Nous présentons ici un flux de travail rapide et rentable pour caractériser les génomes du virus de la rage (RABV) à l’aide de la technologie nanopore. Le flux de travail vise à soutenir la surveillance fondée sur la génomique à l’échelle locale, en fournissant des informations sur les lignées de RABV en circulation et leur placement dans les phylogénies régionales afin d’orienter les mesures de lutte contre la rage.
Les données génomiques peuvent être utilisées pour suivre la transmission et la propagation géographique des maladies infectieuses. Cependant, la capacité de séquençage requise pour la surveillance génomique reste limitée dans de nombreux pays à revenu faible et intermédiaire (PRFI), où la rage transmise par les chiens et/ou la rage par des animaux sauvages tels que les chauves-souris vampires posent des problèmes de santé publique et économiques majeurs. Nous présentons ici un flux de travail rapide et abordable de l’échantillon, de la séquence à l’interprétation utilisant la technologie nanopore. Les protocoles de collecte d’échantillons et de diagnostic de la rage sont brièvement décrits, suivis de détails sur le flux de travail optimisé du séquençage du génome entier, y compris la conception et l’optimisation de l’amorce pour la réaction en chaîne par polymérase (PCR) multiplexe, la préparation d’une bibliothèque de séquençage modifiée et peu coûteuse, le séquençage avec appel de base en direct et hors ligne, la désignation de lignées génétiques et l’analyse phylogénétique. La mise en œuvre du flux de travail est démontrée et les étapes critiques sont mises en évidence pour le déploiement local, telles que la validation du pipeline, l’optimisation de l’amorce, l’inclusion de contrôles négatifs et l’utilisation de données et d’outils génomiques accessibles au public (GLUE, MADDOG) pour la classification et le placement dans les phylogénies régionales et mondiales. Le délai d’exécution du flux de travail est de 2 à 3 jours et le coût varie de 25 $ par échantillon pour un cycle de 96 échantillons à 80 $ par échantillon pour un cycle de 12 échantillons. Nous concluons que la mise en place d’une surveillance génomique du virus de la rage dans les PRFI est réalisable et peut contribuer à l’atteinte de l’objectif mondial de zéro décès humain dus à la rage chez l’homme d’ici 2030, ainsi qu’à une surveillance accrue de la propagation de la rage chez les animaux sauvages. De plus, la plateforme peut être adaptée à d’autres agents pathogènes, ce qui permet de construire une capacité génomique polyvalente qui contribue à la préparation aux épidémies et aux pandémies.
Le virus de la rage (RABV) est un lyssavirus de la famille des Rhabdoviridae qui provoque une maladie neurologique mortelle chez les mammifères1. Bien que la rage soit évitable à 100 % par la vaccination, elle reste une préoccupation majeure en matière de santé publique et d’économie dans les pays endémiques. Sur les 60 000 décès humains dus à la rage estimés chaque année, plus de 95 % se produisent en Afrique et en Asie, où les chiens constituent le principal réservoir2. En revanche, la vaccination des chiens a conduit à l’élimination de la rage transmise par les chiens en Europe occidentale, en Amérique du Nord et dans une grande partie de l’Amérique latine. Dans ces régions, les réservoirs de la rage sont maintenant limités à la faune, comme les chauves-souris, les ratons laveurs, les mouffettes et les canidés sauvages3. Dans toute l’Amérique latine, la chauve-souris vampire commune est une source problématique de rage en raison de la transmission régulière des chauves-souris aux humains et au bétail lors de l’alimentation nocturne du sang4. L’impact économique mondial annuel de la rage est estimé à 8,6 milliards de dollars, les pertes de bétail représentant 6 %5.
