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PCR十大排名（pcr厂家排名）

发布时间：2023-03-27 23:13:07 稿源：创意岭阅读： 449 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于PCR十大排名的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

本文目录:

1、数据科学家需要掌握的十大统计技术详解
2、作PCR最难莫过于设计引物，理论现在已经很多了，但实践起来有一定技巧。
3、医院实验室和检验科安全防护标准的区别
4、寻找“从化石中提取DNA”的资料

PCR十大排名（pcr厂家排名）

一、数据科学家需要掌握的十大统计技术详解

数据科学家需要掌握的十大统计技术详解

「数据科学家比程序员擅长统计，比统计学家擅长编程。」本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。

不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了「美国最好的 25 个职位」榜单，其中第一名就是数据科学家。尽管排名已经顶尖了，但数据科学家的工作内容一定不会就此止步。随着深度学习等技术越来越普遍、深度学习等热门领域越来越受到研究者和工程师以及雇佣他们的企业的关注，数据科学家继续走在创新和技术进步的前沿。

尽管具备强大的编程能力非常重要，但数据科学不全关于软件工程（实际上，只要熟悉 Python 就足以满足编程的需求）。数据科学家需要同时具备编程、统计学和批判思维能力。正如 Josh Wills 所说：「数据科学家比程序员擅长统计学，比统计学家擅长编程。」我自己认识很多软件工程师希望转型成为数据科学家，但是他们盲目地使用 TensorFlow 或 Apache Spark 等机器学习框架处理数据，而没有全面理解其背后的统计学理论知识。因此他们需要系统地研究统计机器学习，该学科脱胎于统计学和泛函分析，并结合了信息论、最优化理论和线性代数等多门学科。

为什么学习统计学习？理解不同技术背后的理念非常重要，它可以帮助你了解如何使用以及什么时候使用。同时，准确评估一种方法的性能也非常重要，因为它能告诉我们某种方法在特定问题上的表现。此外，统计学习也是一个很有意思的研究领域，在科学、工业和金融领域都有重要的应用。最后，统计学习是训练现代数据科学家的基础组成部分。统计学习方法的经典研究主题包括：

线性回归模型

感知机

k 近邻法

朴素贝叶斯法

决策树

Logistic 回归于最大熵模型

支持向量机

提升方法

EM 算法

隐马尔可夫模型

条件随机场

之后我将介绍 10 项统计技术，帮助数据科学家更加高效地处理大数据集的统计技术。在此之前，我想先厘清统计学习和机器学习的区别：

机器学习是偏向人工智能的分支

统计学习方法是偏向统计学的分支。

机器学习更侧重大规模应用和预测准确率。

统计学系侧重模型及其可解释性，以及精度和不确定性。

二者之间的区别越来越模糊。

1. 线性回归

在统计学中，线性回归通过拟合因变量和自变量之间的最佳线性关系来预测目标变量。最佳拟合通过尽量缩小预测的线性表达式和实际观察结果间的距离总和来实现。没有其他位置比该形状生成的错误更少，从这个角度来看，该形状的拟合是「最佳」。线性回归的两个主要类型是简单线性回归和多元线性回归。

简单线性回归使用一个自变量通过拟合最佳线性关系来预测因变量的变化情况。多元线性回归使用多个自变量通过拟合最佳线性关系来预测因变量的变化趋势。

任意选择两个日常使用且相关的物体。比如，我有过去三年月支出、月收入和每月旅行次数的数据。现在我需要回答以下问题：

我下一年月支出是多少？

哪个因素（月收入或每月旅行次数）在决定月支出方面更重要

月收入和每月旅行次数与月支出之间是什么关系？

2. 分类

分类是一种数据挖掘技术，为数据分配类别以帮助进行更准确的预测和分析。分类是一种高效分析大型数据集的方法，两种主要的分类技术是：logistic 回归和判别分析（Discriminant Analysis）。

logistic 回归是适合在因变量为二元类别的回归分析。和所有回归分析一样，logistic 回归是一种预测性分析。logistic 回归用于描述数据，并解释二元因变量和一或多个描述事物特征的自变量之间的关系。logistic 回归可以检测的问题类型如下：

