Подготовка NGS библиотек
Кастомизированные NGS панели
HLA-типирование
Онкология
Выделение ДНК и РНК
Медицинские изделия
Тест-системы для HLA-типирования
Тест-системы для онкологии
Наборы для выделения ДНК и РНК
Модульная подготовка библиотек

О нас

Мы занимаемся разработкой и производством тест- систем, основанных на технологии высокопроизводительного секвенирования (NGS).

Компания была основана в 2014 году и объединила в себе молекулярных биологов, медицинских генетиков, инженеров, биоинформатиков, программистов для создания полных, комплексных решений.
Parseq Lab разрабатывает, производит, поставляет и внедряет:
Диагностические и научные NGS тест-системы
Реагенты для подготовки NGS библиотек
Инфраструктуру для хранения и анализа геномных данных
А также оказывает услуги по разработке комплексных тест-систем с программным обеспечением для анализа данных и осуществляет поставки компонентов и продукции OEM.
Кто мы?
Мы — команда, увлеченная созданием передовых решений для генетических исследований в науке и диагностике.
Наша цель — сделать технологию высокопроизводительного секвенирования доступной для повседневной практики лабораторных генетиков, ученых, врачей-генетиков.
Концепция наших продуктов — решение конкретных прикладных задач.
Группа молекулярных биологов занимается полным циклом разработки от идеи до готового продукта — реагента или набора реагентов с комплектом пользовательской и производственной документации. Также лаборатория совершенствует методическую часть по уже выпускаемым продуктам, консультирует и обучает пользователей на нашей лабораторной базе.
Лаборатория
Группа молекулярных биологов занимается полным циклом разработки от идеи до готового продукта — реагента или набора реагентов с комплектом пользовательской и производственной документации. Также лаборатория совершенствует методическую часть по уже выпускаемым продуктам, консультирует и обучает пользователей на нашей лабораторной базе.
Лаборатория
Группа находится на стыке молекулярной биологии и IT.
В задачи группы входит:
Биомедицинская аналитика (БМА)
  • разработка алгоритмов и инструментов анализа данных;
  • сборка и масштабирование пайплайнов;
  • разработка методов оценки качества данных, отражающих особенности лабораторных этапов;
  • аналитическая и клиническая валидация лабораторных протоколов и связанных с ними методов анализа данных;
  • разработка технической и пользовательской документации.
В мультидисциплинарную команду БМА входят молекулярные биологи, генетики, математики и программисты. Это позволяет на глубоком уровне понять клиническую задачу и найти оптимальный способ обработки данных в каждом конкретном случае.
Программисты разрабатывают программное обеспечение для анализа данных новых панелей, делая акцент на понятный пользователю интерфейс, и расширяют функционал уже выпущенных программных продуктов. Мы используем облачные сервисы для экономии вычислительных мощностей пользователей и применяем безопасные протоколы передачи данных для сохранности информации.
Разработка программного обеспечения
Наши специалисты разработали инфраструктуру собственных вычислительных мощностей, продолжают ее поддерживать и улучшать. Накопленные знания позволяют нам создавать продукт Genome Server на основе задач каждого заказчика индивидуально.
Создание вычислительной инфраструктуры
Наши специалисты разработали инфраструктуру собственных вычислительных мощностей, продолжают ее поддерживать и улучшать. Накопленные знания позволяют нам создавать продукт Genome Server на основе задач каждого заказчика индивидуально.
Создание вычислительной инфраструктуры
На базе документов, полученных от R&D лаборатории, по новому продукту инженеры готовят технические условия (ТУ), и запускается процесс производства. Группа проводит трехэтапный контроль качества — контроль качества сырья, полупродуктов и готовой продукции. После прохождения аттестации выпускается паспорт качества.

На производстве установлены современные лабораторные роботы Beckman Coulter, использование которых позволяет нам обеспечивать значительные производственные мощности при высокой точности дозирования.
Наши достижения
Первая в России компания, реализовавшая полный цикл создания наборов для таргетного высокопроизводительного секвенирования (NGS): от дизайна панелей до анализа данных в собственном ПО.
Собственное современное роботизированное производство в Санкт-Петербурге.
В компании разработана и внедрена методика многоэтапной валидация продуктов с использованием международных референсных стандартов (NIST).
Получено первое Регистрационное удостоверение РЗН на тест-систему, основанную на методе высокопроизводительного секвенирования (NGS).
Используя наш набор PARallele™ HLA solution, одна из российский государственных лабораторий первой в России получила аккредитацию Европейской Федерации Иммуногенетиков (EFI) для HLA-типирования методом высокопроизводительного секвенирования (NGS).
Более 40 новых аллей HLA найдено тест-системой PARallele™ HLA solution и зарегистрировано в международной базе IPD/IMGT-HLA (ВОЗ).
Компания входит в Российский консорциум по секвенированию геномов коронавирусов CoRGI и в короткие сроки разработала первую отечественную тест-систему для NGS-секвенирования полного генома вируса SARS-CoV-2.
Два программных продукта компании для анализа геномных данных внесены в реестр отечественного ПО.
В портфолио компании более 15 наборов для выявления мутаций, ассоциированных с целым спектром наследственных заболеваний для платформ Illumina и Thermo Fisher Scientific.
Получено первое Регистрационное удостоверение РЗН на наборы для пробоподготовки таргетных библиотек.
Открытые ресурсы
  • SeqDB LOVD
    SeqDB LOVD — общедоступная специализированная база данных, которая содержит информацию о клинической значимости вариантов в гене CFTR.