Les données de séquençage des agents pathogènes viraux, combinées à des métadonnées sur le moment et la source des infections, peuvent fournir des informations épidémiologiques solides6. Dans le cas du RABV, le séquençage a été utilisé pour étudier l’origine des éclosions7,8, identifier les associations de l’hôte avec des animaux sauvages ou des chiens domestiques 8,9,10,11,12 et retracer les sources des cas humains 13,14. Des enquêtes sur les épidémies à l’aide d’analyses phylogénétiques ont indiqué que la rage est apparue dans la province de Bali, en Indonésie, autrefois exempte de rage, par une seule introduction en provenance des zones endémiques voisines de Kalimantan ou de Sulawesi15. Pendant ce temps, aux Philippines, il a été prouvé qu’une épidémie sur l’île de Tablas, dans la province de Romblon, avait été introduite à partir de l’île principale de Luçon16. Les données génomiques virales ont également été utilisées pour mieux comprendre la dynamique de transmission des agents pathogènes nécessaire au ciblage géographique des mesures de contrôle. Par exemple, la caractérisation génomique du RABV illustre le regroupement géographique des clades 17,18,19, la co-circulation des lignées 20,21,22, le mouvement viral médié par l’homme17,23,24 et la dynamique des métapopulations 25,26.
La surveillance des maladies est une fonction importante de la surveillance génomique qui a été renforcée par l’augmentation mondiale de la capacité de séquençage en réponse à la pandémie de SRAS-CoV-2. La surveillance génomique a permis de suivre en temps réel les variants préoccupants du SRAS-COV-227,28 et les contre-mesures associées6. Les progrès réalisés dans le domaine des technologies de séquençage accessibles, telles que la technologie des nanopores, ont permis de mettre au point des protocoles améliorés et plus abordables pour le séquençage rapide des agents pathogènes humains 29,30,31,32 et animaux 33,34,35. Cependant, dans de nombreux pays où la rage est endémique, il existe encore des obstacles à l’opérationnalisation de la surveillance génomique des agents pathogènes, comme le montrent les disparités mondiales dans la capacité de séquençage du SRAS-CoV-236. Les limites de l’infrastructure des laboratoires, des chaînes d’approvisionnement et des connaissances techniques compliquent la mise en place et la banalisation de la surveillance génomique. Dans cet article, nous démontrons comment un flux de travail optimisé, rapide et abordable de séquençage du génome entier peut être déployé pour la surveillance du RABV dans des contextes aux ressources limitées.
Brunker et al.61 ont mis au point un processus de séquençage du génome entier accessible par RABV, basé sur des nanopores, en utilisant les ressources du réseau ARTIC46. Nous présentons ici un flux de travail mis à jour, avec des étapes complètes de l’échantillon, de la séquence à l’interprétation. Le flux de travail détaille la préparation d’échantillons de tissus cérébraux pour le séquençage du génome entier, présente un pipeline bioinformatique pour traiter les lectures et générer des séquences consensuelles, et met en évidence deux outils spécifiques à la rage pour automatiser l’assignation des lignées et déterminer le contexte phylogénétique. Le flux de travail mis à jour fournit également des instructions complètes pour la configuration des espaces de travail de calcul et de laboratoire appropriés, avec des considérations pour la mise en œuvre dans différents contextes (y compris les environnements à faibles ressources). Nous avons démontré la mise en œuvre réussie du flux de travail dans les milieux universitaires et les instituts de recherche dans quatre PRFI endémiques du RABV avec une capacité de surveillance génomique nulle ou limitée. Le flux de travail s’est avéré résilient à l’application dans divers contextes et compréhensible par des utilisateurs ayant des expertises variées.
Ce flux de travail pour le séquençage RABV est le protocole le plus complet accessible au public (couvrant les étapes de l’échantillon à la séquence et à l’interprétation) et spécialement adapté pour réduire les coûts de démarrage et d’exploitation. Le temps et le coût requis pour la préparation et le séquençage de la bibliothèque avec la technologie des nanopores sont considérablement réduits par rapport à d’autres plates-formes, telles qu’Illumina61, et les développements technologiques continus améliorent la qualité et la précision de la séquence pour être comparables à Illumina62.