体重每超出标准体重一磅或每天每抽一包烟对得肺癌概率（是或否）的影响。

卡路里摄入、脂肪摄入和年龄对心脏病是否有影响（是或否）？

在判别分析中，两个或多个集合和簇等可作为先验类别，然后根据度量的特征把一个或多个新的观察结果分类成已知的类别。判别分析对每个对应类中的预测器分布 X 分别进行建模，然后使用贝叶斯定理将其转换成根据 X 的值评估对应类别的概率。此类模型可以是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），也可以是二次判别分析（Quadratic Discriminant Analysis）。

线性判别分析（LDA）：为每个观察结果计算「判别值」来对它所处的响应变量类进行分类。这些分值可以通过找到自变量的线性连接来获得。它假设每个类别的观察结果都从多变量高斯分布中获取，预测器变量的协方差在响应变量 Y 的所有 k 级别中都很普遍。

二次判别分析（QDA）：提供另外一种方法。和 LDA 类似，QDA 假设 Y 每个类别的观察结果都从高斯分布中获取。但是，与 LDA 不同的是，QDA 假设每个类别具备自己的协方差矩阵。也就是说，预测器变量在 Y 的所有 k 级别中不是普遍的。

3. 重采样方法

重采样方法（Resampling）包括从原始数据样本中提取重复样本。这是一种统计推断的非参数方法。即，重采样不使用通用分布来逼近地计算概率 p 的值。

重采样基于实际数据生成一个独特的采样分布。它使用经验性方法，而不是分析方法，来生成该采样分布。重采样基于数据所有可能结果的无偏样本获取无偏估计。为了理解重采样的概念，你应该先了解自助法（Bootstrapping）和交叉验证（Cross-Validation）：

自助法（Bootstrapping）适用于多种情况，如验证预测性模型的性能、集成方法、偏差估计和模型方差。它通过在原始数据中执行有放回取样而进行数据采样，使用「未被选中」的数据点作为测试样例。我们可以多次执行该操作，然后计算平均值作为模型性能的估计。

交叉验证用于验证模型性能，通过将训练数据分成 k 部分来执行。我们将 k-1 部分作为训练集，「留出」的部分作为测试集。将该步骤重复 k 次，最后取 k 次分值的平均值作为性能估计。

通常对于线性模型而言，普通最小二乘法是拟合数据时主要的标准。下面 3 个方法可以提供更好的预测准确率和模型可解释性。

4 子集选择

该方法将挑选 p 个预测因子的一个子集，并且我们相信该子集和所需要解决的问题十分相关，然后我们就能使用该子集特征和最小二乘法拟合模型。

最佳子集的选择：我们可以为 p 个预测因子的每个组合拟合单独的 OLS 回归，然后再考察各模型拟合的情况。该算法分为两个阶段：（1）拟合包含 k 个预测因子的所有模型，其中 k 为模型的最大长度；（2）使用交叉验证预测损失选择单个模型。使用验证或测试误差十分重要，且不能简单地使用训练误差评估模型的拟合情况，这因为 RSS 和 R^2 随变量的增加而单调递增。最好的方法就是通过测试集中最高的 R^2 和最低的 RSS 来交叉验证地选择模型。

前向逐步地选择会考虑 p 个预测因子的一个较小子集。它从不含预测因子的模型开始，逐步地添加预测因子到模型中，直到所有预测因子都包含在模型。添加预测因子的顺序是根据不同变量对模型拟合性能提升的程度来确定的，我们会添加变量直到再没有预测因子能在交叉验证误差中提升模型

