66339

Polymerase Chain Reaction (PCR)

Конспект урока

Педагогика и дидактика

Two primers, each about 20 bases long with sequence complementary to the sequence immediately adjacent to the DNA segment of interest.

Английский

2014-08-17

40 KB

0 чел.

Polymerase Chain Reaction (PCR)

 

PCR is a cell-free method of DNA cloning.  It is much faster and more sensitive than cell-based cloning.

Figure 9-E-1.  Polymerase Chain Reaction (PCR).  Primers are in green color.

Materials required:

Two primers, each about 20 bases long with sequence complementary to the sequence immediately adjacent to the DNA segment of interest.

  •  DNA polymerase (e.g., Tag polymerase) which can sustain high temperature (> 60o C)
  •  A large number of free deoxynucleotides (dNTPs)
  •  The target DNA fragment.

Procedure:

  1.  Heat denaturation at about 95oC. 
  2.  Primers bind to the denatured DNA by base pairing as the temperature is gradually cooled to about 60o C.
  3.  Extend primers with Tag polymerase. 
  4.  Repeat the above process.  The number of copies doubles in each cycle.  Typically 20 to 30 cycles are sufficient for effective DNA amplification. 

Advantages:

  •  Much faster than using vectors.
  •  Only very small amount of target DNA is needed.

Disadvantages:

  •  To synthesize primers, we need to know the sequence flanking the DNA segment of interest.
  •  Applies only to short DNA fragments, typically less than 5 kb.

 Site of Interest:

Animation of PCR - From Cold Spring Harbor Lab.

 Book Sections: 

Basic Features and Applications of PCR - From Human Molecular Genetics, 1999.

Review article: 

Real-Time PCR Technology for Cancer Diagnostics - Clinical Chemistry, 2002.

 


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

50620. Удельный заряд электрона и его расчет методом магнетрона 1.24 MB
  Ознакомиться с определением удельного заряда частицы методом магнетрона и определить удельный заряд электрона. Удельный заряд электрона можно определить различными методами. В данной работе для определения удельного заряда электрона используется метод магнетрона. лежит в одной плоскости с вектором скорости электрона нормальна ему и сообщает частице центростремительное ускорение.
50621. Дихотомия 177.5 KB
  Задание Минимизировать унимодальную функцию fx методом дихотомии: Пpостейшим методом минимизации функции одной пеpеменной является дихотомия деление отpезка пополам. Для успешной pеализации этого метода не тpебуется вычислять или оценивать пpоизводную функции. Обозначим через X множество точек минимума функции fx. Для унимодальной функции X=[ α β].
50622. Метод золотого сечения 122.5 KB
  Золотым сечением отрезка называется деление отрезка на две неравные части так что отношение всего отрезка к длине большей части равно отношению длины большей части к длине меньшей части отрезка. Нетрудно проверить что золотое сечение отрезка производится двумя точками x1=3b 2=0.61803b расположенными симметрично относительно середины отрезка. Замечательно здесь то что точка x1 в свою очередь производит золотое сечение отрезка x2.
50623. Метод Фибоначчи 108 KB
  Можно показать что для решения задачи одномерной минимизации оптимальным является метод Фибоначчи основанный на использовании знаменитых чисел Фибоначчи. При достаточно большом количестве итераций окончательный интервал n b n интервал неопределенности в методе золотого сечения лишь на 17 больше чем в методе Фибоначчи однако организация вычислительного процесса значительно проще. Числа Фибоначчи определяются соотношениями F 1=1; F2=2; Fn2=Fn1 F nn=123.
50624. Метод сканирования 103.5 KB
  Сравним значения функции у0=fx0 и у1=fх1=fx0h. у1 у0– произошло уменьшение значения функции. На некотором ком шаге произойдет увеличение значения функции т. у1 у0 – значение функции возросло.
50625. Метод градиентного спуска 54.5 KB
  Минимизировать функцию fxy=x by expcx2 dy2 методом градиентного спуска. Методы построения таких последовательностей называются методами спуска. В этих методах элементы последовательности Xk вычисляются по формуле Xk1=Xkk Pk k=012 где Pk направление спуска; длина шага в этом направлении.
50626. Метод сопряженных градиентов 54 KB
  Применение метода сопряженных градиентов позволяет существенно ускорить сходимость. Метод сопряженных градиентов обладает замечательным свойством: положительно определенная квадратичная форма n переменных минимизируется не более чем за n шагов. Метод успешно применяется для минимизации гладких функций. Опишем алгоритм метода сопряженных градиентов.
50627. Метод касательных 32.5 KB
  Порядок выполнения работы: Построим график функции: Минимизируем исходную функцию стандартными средствами MtLb: Получим: min = 0.
50628. Метод покоординатного спуска 56.5 KB
  Напишем программу минимизации функции методом покоординатного спуска: Минимизируем исходную функцию стандартными средствами MatLab