常见的PCR反应抑制物一览

PCR反应的成功受到引物设计、酶浓度、dNTP平衡、模板核酸质量、Mg2+浓度、温度时间设定以及循环次数等因素影响。假阳性可能由方法学错误或污染导致,而假阴性可能源于试剂、操作、仪器或样本问题。解决策略包括优化实验条件、控制污染和使用抗干扰试剂。

一个PCR反应过程分为很多的步骤,同时也受到很多因素的影响,可以分为内部因素和外部因素,内部因素是指正常试剂体系中的成分,外部因素是指环境或者样本带入的因素。

 

体系内部因素

引物:引物是整个PCR体系最重要的部分,也是决定一个PCR反应特异性的关键,引物在设计时要遵守一定的原则(长度、扩增跨度、碱基等)。

酶及其浓度:目前有两种Taq DNA聚合酶,一种是从栖热水生杆菌中提纯的天然酶,另一种为大肠杆菌合成的基因工程酶,酶浓度过高可引起非特异性扩增,浓度过低则合成产物量减少。

dNTP的质量与浓度:dNTP溶液呈酸性,一般配置成体系需将其调节至7.0-7.5,正常情况下4种dNTP的浓度应该相等,如果其中某一种过高就会引起错配,浓度过低又会引起PCR产物的产量。

模板核酸(靶标):模板核酸的量和纯化程度,是PCR成败与否的关键环节之一,对于RNA模板更要注意RNA的降解。

Mg2+浓度:主要影响PCR扩增的特异性和产量,一般要对应dNTP的浓度。Mg2+浓度过高,反应特异性降低,出现非特异性扩增,浓度过低会降低Taq DNA聚合酶的活性,使反应产物减少。

温度与时间的设置:PCR原理三步骤涉及变性-退火-延伸三个温度点,也就是变性温度与时间、退火(复性)温度与时间、延伸温度与时间。

循环次数:循环次数决定PCR扩增程度,PCR循环次数主要取决于模板DNA的浓度。一般温度循环次数在30-40次之间,循环次数越多,非特异性产物的量就越多。

其他抑制剂

除上述抑制剂外,还存在一定的PCR增强剂,比如甜菜碱、二甲基亚砜、甲酰胺、甘油、PEG、亚精胺和单链DNA结合蛋白等,但是在高浓度情况下,也会对PCR产生抑制,因此如何采用增强剂消除抑制剂的影响,采用多少的浓度对结果都存在很大的影响。

临床PCR常见问题

1假阳性问题

方法学问题:靶基因序列特异性、引物错配、非特异性扩增

污染问题:样本污染、产物污染、产物污染

解决办法:严格区分试验区域及人员培训,使用UNG技术

2假阴性问题

问题来源:试剂因素、操作因素、仪器因素、标本因素

解决办法:

设置阳性对照监测试剂问题

降低操作难度,提高操作人员水平

室内质控、室间质控监控

使用抗干扰能力强的试剂提取样本

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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