Ce protocole est conçu pour être résilient dans divers contextes à faibles ressources. En se référant aux conseils de dépannage et de modification fournis avec le protocole de base, les utilisateurs sont aidés à adapter le flux de travail à leurs besoins. L’ajout d’outils bioinformatiques conviviaux au flux de travail constitue une évolution majeure du protocole original, fournissant des méthodes rapides et standardisées qui peuvent être appliquées par des utilisateurs ayant une expérience préalable minimale en bioinformatique pour interpréter les données de séquence dans des contextes locaux. La capacité de le faire in situ est souvent limitée par la nécessité d’avoir des compétences spécifiques en programmation et en phylogénétique, ce qui nécessite un investissement intensif et à long terme dans la formation professionnelle. Bien que cet ensemble de compétences soit important pour interpréter en profondeur les données de séquence, des outils d’interprétation de base et accessibles sont tout aussi souhaitables afin de renforcer les capacités des « champions du séquençage » locaux, dont l’expertise de base peut être basée sur les laboratoires humides, leur permettant d’interpréter et de s’approprier leurs données.
Comme le protocole a été mis en œuvre pendant un certain nombre d’années dans plusieurs pays, nous pouvons maintenant fournir des conseils sur la façon d’optimiser les schémas d’amorces multiplex afin d’améliorer la couverture et de faire face à la diversité accumulée. Des efforts ont également été faits pour aider les utilisateurs à améliorer le rapport coût-efficacité ou pour faciliter l’approvisionnement dans une région donnée, ce qui constitue généralement un défi pour la durabilité des approches moléculaires63. Par exemple, en Afrique (Tanzanie, Kenya et Nigeria), nous avons opté pour un mélange maître blunt/TA ligase à l’étape de la ligase par adaptateur, qui était plus facilement disponible auprès des fournisseurs locaux et constituait une alternative moins chère aux autres réactifs de ligaturation.
D’expérience, il existe plusieurs façons de réduire le coût par échantillon et par cycle. La réduction du nombre d’échantillons par cycle (par exemple, de 24 à 12 échantillons) peut prolonger la durée de vie des cellules d’écoulement sur plusieurs essais, tandis que l’augmentation du nombre d’échantillons par cycle maximise le temps et les réactifs. Entre nos mains, nous avons pu laver et réutiliser les cellules d’écoulement pour un cycle de séquençage sur trois, ce qui a permis de séquencer 55 échantillons supplémentaires. Le lavage de la cellule d’écoulement immédiatement après utilisation, ou si ce n’est pas possible, l’élimination du fluide résiduaire du canal d’évacuation après chaque passage, semblait préserver le nombre de pores disponibles pour un deuxième cycle. En tenant compte du nombre initial de pores disponibles dans une cellule d’écoulement, un cycle peut également être optimisé pour planifier le nombre d’échantillons à traiter dans une cellule d’écoulement particulière.
