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短串联重复序列(STR)作为一类丰富的遗传标记而越来越受到人们的重视.与过去常用的RFLP和其它遗传标记相比,STR具有种类多、分布广、多态信息量大,杂合度高,片段较短,易于PCR扩增等优点,因而成为遗传学和医学研究中常用的遗传标记.如今对于STR的检测主要有聚丙烯酰胺凝胶电泳、毛细管电泳和微流控芯片电泳等方法.但是这些方法均需要对PCR产物进行预处理,比如预变性、荧光标记等,从而导致操作繁琐,分析周期较长且成本高.本研究建立的基于近红外光谱(NIRS)和主判别变量(PDV)算法的STR分型方法具有简单易行、快速及低成本的优点. 相似文献
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基于近红外光谱的人工神经网络研究STR基因座分型方法 总被引：1，自引：0，他引：1
以D16S539基因座的3种(9-9、9-11、11-11)基因型为例,设计引物扩增包含该多态性位点的1段DNA片段,获得了3种基因型建模样本各50个.基于近红外光谱(NIRS)结合误差反向传播人工神经网络(BPANN)建立了测定短串联重复序列(STR)基因型的判别模型,所建立的判别模型的校正均方根残差和预测集均方根误差分别为0.082 5、0.072 5,预测准确率均为100%.该方法不需任何前处理,只需一步PCR扩增和NIRS检测即可实现STR基因型判别,具有简单、快速、低成本等优点. 相似文献
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