【摘 要】
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随着人类基因组计划和人类基因组测序任务的相继完成或全面实施，生物序列和结构数据急剧增加，人类进入了后基因组时代。这就意味着人类基因组的研究将全面进入信息提取和数据分析的阶段。在对生物序列进行信息提取和分析的过程中，经常需要给出生物序列的数学描述。例如，图形表示和矩阵表示等，矩阵表示是一种定量的研究方法，已被人们广泛应用。本文给出了一种基于模板DNA的PCR扩增难易预测方法，主要内容如下：借助赋予四
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随着人类基因组计划和人类基因组测序任务的相继完成或全面实施，生物序列和结构数据急剧增加，人类进入了后基因组时代。这就意味着人类基因组的研究将全面进入信息提取和数据分析的阶段。在对生物序列进行信息提取和分析的过程中，经常需要给出生物序列的数学描述。例如，图形表示和矩阵表示等，矩阵表示是一种定量的研究方法，已被人们广泛应用。本文给出了一种基于模板DNA的PCR扩增难易预测方法，主要内容如下：借助赋予四个碱基A, G, C, T四个三维空间中的点（0,0,1）,（0,1,0）,（-1,-1,0）,（1,0,0）,将一条DNA序列转化为一个24维向量。在此基础上利用Fisher线性判别法对人类基因组中189条基因片段进行PCR扩增难易预测，识别率达到了90%。
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