后向逐步选择先从模型中所有 p 预测器开始，然后迭代地移除用处最小的预测器，每次移除一个。

混合法遵循前向逐步方法，但是在添加每个新变量之后，该方法可能还会移除对模型拟合无用的变量。

5. Shrinkage

这种方法涉及到使用所有 p 个预测因子进行建模，然而，估计预测因子重要性的系数将根据最小二乘误差向零收缩。这种收缩也称之为正则化，它旨在减少方差以防止模型的过拟合。由于我们使用不同的收缩方法，有一些变量的估计将归零。因此这种方法也能执行变量的选择，将变量收缩为零最常见的技术就是 Ridge 回归和 Lasso 回归。

Ridge 回归非常类似于最小二乘法，只不过它通过最小化一个稍微不同的数值来估计系数。Ridge 回归和 OLS 一样寻求减少 RSS 的系数估计。然而当系数收缩逼近零值时，它们都会对这种收缩进行惩罚。我们不需要数学分析就能看出 Ridge 回归很擅长于将特征收缩到最小的可能空间中。如主成分分析，Ridge 回归将数据投影到 D 维空间，并在系数空间内收缩较低方差的成分而保留有较高方差的成分

Ridge 回归至少有一个缺点，它需要包含最终模型所有 p 个预测因子，这主要是因为罚项将会令很多预测因子的系数逼近零，但又一定不会等于零。这对于预测准确度来说通常并不是什么问题，但却令模型的结果更难以解释。Lasso 就克服了这一缺点，因为它在 s 组后小的时候能迫使一些预测因子的系数归零。因为 s = 1 将导致正规的 OLS 回归，而当 s 逼近 0 时，系数将收缩到零。因此 Lasso 回归同样是执行变量选择的一个好方法。

6. 降维

降维算法将 p+1 个系数的问题简化为 M+1 个系数的问题，其中 M<p。算法执行包括计算变量的 M 个不同线性组合或投射（projection）。然后这 M 个投射作为预测器通过最小二乘法拟合一个线性回归模型。两个主要的方法是主成分回归（principal component regression）和偏最小二乘法（partial least squares）。

主成分回归（PCR）可以看成一种从大型变量集合中导出低维特征集合的方法。数据中的第一主成分（first principal component）是指观察数据沿着这个变量方向的变化最大。换言之，第一主成分是最接近拟合数据的线，总共可以用 p 个不同的主成分拟合。第二主成分是和第一主成分不相关的变量的线性组合，且在该约束下有最大的方差。其主要思想是主成分能在各个互相垂直的方向使用数据的线性组合捕捉到最大的方差。使用这种方法，我们还能结合相关变量的效应从数据中获取更多的信息，毕竟在常规的最小二乘法中需要舍弃其中一个相关变量。

上面描述的 PCR 方法需要提取 X 的线性组合，以获得对的预测器的最优表征。由于 X 的输出 Y 不能不能用于帮助决定主成分方向，这些组合（方向）使用无监督方法提取。即，Y 不能监督主成分的提取，从而无法保证这些方向是预测器的最优表征，也无法保证能获得最优预测输出（虽然通常假定如此）。偏最小二乘法（PLS）是一种监督方法，作为 PCR 的代替方法。和 PCR 类似，PLS 也是一种降维方法，它首先提取一个新的较小的特征集合（原始特征的线性组合），然后通过最小二乘法将原来的模型拟合为一个新的具有 M 个特征的线性模型。

7. 非线性模型

在统计学中，非线性回归属于一种回归分析形式，其中，观测数据使用模型参数的非线性组合的函数（依赖于一个或多个独立变量）建模。其使用逐次逼近法拟合数据。下方是几种处理非线性模型的重要技术。

阶梯函数（step function），变量为实数，可以写成区间的指示函数的有限线性组合的形式。非正式的解释是，阶梯函数是一种分段常数函数，只有有限的部分。

分段函数（piecewise function）通过多个子函数定义，每一个子函数被定义在主函数定义域的确定的区间上。分段实际上是一种表示函数的方式，而不是函数自身的特征，但通过额外的限定条件，它可以用于描述函数的本质。例如，一个分段多项式函数是一个在每一个子定义上为多项式的函数，其中每一个多项式都可能是不同的。

