Optimization of multiplex quantitative polymerase chain reaction based on response surface methodology and an artificial neural network-genetic algorithm approach.

Pan, Ping; Jin, Weifeng; Li, Xiaohong; Chen, Yi; Jiang, Jiahui; Wan, Haitong; Yu, Daojun

Pan, Ping; Jin, Weifeng; Li, Xiaohong; Chen, Yi; Jiang, Jiahui; Wan, Haitong; Yu, Daojun.

Afiliación

Pan P; Hangzhou First People's Hospital, Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou, Zhejiang, China.
Jin W; College of Pharmaceutical Science, Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou, Zhejiang, China.
Li X; College of Pharmaceutical Science, Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou, Zhejiang, China.
Chen Y; Hangzhou First People's Hospital, Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou, Zhejiang, China.
Jiang J; Zhejiang Hospital, Hangzhou, Zhejiang, China.
Wan H; Hangzhou First People's Hospital, Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou, Zhejiang, China.
Yu D; College of Life Science, Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou, Zhejiang, China.

PLoS One ; 13(7): e0200962, 2018.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-30044832

Asunto(s)

Reacción en Cadena de la Polimerasa Multiplex/métodos; Redes Neurales de la Computación; Escherichia coli/genética; Reproducibilidad de los Resultados

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Redes Neurales de la Computación / Reacción en Cadena de la Polimerasa Multiplex Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: PLoS One Asunto de la revista: CIENCIA / MEDICINA Año: 2018 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Estados Unidos

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