Bien que le flux de travail vise à être aussi complet que possible, avec l’ajout de conseils détaillés et de ressources balisées, la procédure reste complexe et peut être intimidante pour un nouvel utilisateur. L’utilisateur est encouragé à rechercher une formation et un soutien en personne, idéalement localement, ou par l’intermédiaire de collaborateurs externes. Aux Philippines, par exemple, un projet de renforcement des capacités au sein des laboratoires régionaux pour la surveillance génomique du SRAS-CoV-2 à l’aide de l’ONT a permis aux diagnostiqueurs de soins de santé de développer des compétences de base qui sont facilement transférables au séquençage du RABV. Les étapes importantes, telles que le nettoyage du cordon SPRI, peuvent être difficiles à maîtriser sans formation pratique, et un nettoyage inefficace peut endommager la cellule d’écoulement et compromettre le fonctionnement. La contamination des échantillons est toujours une préoccupation majeure lorsque les amplicons sont traités en laboratoire et peut être difficile à éliminer. En particulier, la contamination croisée entre les échantillons est extrêmement difficile à détecter lors de la bio-informatique post-analyse. De bonnes techniques et pratiques de laboratoire, telles que le maintien de surfaces de travail propres, la séparation des zones pré et post-PCR et l’intégration de contrôles négatifs, sont impératives pour assurer le contrôle de la qualité. Le rythme rapide des développements de séquençage des nanopores est à la fois un avantage et un inconvénient pour la surveillance génomique de routine du RABV. L’amélioration continue de la précision, de l’accessibilité et du répertoire de protocoles de nanopore élargit et améliore le champ d’application de son application. Cependant, les mêmes développements rendent difficile le maintien de procédures opérationnelles standard et de pipelines bioinformatiques. Dans ce protocole, nous fournissons un document d’aide à la transition entre les anciens et les actuels kits de préparation de bibliothèques de nanopores (Table of Materials).
L’un des obstacles courants au séquençage dans les PRFI est l’accessibilité, y compris non seulement le coût, mais aussi la capacité à se procurer des consommables en temps opportun (en particulier les réactifs de séquençage, qui sont relativement nouveaux pour les équipes d’approvisionnement et les fournisseurs) et des ressources informatiques, ainsi que le simple fait d’avoir accès à une alimentation stable et à Internet. L’utilisation de la technologie de séquençage portable des nanopores comme base de ce flux de travail permet de résoudre bon nombre de ces problèmes d’accessibilité, et nous avons démontré l’utilisation de notre protocole dans divers contextes, en effectuant le protocole complet et l’analyse dans le pays. Certes, l’approvisionnement en équipement et le séquençage des consommables en temps opportun restent un défi et, dans de nombreux cas, nous avons été contraints de transporter ou d’expédier des réactifs depuis le Royaume-Uni. Cependant, dans certaines régions, nous avons pu compter entièrement sur les voies d’approvisionnement locales pour les réactifs, bénéficiant d’investissements dans le séquençage du SRAS-CoV-2 (par exemple, aux Philippines) qui ont rationalisé les processus d’approvisionnement et commencé à normaliser l’application de la génomique des agents pathogènes.
Le besoin d’une connexion Internet stable est minimisé par des installations uniques ; par exemple, les dépôts GitHub, le téléchargement de logiciels et le séquençage nanopore lui-même ne nécessitent qu’un accès à Internet pour démarrer l’exécution (et non tout au long) ou peuvent être effectués complètement hors ligne avec l’accord de l’entreprise. Si des données mobiles sont disponibles, un téléphone peut être utilisé comme point d’accès à l’ordinateur portable pour commencer l’exécution du séquençage, avant de se déconnecter pendant la durée de l’exécution. Lors du traitement de routine d’échantillons, les besoins en stockage de données peuvent augmenter rapidement et, idéalement, les données devraient être stockées sur un serveur. Sinon, les disques durs à semi-conducteurs (SSD) sont relativement bon marché à l’approvisionnement.
Bien que nous reconnaissions qu’il existe encore des obstacles à la surveillance génomique dans les PRFI, l’augmentation des investissements dans le renforcement de l’accessibilité et de l’expertise en génomique (par exemple, l’Initiative africaine de génomique des agents pathogènes [IGP Afrique])64 suggère que cette situation va s’améliorer. La surveillance génomique est essentielle pour la préparation aux pandémies6, et la capacité peut être établie en routinisant la surveillance génomique des agents pathogènes endémiques tels que le RABV. Les disparités mondiales dans les capacités de séquençage mises en évidence pendant la pandémie de SRAS-CoV-2 devraient être un moteur de changement catalytique pour remédier à ces inégalités structurelles.