样条曲线（spline）是一种用多项式分段定义的特殊函数。在计算机图形学中，样条曲线是一种分段多项式参数化曲线。由于结构的简单性、评估的简易和高精度、通过曲线拟合和交互曲线设计以逼近复杂曲线的能力，样条曲线很常用。

广义加性模型（generalized additive model）是一种广义线性模型，其中线性预测器线性依赖于某些预测器变量的未知平滑函数，其主要作用就是推测这些平滑函数

8. 基于树的方法

基于树的方法可以用于回归和分类问题，包括将预测器空间分层或分割成几个简单区域。由于用于预测器空间的分离规则集合可以总结为一个树，这类方法被称为决策树方法。以下的方法是几种不同的树，它们可以组合起来输出单个一致的预测。

bagging 能减少预测的方差，即通过从原始数据中生成额外的数据（通过组合和重复生成和原始数据大小相同的多段数据）用于训练。通过增大训练集无法提高模型的预测能力，只能减小方差，仔细地调整预测以得到期望的输出。

boosting 是一种计算输出的方法，即使用多个不同的模型，然后使用加权平均的方法对结果取平均值。我们一般通过改变这些方法所占的权重而结合各方法的优势，此外，我们还可以使用不同的精细调整获得对更宽泛输入数据的预测能力。

随机森林算法（random forest algorithm）实际上和 bagging 算法很相似，同样是对训练集提取随机 bootstrap 样本。然而，除了 bootstrap 样本以外，还可以提取特征的随机子集以训练单个树；而在 bagging 中，需要给每个树提供整个特征集。由于特征选择是随机的，相比常规的 bagging 算法，每个树之间更加独立，从而通常能获得更好的预测性能（得益于更好的方差—偏差权衡）。且计算速度也更快，因为每个树只需要学习特征的一个子集。

9. 支持向量机

支持向量机（SVM）是一种常用的监督学习分类技术。通俗地说，它用于寻找对两类点集做出最佳分离的超平面（hyperplane，在 2D 空间中是线，在 3D 空间中是面，在高维空间中是超平面。更正式的说法是，一个超平面是一个 n 维空间的 n-1 维子空间）。而支持向量机是保留最大的间隔的分离超平面，因此本质上，它是一个约束最优化问题，其中支持向量机的间隔在约束下被最大化，从而完美地对数据进行分类（硬间隔分类器）。

那些「支持」着超平面的数据点被称为「支持向量」。在上图中，填充蓝色圆和两个填充方块就是支持向量。在两类数据不是线性可分的例子中，数据点将被投射到一个更高维空间中，使得数据变得线性可分。包含多个类别的数据点的问题可以分解成多个「一对一」（one-versus-one）或「一对剩余」（one-versus-rest）的二分类问题。

10. 无监督学习

目前为止，我们都只讨论过监督学习技术，其中数据分类都是已知的，且提供给算法的经验都是实体和其分类的关系。当数据的分类是未知的时候，就需要使用另一种技术了。它们被称为无监督的，因为它们需要自己去发现数据中的模式。聚类（clustring）是无监督学习的一种，其中数据将根据相关性被分为多个群集。下方是几种最常用的无监督学习算法：

