合成オリゴヌクレオチド分析

CRISPR/Cas9遺伝子編集アプリケーションに使用されるシングルガイドRNA(sgRNA)やプライム編集ガイドRNA(pegRNA)などの合成オリゴヌクレオチド、アンチセンスオリゴヌクレオチド(ASO)、低分子干渉RNA(siRNA)、アプタマー治療薬の特性評価において、より高いレベルの品質を追求しています。

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概要

合成ヌクレオチド分析は複雑な作業です。核酸医薬品は、自然のメカニズムから学んだことと高度な技術を組み合わせたものです。塩基と骨格の構造適応の多様な状況は、前例のない特異性で疾患を治療する可能性を秘めていますが、合成オリゴヌセロチドを分析するための課題も増大させます。

最先端の分析ソリューションで、配列確認、不純物同定、サイズ分析、純度分析など、境界を越えてご活用ください。

治療用オリゴ(ASO、siRNA、アプタマー)およびCRISPR / Cas9関連核酸(gRNA、sgRNA、pegRNA)の高品質の結果は、医学の進歩に役立ちます。

ワークフロー

不純物同定

治療用オリゴヌクレオチドは、段階的な合成方法のため、非常に類似した特性を持つ多くの不純物を含む可能性があります。これらの頻繁に修飾を受けるモダリティは、解釈が困難な非常に複雑なフラグメンテーションデータによって示されます。

製品の主成分確認を管理し、塩付加体を抑えながら不純物のリスクを軽減します。塩基と主骨格の修飾に妨害されないようにしてください。カスタマイズ可能なワークフローを活用して、医薬品有効成分(API)および不純物の分子量、配列、および量を決定します。

  • 直感的な処理ソフトウェアで API と不純物を特定することで、カスタマイズされた塩基とリン酸骨格に完全な柔軟性を提供します
  • 最先端のソース設計により、高感度と塩付加体のクラスター除去を実現
  • 高品質のMS / MSデータでシーケンス確認で高い信頼性を獲得
  • デコンボリューションベースの定量により、将来的な定量課題へ柔軟に対応
  • 直感的な取得ソフトウェアでチームの活動を支援します
workflow

不純物同定

ソリューション

以下に適しています:
  • 不純物の同定と定量
  • 堅牢な分析フローのセットアップ
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注目のリソース

治療用オリゴヌクレオチド不純物の同定と相対定量

直感的なソリューションで API と関連する不純物を制御します。製品の配列を確認し、高度に修飾された核酸医薬品の不純物 ID を実現する方法を説明します。

不純物ID

ソリューション

以下に適しています:
  • 高感度不純物同定と優れた線形ダイナミックレンジ(LDR)を備えた定量
  • ミーティングフレックス
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関連資料

Filter:
核酸ベースの治療薬の開発をサポートするためのオリゴヌクレオチドおよび関連不純物の特性評価

治療用オリゴヌクレオチド医薬品中の不純物の検出に対する障壁を取り除きます。わずか 0.3% のレベルで存在する高度に改変された ASO について、完全な配列カバレッジで不純物 ID を実現する方法を探ります。

70 mer オリゴヌクレオチドの分子量測定と不純物分析

sgRNA の完全性と純度を確保することで、CRISPR/Cas9 遺伝子編集システムを制御することを想像してみてください。意味のある答えを提供する正確な質量ソリューションにより、将来の医薬品開発の課題に取り組むことができます。

ワークフロー

サイジングと純度分析

最新の遺伝子編集アプローチでは、新たな分析上の課題を克服する必要があります。大型合成ガイド RNA のサイズ、完全性、純度を確認するには、幅広いサイズ範囲にわたって最高のデータ品質が必要です。

高い分離品質、感度、優れた再現性により、分析の課題を克服します。準拠したデータ システムと互換性のある直感的なソフトウェアとキットベースのワークフローを使用して、時間を有効活用します。

  • 広範囲にわたる合成RNAの高分解能測定
  • キャピラリーとカートリッジの安定した温度制御により、高い再現性と最小限の二次構造形成を実現
  • 分析対象物および低濃度不純物の高感度検出
  • Empower Chromatography Data System (CDS) との互換性により、規制環境へのアッセイの移行が容易
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広い範囲をカバーする
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より高い効率

サイジングと純度分析

ソリューション

以下に適しています:
  • RNAおよび不純物の高品質な分離とサイジング
  • 中規模から大規模のサンプルバッチ
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関連資料