    База создана Parseq Lab совместно с Медико-генетическим научным центром (МГНЦ, Москва) и курируется профильными специалистами. Ресурс помогает российским врачам-генетикам в интерпретации результатов генетического тестирования на муковисцидоз, проводимого как методом высокопроизводительного анализа генома (MPS/NGS), так и обычными тест-системами. База рекомендована Российским Национальным консенсусом «Муковисцидоз: определение, диагностические критерии, терапия» [Капранов Н.И. и др., 2016].
  • СONVector
    Программа для поиска структурных вариантов в данных таргетного секвенирования, которая позволяет проводить поиск делеций и инсерций.

    Новый метод и инструмент на его основе подробно описан в статье в BMC Bioinformatics.

    Код находится в открытом доступе (лицензия GNU GPL 2.0), описание в  GitHub.
  • NovAT
    NovAT — открытое веб-приложение для идентификации новых HLA-аллелей по данным NGS в наиболее релевантных генах HLA классов I и II. Инструмент также можно использовать для автоматической оценки качества данных. Программное обеспечение валидировано на 330 аллелях. Результаты согласуются с ортогональными методами.

    Более подробно в статье — NovAT tool—Reliable novel HLA alleles identification from next-generation sequencing data
  • Курс «Управление вычислениями» на Stepik
    Онлайн-курс, созданный совместно с Институтом биоинформатики на образовательной платформе Stepik, посвящен изучению инструментария для работы с данными и автоматизации анализа.

    Дедлайнов нет, все лекции и задачи доступны для свободного прохождения, решения проверяются автоматически. Курс входит в онлайн-программу «Анализ данных».
    Ссылка на курс.
Наши публикации
1. Simakova T, Suvorova A, Krivonosova K, Abramova A, Loginova M, Paramonov I. NovAT tool—Reliablenovel HLA alleles identification from next-generation sequencing data.HLA. 2021;1−9.doi:10.1111/tan.14 491

2. Stanevich O.V., Alekseeva E.I., Sergeeva M, Fadeev A.V., Komissarova K.S., Ivanova A.A., Simakova T.S., Vasilyev K.A., Shurygina A-P, Stukova M.A., Safina K.R., Nabieva E.R., Garushyants S.K., Klink G.V., Bakin E.A., Zabutova J.V., Kholodnaia A.N., Lukina O.V., Skorokhod I.A., Ryabchikova V.V., Medvedeva N.V., Lioznov D.A., Danilenko D.M., Chudakov D.M., Komissarov A.B., Bazykin G.A. SARS-CoV-2 escape from cytotoxic T cells duringlong-term COVID-19 DOI 10.21 203/rs.3.rs-750 741/v1

3. Loginova M, Pavlov A, Zaytseva M, Simakova T, Paramonov I. Descriptionof four new HLA alleles: HLA-A*01:288,-A*02:06:23,-A*32:121and -DRB1*07:100.HLA.2019;93:220−221.https://doi.org/10.1111/tan.13 486
4. Loginova M, Zakharova V, Pavlov A, Simakova T, Paramonov I. Identification of the novel HLA-C*02:151allele in Russian bone mar-row donors. HLA. 2019;93:124−125.https://doi.org/10.1111/tan.13 462

5. Национальный консенсус (2 -е издание) «Муковисцидоз: определение, диагностические критерии, терапия» 2018/ Под редакцией Е. И. Кондратьевой, Н. Ю. Каширской, Н. И. Капранова — М.: ООО «Компания БОРГЕС»., 2018

6. Логинова М. А., Павлов А. Е., Зайцева М. А., Симакова Т. С., Пильщикова Н. С., Парамонов И. В. Разработка и верификация тест-системы для высокопроизводительного HLA-генотипирования потенциальных доноров гемопоэтических стволовых клеток. Клиническая лабораторная диагностика. 2018; 63 (12): 788−792. DOI: dx.doi.org/10.18 821/0869−2084−2018−63−12- 788−792

7. Симакова Т. С., Брагин А. Г., Глушкова М. А., Петрова Н. В., Поляков А. В., Кондратьева Е. И., Шерман В. Д., Павлов А. Е. Опыт применения таргетного секвенирования для молекулярной диагностики муковисцидоза. Клиническая лабораторная диагностика. 2017; 62 (5): 305−309. DOI: dx.doi.org/10.18 821/0869−2084−2017−62−5-305−309

8. Национальный консенсус (1 -е издание) «Муковисцидоз: определение, диагностические критерии, терапия» 2016/ Под редакцией Е. И. Кондратьевой, Н. Ю. Каширской, Н. И. Капранова — М.: ООО «Компания БОРГЕС»., 2016


9. Demidov G, Simakova T, Vnuchkova J, Bragin A. A statistical approach to detection of copy number variations in PCR-enriched targeted sequencing data. BMC Bioinformatics. 2016 Oct 22;17(1):429. doi: 10.1186/s12859−016−1272−6

10. Simakova, T., et al., Identification of a novel, CF-causing compound genotype (p.S1159P and p. Y569H) using an NGS-based assay, Gene (2015), dx.doi.org/10.1016/j.gene.2015.09.040

11. Симакова Т. С., Брагин А. Г., Зайцева М. А., Павлов А. Е. Роль высокопроизводительного секвенирования в неонатальном скрининге наследственных нарушений обмена веществ. Медицинская генетика. 2013- 2013. — Т. 9. — № 135. — С. 11−14.