Ce flux de travail de l’échantillon à la séquence et à l’interprétation pour le RABV, y compris les outils bioinformatiques accessibles, a le potentiel d’être utilisé pour guider les mesures de contrôle visant l’objectif de zéro décès humain dû à la rage transmise par le chien d’ici 2030 et, en fin de compte, pour l’élimination des variants du RABV. Combinées aux métadonnées pertinentes, les données génomiques générées à partir de ce protocole facilitent la caractérisation rapide du RABV lors des enquêtes sur les épidémies et dans l’identification des lignées circulantes dans un pays ou une région60,61,65. Nous illustrons notre pipeline principalement à l’aide d’exemples de rage transmise par les chiens ; Cependant, le flux de travail est directement applicable à la rage de la faune. Cette transférabilité et ce faible coût minimisent les difficultés liées à la facilité d’accès au séquençage de routine, non seulement pour la rage, mais aussi pour d’autres agents pathogènes46,66,67, afin d’améliorer la gestion et le contrôle de la maladie.
The authors have nothing to disclose.
Ce travail a été soutenu par Wellcome [207569/Z/17/Z, 224670/Z/21/Z], un financement Newton du Medical Research Council [MR/R025649/1] et du Département de la science et de la technologie des Philippines (DOST), l’effort mondial de recherche et d’innovation du Royaume-Uni sur le COVID-19 [MR/V035444/1], le Fonds de soutien stratégique institutionnel de l’Université de Glasgow [204820], le Medical Research Council New Investigator Award (KB) [MR/X002047/1], et le Fonds de développement des partenariats internationaux, une bourse d’études du DOST British Council-Philippines (CB), une bourse GemVi (GJ) de l’Institut national de recherche en santé [17/63/82] et des bourses d’études de l’Université de Glasgow du MVLS DTP (KC) [125638-06], de l’EPSRC DTP (RD) [EP/T517896/1] et du Wellcome IIB DTP (HF) [218518/Z/19/Z]. Nous sommes reconnaissants envers les collègues et collaborateurs qui ont soutenu ce travail : Daniel Streicker, Alice Broos, Elizabeth Miranda, DVM, Daria Manalo, DVM, Thumbi Mwangi, Kennedy Lushasi, Charles Kayuki, Jude Karlo Bolivar, Jeromir Bondoc, Esteven Balbin, Ronnel Tongohan, Agatha Ukande, Davis Kuchaka, Mumbua Mutunga, Lwitiko Sikana et Anna Czupryna.
Brand name | |||
Software | |||
Sequencing software (MinKnow) |
Oxford Nanopore Technologies | https://community.nanoporetech.com/downloads | |
Bioinformatics tool kit (Guppy) |
Oxford Nanopore Technologies | https://community.nanoporetech.com/docs/prepare/library_prep_protocols/Guppy-protocol/v/gpb_2003_v1_revao_14dec2018 | |
Equipment | |||
Thermal cycler (miniPCR™ mini16 thermal cycler) |
Cambio | MP-QP-1016-01 | |
Homogenizer (Precellys Evolution Touch Homogenizer) |
Bertin Instruments | EQ02520-300 | |
Cold Racks (0.2-0.5mL) (PCR Mini-cooler with transparent lid) |
BRAND | 781260 | |
Pipettor | |||
(Pipetman L Fixed F1000L, 1000 uL) | Gilson | SKU: FA10030 | |