主成分分析：通过保留具备最大方差和互相不相关的特征之间的线性连接，而帮助生成数据集的低维表示。该线性降维技术有助于理解无监督学习中的隐变量交互。

k 均值聚类：根据数据到集群中心的距离将其分成 k 个不同的集群。

层次聚类：通过数据的层级表示而构建不同的集群。

二、作PCR最难莫过于设计引物，理论现在已经很多了，但实践起来有一定技巧。

个人意见，设计设计首先到NCBI上查序列标签，如果有现成的，直接用。

至于您说的两个软件，以我个人的经验看，GENBank在线设计很简单，一般排名靠前的扩增效果都不错；oligo属于比较专业的软件，需要自己根据参数去寻找最优引物。

我个人比较倾向于在线设计，因为简单，我在线设计过，扩增效果还行。

其实现在的试剂都很强大，只要Tm值差异不要太大，一般都能很好的扩增出来。

三、医院实验室和检验科安全防护标准的区别

检验科实验室将有效的空间划分为清洁区(办公室、休息室、学习室)、缓冲区(储存区、供给区)和污染区(工作区、洗涤区、标本储存区、高压消毒区)。PCR实验室按照卫生部《临床扩增检验实验室管理暂行办法》的要求划分：1、试剂储存和准备区；2、标本制备区；3、扩增产物分析区；这种工作区域的严格划分，很大程度上避免了病原体的交叉污染，同时为保护工作人员的安全和实验室周围环境的安全提供了有力的保证。临床医疗机构的检验科室为生物安全二级实验室，按照生物安全二级实验室的设施要求应配备经国家FDA批准的、符合国家标准的Ⅱ级生物安全柜和高压灭菌容器，并按期检查和验证以确保符合要求。另外，实验室应安装洗眼器和紧急喷淋装置。个人防护设备是减少操作人员暴露于气溶胶、喷溅物以及意外接种等危险的一个屏障。实验室所用任何个人防护装备应符合国家有关标准的要求。在实验室危害评估的基础上,按其防护要求选择适当的个人防护装备。医院还必须为检验科工作人员提供的日常个人防护装备主要有工作服(白大衣)、隔离衣、工作鞋、帽子、一次性外科用口罩、一次性塑胶手套等。当操作可能含有高致病性病原微生物的标本或接触患有烈性呼吸系统传染性疾病患者的标本时，工作人员要改戴N95口罩、防护眼镜等加强保护，实验室还配有呼吸器、急救箱等装置以备紧急情况下使用。

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不同检验科区域防护级别

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进入试剂准备区的防护级别是几级

紫气东来761016

好评答主

进入试剂准备区的防护级别是答案 B A:一级生物安全防护 B:二级生物安全防护○ C:三级生物安全

2022-02-08

服务人数515

实验室防护等级每个等级都有相应的防护装备吗

蔷薇生活知道

响应及时

您好亲，实验室防护等级每个等级都有相应的防护装备。根据处理病原微生物的危害程度及所需的防护程度，国际上通常把生物安全实验室分为四个等级，一级防护水平最低，四级防护水平最高。实验室的生物安全水平可以分为基础实验室-一级生物安全水平，基础实验室-二级生物安全水平、防护实验室-三级生物安全水平和最高防护实验室-四级生物安全水平，实验室生物安全防护。实验室工作人员在处理病原微生物、含有病原微生物的实验室材料或寄生虫时、为确保实验对象不对人和动物造成生物伤害，确保周围坏境不受其污染，在实验室和动物实验室的设计与建造、使用个体防护装置、严格遵守标准化的工作及操作程序和规程等方面所采取的综合防护措施。

2022-05-06

服务人数1440

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5分钟内响应 | 万名专业答主

美女教师捡狗索酬不成，一怒之下摔死柯基，她与高铁扒门女是一种人吗？

我认为都是一种人，因为这种人都是心理不正常的那种。

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四、寻找“从化石中提取DNA”的资料

新技术让古生物DNA重获生命

有一天你可能不是在科幻影片《侏罗纪公园》里，而是在现实中，看见活生生的恐龙、猛犸象……今年，科学家利用新技术从化石中成功提取出古生物的DNA，这使追溯生物演化的全过程、克隆古生物等成为可能？

这一发现被《科学》杂志列为“2006年度世界10大科技进展”之一。

———技术突破———化石DNA研究极其烦琐

保存在化石和考古材料中的古DNA，由于受水解和氧化等降解因子的影响，总是以高度片段化、小分子量的形式存在于古代样品中。

“化石DNA的保存好坏与其所在环境的温度、pH值、湿度、液体的离子浓度及埋藏时间等因素有关，一般来说干燥、低温的环境下可以保存较好的化石DNA。”中国地质大学(武汉)地球科学学院教授赖旭龙说。

