 Reference Virus DataBase (RVDB) 액세스 그림1. 새로운 Identify Viral Integration Sites tool를 이용하여 host genome에 viral integration site 의 evidence를 보여준다.   신규 및 업데이트된 QIAGEN CLC 플러그인의 기능 Biomedical Genomics Analysis 플러그인 새로운 BGI/MGI Sequencing Import tool Agilent UMI 패널 데이터를 지원하기 위해 확장된 옵션: fastq 파일 import 이제 R1 앞에 i1이 추가된 쌍 읽기로 R1, R2 및 i1이 있는 세 개의 fastq 파일 import 이제 VDJ tools와 함께 클론 형 import/export를 사용 가능 Structural Variant Caller의 런타임 및 성능 개선 Upload to QCI Interpret 및 QCI Interpret Translational 완전히 rework 되어 브라우저 로그인을 통해 쉽게 인증 CNV, fusions, inversions, TMB 및 MSI를 포함하여 더 넓은 범위의 variants를 업로드 이 tools는 업로드를 쉽게 자동화할 수 있도록 서버 및 workflows를 지원 Create Consensus Sequences from Variants는 variant track과 관련 reference에서 consensus sequences를 생성 낮은 coverage 영역을 마스킹 Illumina 분석 workflows에 대한 새로운 SARS CoV-2 ARTICv3 패널 New Haplotype Calling plugin 새로운 플러그인은 phasing 정보가 있는 variants의 detection, import, export, validation 옵션과 variant locus, allele variants, haplotype alleles 그리고 microhaplotypes 정보를 전달합니다. QIAGEN CLC Single Cell Analysis Module T Cell repertoire analysis 은 new workflows와 tools에 완벽히 적용 Doublet detection 및 removal은 Single Cell tool에 QC에서 사용 가능 Create Expression Plot tool에서 violin plots 생성 가능 QIAGEN CLC Microbial Genomics Module Identify Viral Integration Sites tool은 hybrid capture panel database 이용해서 host genomes의 viral integration events를 감지할 수 있습니다. 원형의 interactive 그리고 확대/축소 가능한 host/virus genome viewer 이용하여 integration event를 자세히 조사 가능 coverage, unaligned-end coverage 그리고 CDS track overlays와 함께 broken-pair coverage의 visualization 제공 근접한 유전자는 synchronized table에서 확인 Analyze Viral Hybrid Capture Panel Data workflow는 hybrid capture 기술을 사용하여 분석된 샘플에 가장 널리 퍼진 viral species 와 그 variants를 식별 PICRUSt2는 16S 또는 ITS 시퀀싱 데이터의 기능적 추론 또는 CNV normalization의 사용 가능 FDA(Food and Drug Administration)의 RVDB(Reference Virus Data Base) 및 새로운 QIAGEN Microbial Insights – Prokaryotic Taxonomy Database(QMI-PTDB)는 이제 Download Curated Microbial Reference Database tool을 사용하여 다운로드 가능  
  • [뉴스레터] 2021년 6월 QDI Newsletter 조회 2,362 2021. 06. 08 -   예정된 Webinar   IPA Webinar : From data to biological insight using QIAGEN CLC Single Cell Module and QIAGEN IPA 일시 : 2021년 6월 10일 01:00 AM / 1시간 진행 주제 임신 중 조혈 과정의 복잡한 단계인 장기 발달에서 가계 혈통은 만능 조혈 모세포에서 최종 분화 세포 유형에 이르기까지 다양한 단계에서 관여합니다. 간 발달의 세포 및 분자 메커니즘을 분석하는 것은 이 중요한 장기를 구성하는 세포 유형과 그들이 하는 역할을 이해하는 데 핵심입니다. 