实时色度循环介导的同热放大反应的数据处理方法

科学领域:

• 分子生物学分子生物学
• 生物技术是生物技术.
• 诊断检测试验 诊断检测试验

背景情况:

• 在SARS-CoV-2的流行突出了需要可访问的,快速的诊断测试.
• 同热放大反应,如循环介导同热放大 (LAMP),因其在质量测试中的潜力而越来越突出.
• 对LAMP反应的时间过程分析提供了比终点检测更丰富的数据,但需要标准化的定量分析方法.

研究的目的:

• 评估不同的数据处理模型,用于对等热放大曲线的定量分析.
• 确定最合适的模型,从LAMP放大数据中提取周期值类参数.
• 推进反转录 (RT) LAMP反应的标准化和公正的数据报告.

主要方法:

• 对各种数学模型进行评估,以适应等热放大曲线.
• 从远程诊断系统生成的时间过程数据中应用曲线拟合.
• 用于数据分析的多式珀茨回归模型的演示.

主要成果:

• 双西格莫体方程被确定为描述放大数据的最合适模型.
• 这种模型有助于提取类似于qPCR周期值的定量参数.
• 这些发现支持使用高级回归模型来分析RT-LAMP数据.

结论:

• 对RT-LAMP数据的标准化定量分析对于可靠的试验解释至关重要.
• 双西格形模型为分析来自等热反应的放大曲线提供了一个强大的方法.
• 这项工作为RT-LAMP测试优化和分类中的机器学习应用铺平了道路.