新型基于内标的实时荧光定量PCR数学模型

【摘要】：在实时荧光定量聚合酶链反应(PCR)中,每个模板的循环阈值与该模板的起始拷贝数或浓度的对数存在线性关系。但这种线性关系的有效性受到了一定条件的限制,即所有样本的扩增效率必须是恒定不变的。为了克服这一局限性,本论文提出了一种新型基于内标的实时荧光定量PCR数学模型。与现有的基于扩增效率分析的模型不同,新模型是从PCR反应指数期的某个循环圈数下测得的荧光光谱来获取目标模板在样品中的起始拷贝数或浓度。新模型无需扩增效率恒定的假设条件,只需要加入一个和目标模板的Q-PCR产物区域类似的内标DNA链。通过对Hep G2样品中KRAS基因的定量分析实验,评价了新模型的性能。研究结果表明,该模型能够准确预测Hep G2样品中KRAS基因的含量,且其回收率在91.2～118%之间。该模型理论基础扎实,性能良好,实现简单,有望为目标基因的检测提供新的方法。