技術文章

全新的MAP Sequence 2.0 App能夠通過LC-MS分析寡核苷酸序列圖譜,確認長鏈RNA分子的完整性、線性序列和修飾情況。用戶通過序列特異性RNase酶對RNA進行酶切,生成可預測的酶切寡核苷酸產物后,可通過LC-MSE對這些酶切寡核苷酸進行分析,構建寡核苷酸圖譜。這一過程類似于酶切蛋白質后的肽圖分析。而MAP Sequence信息學工具會利用質量和碎片信息,將圖譜中的峰與酶切片段進行匹配。

圖1. 使用MAP Sequence 2.0版比較sgRNA經三種酶(RapiZyme Cusativin、RapiZyme MC1和RNase T1)酶解后獲得的序列覆蓋率。合并序列覆蓋率表明,通過工作流程中概述的復合酶解方法,可以實現沃特世sgRNA的完整序列表征。
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能夠原生處理來自 BioAccord、Xevo G3 QTof和Xevo MRT系統的數據,可以根據自身對可用性、靈敏度和質量準確度的需求選擇合適的平臺。
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具備整合多次圖譜分析結果,和靈活支持多種酶切策略的能力,為實現高可信度的高序列覆蓋率提供了較大可能。
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提供多種用于數據審查和報告的數據及結果可視化工具,能夠清晰、簡潔地呈現圖譜中單個酶切寡核苷酸的結果,以及整個分子圖譜的匯總結果。
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搭載在waters_connect質譜軟件平臺,作為一款合規軟件,waters_connect可部署于產品及工藝研發階段的RNA表征工作,也可用于構建經驗證的常規分析方法,在受監管的生產與產品放行流程中監控這些關鍵屬性。

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