이번 웨비나에서는 cell type clusters와 그들의 biology를 강조하기 위해 태아 간의 single-cell transcriptomes를 분석합니다. 참여 신청하기   COSMIC Webinar : COSMIC: Describing millions of somatic mutations at high resolution 일시 : 2021년 6월 15일 04:00 PM / 1시간 진행 주제 COSMIC의 소개와 hand-curated content 모든 유전자는 암에서 체세포 돌연변이의 패턴을 가지고 있으며, COSMIC은 암 유전자 인구조사에서 700개 이상의 병원성 유전자를 기능적으로 상세히 기술합니다. 표현형 및 유전형 주석은 접근 가능하고 통합 가능한 고해상도 형식으로 제공됩니다. COSMIC은 정밀 약물에 대한 저항성을 유발하는 돌연변이를 설명합니다. 암을 유발하는 돌연변이는 많은 유전적 메커니즘을 덮고 있으며, 모두 COSMIC에 설명되어 있습니다. The Cancer Mutation Census는 질병, 돌연변이 작용성에 대한 영향을 측정하기 위한 모든 돌연변이에 대한 지표를 상세히 나타냅니다. 동아시아 암 환자에게 존재하는 유도 및 활성 가능한 돌연변이를 식별하는 방법 참여 신청하기     예정된 교육   OmicSoft 및 IPA 교육 : Discovery from public oncological data using QIAGEN Omicsoft OncoLand and QIAGEN IPA 일시 : 2021년 6월 18일 03:00 AM / 1시간 30분 주제 이번 교육에서는 GEO, TCGA, CCLE 및 기타 출처의 공개 종양 데이터를 사용하여 약물 표적 및 주요 유전자뿐만 아니라 바이오 마커를 발견하고 검증하는 방법에 대해 논의합니다. QIAGEN Omicsoft OncoLand, QIAGEN Ingenuity Pathway Analysis(IPA) 및 OmicSoft Land Explorer 웹 인터페이스를 사용합니다. 참여 신청하기   CLC 교육 : CLC teaching package: Incorporating NGS Analysis software into your curriculum  일시 : 2021년 6월 25일 01:00 AM / 1시간 주제 QIAGEN CLC Genomics Workbench 소프트웨어와 데이터 분석 응용 프로그램을 소개합니다. QIAGEN CLC Genomics Workbench는 RNA-seq, single-cell RNA-seq, variant calling, 후생유전학 분석, de novo assembly, genome finishing, phylogenic tree construction, metagenomic analysis, Sanger sequencing, molecular biology applications 등을 포함하여 다양한 파이프라인에 널리 사용됩니다. 참여 신청하기     Single Cell Land에 대한 새 블로그 콘텐츠를 통해 Harness the power of deeply-curated scRNA-seq data to accelerate discovery and validation을 알아보세요. 최신 결과를 검증하기 위해 고도로 선별된 single-cell(scRNA-seq) 데이터를 찾고 계신가요? 검출되지 않는 관심 있는 유전자를 찾기 위해 publication의 데이터를 처리하는 데 오랜 시간을 보낸 적이 있으신가요? single-cell portal을 사용해 보았지만 중요한 메타 데이터가 부족하다고 생각하시나요? QIAGEN OmicSoft DiseaseLand 및 OncoLand 프레임 워크를 확장하여 single-cell data를 빠르게 탐색하는 새로운 QIAGEN OmicSoft Single Cell Land가 출시되었습니다. >> 자세히 보기   SARS-CoV-2 게놈 감시 데이터 분석 확장에 대한 블로그 콘텐츠가 업데이트되었습니다. 최근, SARS-CoV-2의 돌연변이가 증가함에 따라 양성 COVID-19 샘플의 NGS를 사용하여 다양한 변종의 게놈 감시를 강화하는 것이 필수적이게 되었습니다. 이에 QIAGEN이 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보세요. >> 자세히 보기   SARS-CoV-2 돌연변이 분석을 위한 워크플로우 구축에 대한 새 블로그 게시물이 있습니다. 현재 패널 데이터가 미리 구축된 솔루션에서 지원하지 않는 경우 QIAGEN CLC Genomics Workbench에서 간단한 워크 플로우를 생성하여 패널 데이터를 쉽게 분석할 수 있습니다. 