(Pipetman L Fixed F100L, 100 uL) | Gilson | SKU: FA10024 | |
(Pipetman L Fixed F10L, 10 uL) | Gilson | SKU: FA10020 | |
(Pipetman L Fixed F1L, 1 uL) | Gilson | SKU: FA10025 | |
(Pipetman L Fixed F20L, 20 uL) | Gilson | SKU: FA10021 | |
(Pipetman L Fixed F250L, 250 uL) | Gilson | SKU: FA10026 | |
Fluorometer (Qubit 4 Fluorometer) |
Thermofisher scientific/Fisher scientific | Q33238 | |
Laptop (Any brand with ~2 GB of drive space, minimum of 512 GB storage space, msi installer [GPU]) |
|||
Microcentrifuge (Refrigerated centrifuge) |
Thermofisher scientific/Fisher scientific | 75004081 | |
Vortex mixer (Basic vortex mixer) |
Thermofisher scientific/Fisher scientific | 88882011 | |
Magnetic rack (DynaMag -2 Magnet) |
Thermofisher scientific/Fisher scientific | 12321D | |
Sequencing device (MinION) |
Oxford Nanopore Technologies | MinION Mk1B | |
RNA Extraction | |||
RNA extraction kit (Qiagen RNEasy Mini Kit 250) |
Qiagen | 74106 | |
RNA stabilizing reagents | |||
(RNA later) | Invitrogen | AM7020 | |
(DNA/RNA Shield) | Zymo Research | R1100-50 | |
PCR | |||
Nuclease-free Water (Nuclease-free Water [not DEPC-treated]) |
Thermofisher scientific/Fisher scientific | AM9937 | |
Master mix for first strand cDNA synthesis (LunaScript RT SuperMix Kit) |
New England Biolabs | E3010S | |
DNA amplification master mix (Q5® Hot Start High-Fidelity 2X Master Mix [NEB]) |
New England Biolabs | M0494L | |
Primer (Scheme) (Custom DNA oligos) |
Invitrogen | ||
SPRI Bead Clean-up | |||
SPRI beads (Aline Biosciences PCR Clean DX ) |
Cambio | AL-AC1003-50 | |
Ethanol, Pure Absolute, >99.8% (GC) [Riedel-De Haen] | Merck | 818760 | |
Short Fragment buffer (SFB expansion pack) |
Oxford Nanopore Technologies | EXP-SFB001 | |
DNA Quantification | |||
DNA quantification kit (Qubit® dsDNA HS Assay Kit) |
Thermofisher scientific/Fisher scientific | Q32854 | |
DNA quantification assay tubes (Qubit™ Assay Tubes) |
Thermofisher scientific/Fisher scientific | Q32856 | |
End Prep and barcoding (Qubit™ Assay Tubes) |
|||
End Prep master mix (NEBNext Ultra End Repair/dA-Tailing Module) |
New England Biolabs | E7546L | |
Barcoding kit | |||
*Chemistry 9 | Oxford Nanopore Technologies | *Chemistry 9 | |
(Native Barcoding Expansion 1-12) | EXP-NBD104 | ||
(Native Barcoding Expansion 13-24) | EXP-NBD114 | ||
(Native Barcoding Expansion 96) | EXP-NBD196 | ||
*Chemistry 14 | Oxford Nanopore Technologies | *Chemistry 14 | |
(not compatible) | (not compatible) | ||
(Native Barcoding Kit 24 V14) | SQK-NBD114.24 | ||
(Native Barcoding Kit 96 V14) | SQK-NBD114.96 | ||
Ligation mastermix (Blunt/TA Ligase Master Mix) |
New England Biolabs | M0367S | |
Adapter Ligation | |||
Adapter ligation master mix | |||
(NEBNext Quick Ligation Module) | New England Biolabs | E6056S | |
(NEBNext Ultra II Ligation Module) | New England Biolabs | E7595S | |
(Blunt/TA Ligase Master Mix) | New England Biolabs | M0367S | |
Adapter mix | |||
*Chemistry 9 | Oxford Nanopore Technologies | *Chemistry 9 EXP-AMII001 |
|
