TruPool® 挚璞®
寡核苷酸池

兼具通量 - 产量平衡的寡核苷酸混合文库

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寡核苷酸池

兼具通量 - 产量平衡的寡核苷酸混合文库

寡核苷酸池是由数百至数百万种寡核苷酸组成的混合文库,通常以单链寡核苷酸的形式进行生产和交付。
此外,寡核苷酸池还可以经由扩增、纠错,以双链DNA的形式交付,
或克隆到通用或定制的载体中,并以混合质粒文库的形式交付。

寡核苷酸池是由数百至数百万种寡核苷酸组成的混合文库。通常以单链寡核苷酸的形式进行生产和交付。此外,寡核苷酸池还可以经由扩增、纠错,以双链DNA的形式交付,或克隆到通用或定制的载体中,并以混合质粒文库的形式交付。

产品亮点

通量灵活

  • 多种TFT-DNA合成芯片通量规格支持不同文库大小的定制

通量-产量平衡

  • 单一Oligo产量高于已商业化的CMOS电化学和喷墨打印DNA合成技术路线

高保真度 [1] [2]

  • 覆盖度可达>99.9%
  • 错误率低至<0.6%/碱基
  • 世界领先的电化学DNA合成质量

高度均一 [1] [2] [3]

  • 扩增前Q95:Q5<2.0X
  • 扩增前Q99.5:Q0.5<4.0X
  • 扩增后Q95:Q5可低至<4.0X

满足序列定制化需求 [4]

  • 支持简并碱基
  • 支持特殊碱基
  • 支持5’端修饰

应用场景

  • 靶向NGS测序捕获探针
  • 基因突变文库
  • 高通量抗体发现
  • 高通量适配体发现
  • AI辅助蛋白设计
  • CRISPR gRNA筛选文库
  • 慢病毒shRNA筛选文库
  • 工厂级并行基因合成
  • 种质开发和鉴定
  • DNA信息存储

产品类别

产品类别 交付方式 可选定制化 每种寡核苷酸产量 寡核苷酸长度 寡核苷酸池容量 交付周期
挚璞®
标准版
单链DNA,
未扩增 [5]
• 3'-OH
• 5'-磷酸化 [4]
• 简并碱基 [4]
• 特殊单体 [4]
飞摩尔级 [6] 30~150nt [7] • 4K芯片:
单张芯片至多4,096条

• 65K芯片:
单张芯片至多65,536条

• 0.5M芯片:
即将推出 [8]
5~15个
工作日
挚璞®
双链版
双链DNA,
经扩增
- 皮摩尔至纳摩尔级 8~20个
工作日
挚璞®
克隆版 [9]
混合克隆质粒
产品类别 挚璞® 标准版 挚璞® 双链版 挚璞® 克隆版[9]
交付方式 单链DNA,未扩增 [5] 双链DNA,经扩增 混合克隆质粒
可选定制化 • 3'-OH
• 5'-磷酸化 [4]
• 简并碱基 [4]
• 特殊单体 [4]
-
每种寡核苷酸产量 飞摩尔级 [6] 皮摩尔至纳摩尔级
寡核苷酸长度 30~150nt [7]
寡核苷酸池容量 • 4K芯片:单张芯片至多4,096条
• 65K芯片:单张芯片至多65,536条
• 0.5M芯片:即将推出 [8]
交付周期 5~15个工作日 8~20个工作日

技术指标 - 挚璞® 标准版

寡核苷酸池容量 单张芯片最多4,096或65,536种
寡核苷酸长度 长至150nt
覆盖度 >99.0%
错误率 <1.0%/碱基
扩增前均一性 • 大于90%的寡核苷酸产量处于3.0倍范围内
• 大于99%的寡核苷酸产量处于5.0倍范围内
可选修饰 • 3'-OH
• 5'-磷酸化
可选特殊单体 • 简并碱基
• 特殊单体
交付周期 5~15个工作日
寡核苷酸池容量 单张芯片最多4,096或65,536种
寡核苷酸长度 长至150nt
覆盖度 >99.0%
错误率 <1.0%/碱基
扩增前均一性 • 大于90%的寡核苷酸产量处于3.0倍范围内
• 大于99%的寡核苷酸产量处于5.0倍范围内
可选修饰 • 3'-OH
• 5'-磷酸化
可选特殊单体 • 简并碱基
• 特殊单体
交付周期 5~15个工作日

挚璞® 订单流程

提交订单

订单确认

芯片生产

芯片质控

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寡核苷酸池

[1] 使用4K通量寡核苷酸池进行评估,长度为120nt,含有长度为20nt的UMI区域。寡核苷酸池经20个PCR循环扩增,并用测序获得10M读数。

[2] 寡核苷酸序列和微阵列设计、纯化手段、扩增手段、测序建库手段的差异,也可能会影响覆盖度、均一性、错误率等参数。

[3] 比对到每个参考序列的UMI计数和读数计数分别用于评估扩增前和扩增后的均一性。

[4] 有关供应情况和具体要求,请咨询我们的客户服务经理。

[5] RNA/XNA寡核苷酸池,预计将于2025年底推出。

[6] 数据取决于寡核苷酸的长度和所选芯片种类,该评估是在长度为4K通量、120nt的寡核苷酸池上进行的。

[7] 如果您对长度超过150nt的寡核苷酸池感兴趣,请咨询我们的客户服务经理。

[8] 预计到2025年底,可提供单芯片容量达0.5M的寡核苷酸池。

[9] 该服务预计将于2025年底推出。

Dr. Kang Kang

Partner & CBio

Dr. Kang received his Ph.D. in Bioinformatics and Systems Biology from the University of Hong Kong in 2018, then became a scientific co-worker of the Leibniz Association (Leibniz-HKI) and a visiting scientist at the Novo Nordisk Foundation Center for Biosustainability (DTU Biosustain) at the Technical University of Denmark. He was a scientist at BGI-Shenzhen and co-founded the synthetic biology research group. He was a senior bioinformatics engineer and brand advisor at WeGene. In 2021, Kang joined Biosysen Limited as a co-founder and served as Chief Informatics Scientist. He is also an advisor and author of the biotech media "Regenesis". He has been dedicated to the R&D and industrialization of OMICs technologies, high-throughput technologies, and synthetic biology for over 10 years. He joined LinkZill in March 2023, responsible for semiconductor life science tools and product planning.