对于化石和考古材料中的古DNA研究，同现代动植物的DNA研究一样，一般需经过取样、提取、扩增和测序等步骤，尽管古DNA研究的实验仪器及实验程序和现代DNA基本一致，但是由于古代生物中保存的DNA经受了不同程度的损伤降解、污染等，这就要求有非常严谨的实验条件和经过多方面的验证才可以得出可靠的实验结果。

“古DNA的研究相对现在动植物的DNA研究来说要烦琐很多。”赖旭龙说。

化石DNA研究取决于技术

“化石DNA研究除要选用合适的研究材料外，还与实验技术有很大的关系。”赖旭龙说。

他介绍，化石DNA的研究过程自20世纪90年代以来就没有大的变化：即在提取实验后，进行多次常规PCR反应及分子克隆，经测序后获得一系列古DNA片段，然后拼合成一条完整的序列。

“每次PCR反应就要消耗掉提取出来的数量很少的古DNA模板，当需要作更多的PCR反应时，只好再进行古DNA的提取以获得更多的模板。这种方法既消耗许多样品和试剂，同时也很耗时。”赖旭龙说。

新技术被业界肯定

2006年“从化石中提取DNA”被评为2006年度世界10大科技进展，主要成就在于欧美国家几个实验室利用一些新技术分别从尼安德特人和猛犸象获得了古基因组。其中美国和德国的几个实验室利用宏基因组学和高通量直接测的方法从未经过扩增的古DNA提取物中获得了65万个碱基对和100万个碱基对长度的尼安德特人的古DNA序列。

“这一方法不仅可以避免在PCR扩增中容易造成的核苷错配，还为已灭绝生物的基因组研究提供新的方法。另外，由加拿大、美国及德国科学家组成的一个研究小组，利用美国生命科学公司发明的一种快速简单的测序方法从猛犸象化石中获得了1300万碱基对的古DNA序列。”赖旭龙说。

“所以，尼安德特人DNA能够再次被评为2006年度世界10大科技进展，更多的是对古DNA实验技术创新的肯定。”

———重大意义———研究生物演化须了解古生命

地球上的生命已经有30多亿年的历史，目前我们所能直接观察到的现代生物世界，相对漫长的生命演化史来说只是一个短暂的瞬间。要了解生物演化的全过程，必须了解古代生命的发展。

“对于古代生物的了解，我们主要基于对保存在地层中化石的研究。在人们不能从化石中提取DNA时，这种研究主要是基于化石形态学的研究。”赖旭龙介绍。

古DNA能描绘生物谱系

古DNA作为在化石和考古材料中所能获取的唯一的古代生物遗传信息，目前已成为探索历史时期生物系统分类、演化和谱系发生的重要手段。

赖旭龙介绍，已有研究证明从化石和考古材料中获得的DNA已经在古代和现代生物的谱系关系研究，濒危物种的保护，现代人的起源、迁移和演化，动植物的家养和驯化过程及早期农业的发展，遗传多样性的变化和古病理学研究等方面发挥独特的作用，并且已对生物学、古生物学、地质学、考古学和人类学等学科产生重要影响。

———前景预测———

“新的古DNA技术的出现，无疑将为该研究领域带来革命性变化，使我们从化石和古代生物中更容易获得更多的古代生物的遗传学信息。预计将来可能的发展将主要体现在以下几个方面。”赖旭龙给记者做了预测。

预测一：用于古生物群体研究

2006年的尼安德特人和猛犸象的研究成果，主要是对单一化石标本的DNA研究，这些成果尽管也探讨了演化谱系的问题，但更偏向于古DNA技术的探索。一旦该技术被证实是可靠的，将来会大量的用在同一物种在不同时间序列上不同个体的研究，从而可以从历史群体遗传学角度探讨居群内基因多样性随时间变化的情况。这类研究对于濒危物种的保护尤其重要。

