-

Parse Biosciences推出Trailmaker資料分析平台,簡化單細胞定序工作

這套最新雲端平台可簡化單細胞資料的端到端分析

西雅圖--(BUSINESS WIRE)--(美國商業資訊)-- 可得可擴展單細胞定序解決方案的一流供應商Parse Biosciences今天宣布推出專為單細胞資料分析打造的易用雲端平台「Trailmaker™」。快速、可擴展、並有能力提供端到端分析的Trailmaker移除了常見的分析障礙,可在短時間內將單細胞資料轉化為生物學見解。

單細胞RNA定序 (scRNA-seq) 提供研究者對生物系統的全面性見解,並找出應用於多元領域的方法,像是發育生物學、腫瘤學和免疫學。有鑑於單細胞RNA定序的應用和實驗規模逐日成長,需要可用資料分析方法的呼聲日高,以便易研究人員取得生物學方面的見解。

「傳統單細胞資料分析造成的挑戰甚多,包括資料處理、視覺化、資料整合與詮釋,以及缺乏能夠處理資料的專家。」Parse Biosciences共同創辦人暨技術長Charlie Roco表示,「我們的目標是簡化單細胞研究,使之更具成本效益和擴展性。有了Trailmaker,任何科學家都能夠輕鬆處理並分析單細胞資料,加速從實驗和專案中汲取見解。」

Trailmaker可以從Evercode Whole Transcriptome工具組產生單細胞定序原始資料 (FASTQ)。只需輕點幾下,便可以將下游資料可視化,並得出可發表的數據,完全不需要程式碼。

這個新平台是Parse Biosciences在2024年初收購Biomage的直接成果。這個經品牌再造和強化資料分析能力的平台在收購時已獲4500多名研究者採用,如今正式開放Parse Biosciences客戶和所有學術研究人員免費使用。

Parse Biosciences將在今年6月1日至5日於德國柏林召開的「歐洲人類遺傳學年會」(European Society of Human Genetics Meeting) 上發表Trailmaker的功能。

關於Parse Biosciences

Parse Biosciences是一家全球性的生物科學公司,其使命是加速人體健康和科學研究的發展。該公司協助研究人員以前所未見的規模和便利性進行單細胞定序。其開創性方法已促成癌症治療、組織修復、幹細胞治療、腎臟和肝臟疾病、大腦發育和免疫系統等方面的突破性發現。

Parse的成立是基於華盛頓大學研發的一項顛覆性技術,迄今為止已籌集資金超過1億美元,並被全球近2000多家實驗室所採用。其日益豐富的產品組合包括Evercode Whole Transcriptome、Evercode TCR、Evercode BCR、CRISPR Detect、Gene Capture以及一款資料分析軟體工具。

Parse Biosciences的總部位於華盛頓州西雅圖市生氣蓬勃的南湖聯合區,其34000平方英尺的總部和超先進實驗室不久前才落成啟用。

免責聲明:本公告之原文版本乃官方授權版本。譯文僅供方便瞭解之用,煩請參照原文,原文版本乃唯一具法律效力之版本。

Contacts

Jay Roberts, SRPR
jay@shevrushpr.com | 917.696.2142

More News From Parse Biosciences

Parse Biosciences推出免疫組庫與轉錄組分析工作流程

西雅圖--(BUSINESS WIRE)--(美國商業資訊)-- 易於取得且可擴充的單細胞定序解決方案的領導廠商Parse Biosciences今日宣布,在其資料分析平台Trailmaker™中正式推出完全整合的免疫組庫與全轉錄組分析工作流程。這一新增功能與Parse現有的Evercode免疫系列產品形成互補,為研究人員實現了完整的端對端工作流程。 此前,免疫學家一直缺乏專門設計的整合平台,難以將免疫組庫資料與全轉錄組單細胞洞見相關聯。因此,解讀克隆行為、理解功能性細胞狀態和得出有意義的生物學結論,往往需要整合零散工具、自訂程式碼或不一致的視覺化方法。Trailmaker的新增功能直接解決了這些難題,它提供了一套易於取得的端對端免疫圖譜分析解決方案,在統一環境中整合了免疫組庫資料和轉錄組資訊。 該新增功能透過結合分析免疫組庫和全轉錄組資料,讓研究人員能夠全面瞭解克隆結構、多樣性和抗原驅動特徵。使用者可在整合的UMAP圖上視覺化克隆型和細胞類型,透過頻率圖和蜂巢圖快速辨識優勢克隆,並利用獨特的基序分析偵測保守模式。透過將免疫組庫資料與全轉錄組表達資料相關聯,Trailmaker可以輕鬆...

Parse Biosciences與Graph Therapeutics達成合作,共建大型功能性免疫擾動圖譜

西雅圖和維也納--(BUSINESS WIRE)--(美國商業資訊)-- Parse Biosciences與Graph Therapeutics (Graph)今日宣布建立策略性合作夥伴關係,共同打造全球規模最大、最全面的免疫細胞擾動圖譜之一。此次合作將利用Graph的實驗室閉迴路平台與Parse的GigaLab技術,對免疫系統疾病病患的數億個細胞進行系統性擾動分析,讓免疫系統高度動態的行為特徵能夠被AI優先的藥物研發所利用。這一措施將降低針對免疫介導疾病病患的新型治癒性療法的研發風險,同時加快研發進程。 自身免疫性疾病和免疫介導疾病的發病機制與特定情境及病患個體的免疫細胞群體反應相關,這使得藥物研發人員難以辨識藥物標靶,也無法準確預測臨床效果。Graph與Parse的合作旨在因應這一挑戰,將Graph源自病患樣本的真實疾病模型與Parse可擴充的全轉錄組單細胞技術相結合,對數億個人類細胞進行分析,揭示驅動疾病發生的多樣化免疫與組織相互作用機制。這種方法簡化了藥物發現流程,可避免代價高昂的後期研發失敗,每款成功上市的藥物可望因此節省數百萬美元研發投入。 Graph的平台將精密的原代病...

Parse Biosciences和Codebreaker Labs達成合作,規模化應用全轉錄組單細胞定序分析與因果基因組學技術

西雅圖--(BUSINESS WIRE)--(美國商業資訊)-- 可擴充且易於取得的單細胞定序解決方案的領導廠商Parse Biosciences今日宣布與Codebreaker Labs達成合作,雙方將共同開發並驗證一款突破性平台。該平台可同時檢測數千種基因變異,並在單細胞解析度下測量變異產生的影響。透過結合Codebreaker的合成生物學平台和變異工程能力,以及Parse的Evercode™技術的規模化優勢與易取得特性,本次合作旨在生成AI開發者、藥物研發團隊和臨床研究人員日益尋求的因果關係資料。 目前的基因組學研究嚴重依賴觀測資料,也就是在大規模人群中出現的變異。但罕見變異和個體特異性變異(這類變異往往僅出現在單一個體或單個家族中)幾乎無法透過這種方式展開研究,原因在於攜帶此類變異的個體數量過少,無法得出具備統計學意義的結論。這就導致即便是以觀測資料集為基礎訓練出的最先進模型,也會在這類罕見變異的研究中存在盲區。 這款全新平台透過規模化建構變異模型、測量變異在人類細胞中產生的影響,攻克了上述局限性,能夠生成觀測資料集無法提供的因果標籤。同時,該平台結合高通量單細胞檢測技術,確保...
Back to Newsroom