BioVendor miRNA检测方法—Two-Tailed RT-qPCR

BioVendor/欣博盛生物新研发的Two-TailedRT-qPCR方法通过使用两个半探针提高microRNA检测的特异性,避免传统方法对灵敏度和3端修饰miRNA检测的限制。该技术允许高效扩增和适用于多种qPCR设置。

目前检测microRNAs的挑战是通常两个传统的PCR引物不适合miRNA目标,因为引物的组合长度几乎是microRNAs长度的两倍。现有的技术通过使用例如发夹引物,添加polyA尾,或通过连接添加片段延伸微microRNAs已经解决了这个问题,然而,这些方法缺损害了检测的灵敏度和特异性。此外,这些方法不能检测在3’端修饰的microRNAs,因为会干扰延伸过程。

BioVendor/欣博盛生物新推出检测miRNA的Two-Tailed RT-qPCR方法提供了一个优越的解决方案。Two-Tailed RT-qPCR不是使用单一的结合探针,而是使用两个半探针(hemiprobes),它们结合到microRNA的不同片段,并通过折叠的系绳连接。虽然每一个半探针都太短而不能结合microRNA,但当两者互补时,它们就会协同结合。

BioVendor新推出miRNA检测方法—Two-Tailed RT-qPCR

图1. Two-Tailed RT-qPCR检测原理

● Two-Tailed RT-qPCR检测优势:

1. 引物结合特异性强

2. 形成cDNA后可以使用2个序列特异性引物进行PCR扩增

3. SYBR以及水解探针均可以使用

4. 适用一管多色以及单色qPCR后的双管多色的反转录

● 产品列表

货号

产品名称

规格

RDTTRT50

Two-Tailed cDNA Synthesis System 50 rxn/欣博盛生物

50 rxn

RDTTPCR150

Two-Tailed qPCR Master Mix 150 rxn/欣博盛生物

150 rxn

RDTT000****PRI

Two-Tailed RT/ PCR Primers/欣博盛生物

50 rxn/ 150 rxn

****代表不同miRNA名称编号

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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