预测二：从多种途径获取古DNA

将来获取古DNA的材料将不会只是化石和古代生物的残骸，有了新的技术，人们还可以从冻土、湖泊和海洋及洞穴等沉积物、冰芯等载体中获取古DNA，从而扩大古DNA研究对象。

预测三：古DNA保存年限延长

20世纪90年代晚期以来，国际古DNA学界普遍认为古DNA的保存理论年限只有10万年，2003年丹麦学者Willerslev通过对西伯利亚冻土中古DNA的研究，认为在有利古DNA保存的冻土地带古DNA可以保存数十万年。随着新的技术的出现，人们很可能从更古老的材料中获得化石DNA。

预测四：与生物小分子研究相结合

随着从不同地质载体中获取古DNA的增多，有可能可以对同一载体中保存的其他生物小分子进行综合研究。以类脂为例，作为生物小分子的类脂化合物比DNA更容易保存在地质体中，且保存的年限也比DNA长，已有研究证明类脂化合物是很好的环境和气候变化的指标，如两者结合研究就可以较好地反映古代生物随环境和气候的变化所发生的演化趋势。

———专家观点———

赖旭龙：中国地质大学(武汉)地球科学学院教授

我国最先从古生物中提取DNA

从某种意义上来说，我国应该是世界上第一个试图从古代生物中获取DNA的国家，1980年当时的湖南医学院的专家从约2000年前的长沙马王堆汉代女尸中取出古核酸，该成果被德国哥廷根大学于1994年主编的第一本有关古代DNA的专著———《古代DNA》所提及，遗憾的是湖南医学院的专家们当时没有对马王堆汉代女尸古DNA进行序列测定。目前国际古DNA学界多认为美国加利福尼亚大学伯克利分校Higuchi等于1984年成功地从博物馆保存的已绝灭100多年前四足动物斑驴的皮肤上提取并克隆的线粒体DNA为世界上第一例古DNA研究。

与国外相比尚有差距

20世纪90年代早期国际上掀起古DNA研究热潮，我国同行开始重新介入该研究领域。1995年中科院南京地质古生物研究所筹建了我国第一家专门的古DNA实验室。迄今为止，以我国学者为主除报道了华北地区猛犸象的古DNA、青藏高原多年冻土中的古代眼子菜以及河南省古代绵羊残骸中的古DNA序列外，其他研究主要集中在我国不同年代和不同地区的古人类研究方面。这些研究成果大部分均有待于得到可重复性实验的证实，在国际上的影响不是很大。坦率地说，目前我国古DNA研究与国际先进水平尚有较大差距。

不过，目前古DNA的研究标准已经确立，加上2006年度用于古DNA研究的一些新技术的诞生，只要立足于我国特有的化石和考古材料，相信在不久的将来我国科学家有望在古DNA研究领域取得举世瞩目的研究成果。

■新闻缘起

二○○六年年末，美国《科学》杂志公布当年度的十大科学进展。这是对全球科学研究的年终盘点，“共享科学”栏目将从十大科学进展中选取“化石中提取DNA”、“冰原正在不断消失”等作深入报道，让读者与我们一起共同关注科学发展前沿。

■相关链接

美科学家欲从霸王龙化石里提取DNA

电影《侏罗纪公园》讲述了科学家用DNA复制恐龙的故事，这个令人惊叹的想法也许在未来会成为现实。日前，美国科学家从一具7000万年前的霸王龙化石中发现了软组织，并看见血管和细胞结构。

这具霸王龙化石于2003年在美国蒙大纳州被发现，且保存较好。科学家在对化石的一节腿骨进行研究后，发现在骨腔里存在罕见的化石矿物质沉积体。在经过脱矿物质处理后，剩下的是柔软、透明且富有弹性的赭色软组织，在显微镜下甚至可以看到血管和细胞结构。玛丽·施韦策博士领导的美国北卡罗来纳州大学研究小组称：“这真是一件令人震惊的事，直到我们又重复了17次实验，才相信这是真的。”

以上就是关于PCR十大排名相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。