(Adapter Mix II [AMII]) | |||
*Chemistry 14 | Oxford Nanopore Technologies | *Chemistry 14 EXP-NBA114 |
|
(Native adapter [NA]) | |||
Sequencing | |||
Flowcell priming kit | |||
*Chemistry 9 | Oxford Nanopore Technologies | *Chemistry 9 EXP-FLP002 |
|
(Flush Buffer [FB]) | |||
(Flush Tether [FT]) | |||
*Chemistry 14 | Oxford Nanopore Technologies | *Chemistry 14 EXP-FLP004 |
|
(Flow Cell Flush [FCF]) | |||
(Flow Cell Tether [FCT]) | |||
Ligation Sequencing Kit | |||
*Chemistry 9 | Oxford Nanopore Technologies | *Chemistry 9 SQK-LSK109 |
|
Adapter Mix (Adapter Mix [AMX]) |
|||
Ligation Buffer (Ligation buffer [LNB]) |
|||
Short Fragment Buffer (Short Fragment buffer [SFB]) |
|||
Sequencing Buffer (Sequencing Buffer [SQB]) |
|||
Elution Buffer (Elution buffer [EB]) |
|||
Loading Beads (Loading Beads [LB]) |
|||
Sequencing Tether (Sequencing Tether [SQT]) |
|||
*Chemistry 14 | Oxford Nanopore Technologies | *Chemistry 14 SQK-LSK114 |
|
Adapter Mix (Ligation Adapter [LA]) |
|||
Ligation Buffer (Ligation buffer [LNB]) |
|||
Short Fragment Buffer (Short Fragment buffer [SFB]) |
|||
Sequencing Buffer (Sequencing Buffer [SB]) |
|||
Elution Buffer (Elution buffer [EB]) |
|||
Loading Beads (Loading Beads [LIB]) |
|||
Sequencing Tether (Flow Cell Tether [FCT]) |
|||
Library solution (Library solution [LIS]) |
|||
Flush buffer (Flow Cell Flush [FCF]) |
|||
Flow Cell | |||
*Chemistry 9 | Oxford Nanopore Technologies | *Chemistry 9 FLO-MIN106D |
|
(Flow Cell [R9.4.1]) | |||
*Chemistry 14 | Oxford Nanopore Technologies | *Chemistry 14 FLO-MIN114 |
|
(Flow Cell [R10.4.1]) | |||
Flow Cell wash | |||
Flowcell wash kit (Flow cell wash kit) |
Oxford Nanopore Technologies | EXP-WSH004 | |
Consummables | |||
Surface decontaminant | |||
(DNA Away Surface Decontaminant, Squeeze Bottle [Molecular Bio]) | Thermofisher scientific/Fisher scientific | 7010PK | |
(RNase Away Surface Decontaminant, Bottle [Molecular Bio]) | Thermofisher scientific/Fisher scientific | 7002PK | |
PCR 8-Tube Strip 0.2ml, individual cap (PCR 8-Tube Strip 0.2ml, with Individual attached Flat Caps, Sterile, DNAse/RNAse, Pyrogen Free,Natural [Greiner]) |
Greiner | 608281 | |
PCR Tube 0.2ml (PCR Tube 0.2ml, Natural [Domed Cap] Bagged in 500s, Non-Sterile [Greiner]) |
Greiner | 671201 | |
1000µL Filter Tips (500) (Stacked 1000µL Filter Tips [500]) |
Thermofisher scientific/Fisher scientific | 11977724 | |
100µL Filter Tips (1000) | Thermofisher scientific/Fisher scientific | 11947724 | |
10µL Filter Tips (1000) (Stacked 100µL Filter Tips [1000]) |
Thermofisher scientific/Fisher scientific | 11907724 | |
Reinforced tubes tubes (2ml) with screw caps and o-rings (Fisherbrand™ Bulk tubes) |
Thermofisher scientific/Fisher scientific | 15545809 | |
Microcentrifuge tube (1.5ml) (1.5 ml Eppendorf Tubes [500]) |
Eppendorf | 1229888 | |
DNA LoBind Tubes (1.5ml) (DNA LoBind Tubes) |
Thermofisher scientific/Fisher scientific | 10051232 | |
Cryobabies labels | |||
Gloves (S/M/L) | |||
Paper towel |