Filter:
1 回の分析で sgRNA と Cas9 mRNA の高分解能サイズと純度を測定

mRNAの完全性と純度の特性評価のための直感的なキットベースのソリューションについてご紹介します。1 回の解析で sgRNA と mRNA の最高の分離度を提供するワークフローで、限界を打ち破ります。

Empower CDSによるCas9 mRNA解析のコンプライアンス対応、合理化されたデータ管理

Empower CDSを使用してCEデータ管理を合理化し、mRNA解析の独自のスケジュールを設定します。

合理化されたデータ統合により次世代の治療法開発を支援

Empower CDS で CE データ管理を合理化し、時間を節約する方法をご覧ください。

サイジングと純度分析

ソリューション

以下に適しています:
  • RNAおよび不純物の高品質な分離とサイジング
  • 少量のサンプルセット
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注目のリソース

幅広いサイズの一本鎖核酸に対する包括的なメソッド開発

効果的な方法開発のための経路を作成し、50〜9,000ヌクレオチド以上のサイズのRNA製品に対して最高品質のデータを実現する方法を学びます。

ワークフロー

大型 RNA (pegRNA) のサイジングと純度

CRISPR/Cas9 遺伝子編集の効率と特異性を高めることを目的として、より洗練された化学合成 gRNA が開発中です。これらの新たに出現したクラスの 1 つは、サイズが約 120 ~ 250 ヌクレオチド (nt) の範囲の pegRNA です。

ただし、二次構造形成の長さとそれに伴うリスクにより、その純度の分析的評価には課題が生じます。

CRISPR/Cas9解析の限界を超えて、大きなpegRNAのサイズと純度を自信を持って確認することができます。高い分解能と再現性により、類似の特性を持つ不純物から製品を分離します。

  • 不純物から完全長 pegRNA を高分解能で分離することによる信頼性の高い純度評価
  • 化学合成された pegRNA (>100 nt) の二次構造の制御
  • 正確で安定した温度制御による優れた再現性
  • Empower CDS との互換性により、規制環境へのアッセイの移行が容易
workflow

大型 RNA (pegRNA) のサイジングと純度

ソリューション

注目のリソース

pegRNAの解析

遺伝子編集用の大型オリゴヌクレオチドによって生じる二次構造の課題を克服します。複雑な合成 pegRNA の正確かつ簡単な純度分析を可能にする方法を学びす。

ワークフロー

インタクト質量分析

ガイドRNA、sgRNA、pegRNAなどの合成オリゴヌクレオチドは、段階的な化学合成により、多数の不純物を発生する傾向があります。主生成物の同一性と関連する不純物の定量を確認するための分子量情報を取得することは、長期間の細胞ベースのアッセイを行う前の品質評価の鍵となります。

直感的なソリューションから得られる高品質で精密質量データを使用して、製品の純度を管理します。安全性と有効性の確保に関連する重要な洞察をチームが得られるようにします。

  • Turbo Vイオンソースによる、優れたイオン化と塩付加体のデクラスター化による優れたスペクトル品質
  • 直感的なSCIEX OSソフトウェアによるデータ収集と処理により、短期間で習得可能
  • SCIEX OSソフトウェアによる定量およびデコンボリューションオプションの追加
workflow

インタクト質量分析

ソリューション

以下に適しています:
  • sgRNAと不純物の簡便な分子量測定
  • 堅牢な分析フローのセットアップ
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インタクト質量分析

ソリューション

以下に適しています:
  • sgRNAと不純物の簡便な分子量測定
  • 優れた線形ダイナミックレンジ(LDR)による低存在量不純物の検出
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注目のリソース

大型合成オリゴヌクレオチドとその不純物の分子量確認

sgRNA の完全性と純度を確保することで、CRISPR/Cas9 遺伝子編集システムを制御できることを想像してみてください。 優れた精度を提供する正確な質量ソリューションを使用して、将来の医薬品開発に挑戦できるようになります。

ワークフロー

立体構造解析

RNA の構造は、粒子の配合や最終製品の安定性と有効性に影響を与える可能性があります。対象のオリゴヌクレオチドの構造予測をより詳細に制御できます。ヌクレオチドや構造バイアスのない経験的データを収集するソリューションを活用することで、塩基対や制約のない残基からRNAバックボーンの柔軟性に関するより優れた洞察を得ることができます。

  • データに基づいた情報で構造的な理解を得る
  • 核酸製品におけるバックボーンの柔軟性を高めるホットスポットを見つける
  • ヌクレオチドバイアスのないデータから利益を得る
workflow

