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产品资料 – 用于二代测序的 NEBNext® 试剂 – 适用于 Illumina 测序平台/Ultra II DNA & RNA
NEBNext® Ultra™ II DNA PCR-free 文库制备试剂盒（含纯化磁珠） 收藏
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#E7415L
96 次反应
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#E7415S
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NEBNext® Ultra™ II FS DNA PCR-free 文库制备试剂盒 – 含片段化酶
NEBNext® Ultra™ II FS DNA PCR-free 文库制备试剂盒 – 含片段化酶（含纯化磁珠）
产品特点
·起始量范围广：250 ng 至 1,000 ng 的起始 DNA 均可制备高质量文库，且无需扩增步骤
·更高的文库产量，获得更多有用信息
·提高文库均一性，进而提高测序质量
·不同类型的起始样本，均可制备 PCR-free 文库
·通过优化的 PCR-free 实验流程，减少手动操作时间，并可与自动化兼容
·配合使用 NEBNext 多样本接头引物试剂盒 1（Unique 双端 Index 引物，UMI 接头，适用于 DNA）（NEB #E7395）或其它具有3‘ T 突出的适用于 Illumina 平台的接头
·试剂盒提供 SPRIselect® 磁珠，可灵活方便地进行片段筛选和纯化
·也可提供不含样品纯化磁珠的 NEBNext Ultra II DNA PCR-Free 文库制备试剂盒
产品描述
没有偏差！基于简化可靠的 Ultra II 流程，适用于 Illumina® 测序平台的本试剂盒可为 DNA-seq 提供无需扩增的文库制备流程。即使 DNA 起始量低至 250 ng，也可获得高质量、高产量的文库，而无需担忧 PCR 偏差。
NEBNext Ultra II DNA PCR-Free 文库制备试剂盒包含不同起始量、已打断的 DNA 文库制备所需的所有酶和缓冲液，以便在 Illumina 平台上进行二代测序，且不需要扩增步骤。快速、用户友好的流程仅需最少的手动操作时间，在无需 PCR 的情况下，就可获得优异的文库产量和 GC 覆盖度。
为方便起见，该试剂盒还提供 NEBNext 样品纯化磁珠（Beckman Coulter 的 SPRIselect 磁珠），可用于片段筛选和酶反应纯化步骤。
注意：如果您的起始 DNA 尚未打断，我们推荐您使用 NEBNext Ultra II FS DNA PCR-Free 文库制备试剂盒 – 含片段化酶，该试剂盒将 DNA 片段化、末端修复和加 dA 尾优化到同一管中，无需纯化或移液。
产品描述：
使用 NEBNext Ultra II DNA PCR-free 文库制备试剂盒，能获得更高的文库产量。
A.以 1 µg NA19240 基因组 DNA（Coriell Institute）为起始样本，使用 NEBNext Ultra II DNA PCR-free 文库制备试剂盒和 Illumina TruSeq® PCR-free 文库制备试剂盒分别制备 PCR-free 文库，350 bp 插入片段作为筛选标准。
B.分别使用 NEBNext Ultra II DNA PCR-free 文库制备试剂盒和 Roche Sequencing Kapa HyperPrep 文库制备试剂盒，结合 Covaris 打断，制备 150 – 200 bp 插入片段的文库，不进行片段筛选。根据生产商推荐方法，NEBNext、Illumina 和 Kapa 试剂盒分别使用了 NEBNext 多样本接头引物试剂盒 1（Unique 双端 Index 引物，UMI 接头，适用于 DNA）、IDT for Illumina（TruSeq DNA UD Indexes）和 Kapa Dual-Indexed Adaptors。
使用 NEBNext Ultra II DNA PCR-free 文库制备试剂盒，实现人类基因组均一覆盖。相较于 Illumina DNA PCR-free 文库制备试剂盒，NEBNext Ultra II DNA PCR-free 文库制备试剂盒可实现更高的基因组覆盖度。根据生产商推荐方法，以 250 ng NA19240 基因组 DNA 为起始样本制备文库，使用 NovaSeq 6000 S4 v1.5 flow cell（PE 2 x 150 bp）测序。Reads 去接头（fastp 0.20.0）后比对至端粒到端粒 chm13 参考基因组（draft 1，bwa-mem 0.7.17），并标记重复（samblaster 0.1.24）。从每个 bam 中随机抽取 2.8 B Reads（sambamba view -s 0.6.8）。使用 mosdepth（v0.3.1，-F 772）评估过滤水平和初级覆盖度，并绘制常染色体或线粒体基因组图。图中标示出了预期覆盖度（num_reads*read length/genome size）。
