15、新冠病毒检测:数字PCR与RT - PCR的联合应用及优势分析

新冠病毒检测:数字PCR与RT - PCR的联合应用及优势分析

1. 样本检测结果与分析

在新冠病毒检测中,样本25659通过DPCR检测显示为临界阴性(N = 2;ORF1ab = 0),但在第二次Cobas®评估中,E基因和ORF基因的Ct值分别为37.3和34.9。基于这些结果,该样本被认定为真正的阳性样本。

2. DPCR测量与Ct值的相关性

研究发现,DPCR中观察到的阳性液滴数量与各组阳性样本的Ct值之间存在良好的相关性。具体表现为:
- 对于N基因靶标,在8、16和32样本组中,DPCR测量的阳性液滴数量与使用Cobas® SARS - CoV - 2检测法进行RT - PCR测量的E基因预测等效Ct值之间有对应关系。预测等效Ct值是考虑Ct值对数尺度后,组内阳性样本Ct值的平均值。
- 对于ORF1ab基因靶标,同样在8、16和32样本组中,DPCR测量的阳性液滴数量与使用Cobas® SARS - CoV - 2检测法进行RT - PCR测量的ORF基因预测等效Ct值存在关联。

以下是相关关系的表格展示:
|基因靶标|样本组大小|关联关系|
| ---- | ---- | ---- |
|N基因|8、16、32|DPCR阳性液滴数量与E基因预测等效Ct值相关|
|ORF1ab基因|8、16、32|DPCR阳性液滴数量与ORF基因预测等效Ct值相关|

3. 数字PCR与分组检测的评估

研究评估了将分组检测与数字PCR相结合用于SARS - CoV - 2检测的敏感性和特异性。采用市售的COVID - 19多重数字PCR检测试剂盒,该试剂盒

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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