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预先索引组装的TN5转座体53152
每个井都包含4 µL的8 µm预组装TN5转身。该浓度是索引底漆对和TN5（8 µM TN5 + 4 µM寡核A + 4 µm寡核B）的组合。使用50,000个细胞在ATAC-SEQ中验证了预先索引的组装TN5转座体。测试了所有I5和I7指数组合，以确保在生物学相关的标记反应中效率。i5和i7索引组合被鉴定出来产生较少的测序读数，用索引N709代替，并在重新测试后产生正常的测序读数，以确认它们产生最佳结果。井，其中N709更换了该行中其他井的索引，并在上面的板映射中用红色N709*突出显示，以轻松查看板的逻辑布局的变化。
基于PA-TN5插入模式的TIP-SEQ的峰值通话参数的合理设计提高了预测能力
基于PA-TN5插入模式的TIP-SEQ的峰值呼叫参数的合理设计可提高预测能力。Thomas Roberts（0009-0006-6244-8670），Hiranyamaya Dash（0009-0005-5514-505X），TeemuK.E.Rönkkö（0000-0003-4865-4815）我们每个人都应隶属于： - 伦敦帝国学院的脑科学系，迈克尔·乌伦·枢纽爵士，伦敦怀特城校园，W12 0BZ，英国 - 英国伦敦伦敦帝国学院，英国伦敦伦敦帝国学院，Teemu K.E.Rönkkö，伦敦帝国学院。 Ø，丹麦 *贡献同样抽象的表观基因组分析提供了对控制基因表达的调节机制的见解。在基本水平上，这些机制由结合DNA或修饰染色质的蛋白质确定。Chip-Seq和Cut＆Tag等技术在绘制此类蛋白质的结合位点遍布基因组。最近的进步导致了Tip-Seq的发展，Tip-Seq是一种高度敏感的方法，旨在增加每个样品的唯一读数数量。它的设计结果在新的库功能中，尚未通过比较分析探索。通过对生物信息学工具和参数的广泛评估，我们开发了一条分析管道，该管道非常适合TIP-SEQ数据，包括线性重复数据删除，阅读优先级和读取转换。在https://github.com/neurogenomics/peak_calling_tutorial.git上可以在GitHub上获得优化峰通话的教程。使用转录因子结合曲线（TFS），我们表明我们的优化管道大大降低了峰宽度至50％以下，更精确地将峰顶与已知基序保持一致。我们的方法论进步大大提高了TIP-SEQ数据质量，并且周到的分析参数的设计广泛适用于所有基于PA-TN5的分析测定法。
辐射杂种的汇总分析确定了哺乳动物细胞生长和药物作用的基因座
TN5转座子标记双链DNA和RNA/DNA杂交产生的核酸，这些核酸准备被放大以进行高通量测序。必须探索TN5转座子的核酸底物以增加TN5的应用。在这里，我们发现TN5转座子可以将寡核酸转置超过140个核苷酸的单链DNA的5'端。基于TN5的此属性，我们开发了一种基于标记和启用连接的单链DNA测序方法，称为Table-Seq。通过一系列反应温度，时间和酶浓度测试，我们将表格seq应用于链特异性的RNA测序，从总RNA的30 pg开始。此外，与传统的基于DUTP特异性的RNA测序相比，该方法检测到更多的基因，具有较高的链特异性，并且在基因之间显示出更均匀分布的读数。一起，我们的结果提供了有关TN5转座子特性的见解，并扩展了TN5在尖端测序技术中的应用。