基于近红外光谱的人工神经网络研究STR基因座分型方法

• 来源期刊: 分析测试学报
• 学科: 化学
• 关键词: 近红外光谱 人工神经网络 短串联重复序列 基因型
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 1245-1249
• 页数: 5页
• 分类号: O657.33|TP183
• 字数: 4571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4957.2009.11.004

摘要

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.