立体構造解析

ソリューション

注目のリソース

化学的プローブによる一本鎖 RNA の二次構造の理解

LNP への RNA 分子の安定したカプセル化を簡単に実現します。モダリティに関する構造データを活用して、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

ワークフロー

アプタマー選択(CE-SELEX)

ランダムなアプタマー配列のプールから親和性の高い標的結合剤を選択することは、困難な作業です。数週間から数か月かかる煩雑なプロセスとは別に、不適切な結合剤が濃縮されるリスクや表面への最も強力な結合剤が失われることが、従来のアプローチに関連する懸念事項です。

優れたワークフローで時間を取り戻し、最も有望なアプタマーを豊富にし、効率的な医薬品開発プロセスを実現します。

  • 自由なソリューション選択により実行可能なターゲットの数を増やす
  • 配列モチーフの偏りを低減し、最適化されたアプタマー配列開発を実現
  • アプタマー選択プロセスを数週間または数か月から数日に短縮
  • 開発初期に限られたサンプル量に対して自信を持ってソリューションを実装

アプタマー選択(CE-SELEX)

ソリューション

関連資料

Filter:
CE-SELEX: キャピラリー電気泳動を使用した迅速なアプタマー選択

CE と指数関数的濃縮によるリガンドの系統的進化 (SELEX) を組み合わせて、高親和性 DNA または RNA アプタマーをより良く、より効率的に選択する方法を学びます。

CE-SELEX: キャピラリー電気泳動法によるアプタマーの選択

Michael T. Bowser 教授 (ミネソタ大学化学科) と一緒に、実行可能なターゲット配列の数を増やしながら、アプタマーの選択に費やした時間を取り戻す方法を学びましょう。

すべてのリソース

Filter:
治療用オリゴヌクレオチド不純物の同定と相対定量

直感的なソリューションで API と関連する不純物を制御します。製品の配列を確認し、高度に修飾された核酸医薬品の不純物 ID を実現する方法を説明します。

核酸ベースの治療薬の開発をサポートするためのオリゴヌクレオチドおよび関連不純物の特性評価

治療用オリゴヌクレオチド医薬品中の不純物の検出に対する障壁を取り除きます。わずか 0.3% のレベルで存在する高度に改変された ASO について、完全な配列カバレッジで不純物 ID を実現する方法を探ります。

70 mer オリゴヌクレオチドの分子量測定と不純物分析

sgRNA の完全性と純度を確保することで、CRISPR/Cas9 遺伝子編集システムを制御することを想像してみてください。意味のある答えを提供する正確な質量ソリューションにより、将来の医薬品開発の課題に取り組むことができます。

1 回の分析で sgRNA と Cas9 mRNA の高分解能サイズと純度を測定

mRNAの完全性と純度の特性評価のための直感的なキットベースのソリューションについてご紹介します。1 回の解析で sgRNA と mRNA の最高の分離度を提供するワークフローで、限界を打ち破ります。

Empower Chromatography Data System を使用した、Cas9 mRNA 分析のためのコンプライアンス対応の合理化されたデータ管理

Empower CDS を使用して CE データ管理を合理化し、mRNA 解析の独自のスケジュールを設定します。

合理化されたデータ統合により次世代の治療法開発を支援

Empower CDS で CE データ管理を合理化し、時間を節約する方法をご覧ください。

幅広いサイズの一本鎖核酸に対する包括的なメソッド開発

効果的な方法開発のための経路を作成し、50〜9,000ヌクレオチド以上のサイズのRNA製品に対して最高品質のデータを実現する方法を学びます。

pegRNAの解析

遺伝子編集用の大型オリゴヌクレオチドによって生じる二次構造の課題を克服します。複雑な合成 pegRNA の正確かつ簡単な純度分析を可能にする方法を学びます。

CE-SELEX: キャピラリー電気泳動を使用した迅速なアプタマー選択

CE と指数関数的濃縮によるリガンドの系統的進化 (SELEX) を組み合わせて、高親和性 DNA または RNA アプタマーをより良く、より効率的に選択する方法を学びます。

CE-SELEX: キャピラリー電気泳動法によるアプタマーの選択

Michael T. Bowser 教授 (ミネソタ大学化学科) と一緒に、実行可能なターゲット配列の数を増やしながら、アプタマーの選択に費やした時間を取り戻す方法を学びましょう。

化学的プローブによる一本鎖 RNA の二次構造の理解

LNP への RNA 分子の安定したカプセル化を簡単に実現します。モダリティに関する構造データを活用して、情報に基づいた意思決定を行うことができます。