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요.     Clinical Insights    QCI Interpret One Webinar : Advancing Personalized Oncology with Transcriptomic Profiling and Mechanistic Modeling 일시 : 2021년 6월 8일 11:00 PM 이 웨비나에서 알라크리스의 차세대 시퀀싱 데이터 분석 책임자인 모리츠 슈테는 정밀 종양학 워크플로우의 일환으로 RNA 시퀀싱 단독 또는 전체 엑솜 시퀀싱과 결합하는 이점을 이야기합니다. RNA-seq가 분자 변화를 식별하고 종양 미세 환경을 조명하는 방법에 대해 논의하는 것 외에도 Schütte 박사는 분자 데이터의 수학적 모델링이 약물 민감도를 예측할 수 있는 방법을 설명합니다. 참석하려면 여기를 클릭하세요.   QIAGEN Solid Tumor Summit 2021 : 2021년 6월 29일, 30일 09:00 PM QIAGEN의 Solid Tumor Summit에 초대합니다. 이 이벤트에서는 solid tumor management 분야에 관련된 모든 사람들에게 독특한 경험을 제공할 것입니다. 여기를 클릭하여 등록하세요.   5 reasons why you should use COSMIC to identify cancer mutations 국가 기준 연구소가 HGMD Professional을 신뢰하는 이유에 대한 새로운 콘텐츠가 있습니다. HGMD가 Quality over Quantity에 초점을 맞추어 기계 학습 또는 인공 지능을 사용하는 다른 플랫폼보다 어떤 것이 뛰어난 지 확인하세요.   최근 개최했던 Every Lab Summit을 놓친 분들을 위해서 녹화 자료를 여기서 모두 볼 수 있게 해두었습니다. 이번 이벤트에서 전문가들은 소규모에서 중견 임상 진단 연구소가 대형 병원 네트워크 및 대학 센터의 동일한 속도, 전문 지식 및 신뢰를 가진 정밀 종양학을 위한 포괄적인 게놈 프로파일링 서비스를 제공하기 위해 얼마나 경쟁할 수 있는지를 보여줍니다.  
  • [뉴스레터] QIAGEN Digital Insight 4월 소식 조회 3,028 2021. 03. 30 - 1. Scale up, quickly and easily: SARS-CoV-2 genomic surveillance data analysis 여러분의 연구실에서는 SARS-CoV-2 분석과 보고의 급증에 대비하고 있으신가요? SARS-CoV-2  게놈 감시 데이터 분석을 빠르고 쉽게 확장할 수 있는 솔루션인 QIAGEN CoV-2 Insights 서비스 솔루션을 사용하면 광범위한 IT 인프라나 생물 정보학 전문 인력 없이 샘플을 자동으로 처리하고 몇 분 내에 간결한 결과를 제공하여 공중 보건 파트너와 공유 할 수 있습니다. 추가 비용없이 QIAGEN CLC Genomics Workbench에서 결과를 시각화 할 수도 있습니다. 또한 온 디맨드로 확장하고 조정하는 글로벌 클라우드 인프라를 사용하여 가장 빠르고 가장 안전한 데이터 처리를 제공합니다. 아래 링크를 통해 자세한 내용을 확인해보세요! >> 자세히 보기     2. Human Gene Mutation Database (HGMD) Professional 인간 유전병을 담당하는 병원성 유전자 병변에 대한 최신 데이터가 필요하신가요? HGMD Pro의 실용적이고 신뢰할 수 있는 데이터로 더 많은 사례들을 빠르게 해결할 수 있습니다. >> 자세히 보기     3. Faces Behind QIAGEN Digital Insights 올바른 치료 대상을 찾고 있으신가요? 아니면 다음 암 바이오마커를 찾길 원하시나요? 특정 질병의 맥락에서 행동 메커니즘을 이해할 필요가 있으신가요? Elodie Dubus가 QIAGEN Digital Insights 솔루션을 통해 고객이 이러한 목표에 도달할 수 있도록 돕는 방법을 확인하세요. >> 자세히 보기     4. Single cell analysis reveals distinct immune landscapes in transplant and primary sarcomas that determine response or resistance to immunotherapy ‘면역요법은 원발성 종양과 이식 종양에서 다르게 작용하는가?’ @DukeUniv의 암 연구원이 이식 vs 원발성 종양에서 발견된 면역 세포의 single-cell analysis를 위해 QIAGEN OmicSoft Suite를 사용하는 방법과 이러한 세포가 면역 치료의 효과에 어떻게 역할을 하는지 온라인 저널을 통해 확인하세요. >> 자세히 보기
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