弗林德斯大学的专家已经将机器学习应用于 DNA 分析，预测关键 DNA 检测将迎来新的希望。

从医学诊断到法医检验和国家安全，PCR(聚合酶链式反应)DNA分析彻底改变了本世纪的高通量采样——但自20世纪80年代开发以来，几乎没有什么改变。

“即使 PCR 性能只有很小的改进，也可能对每年扩增的数十万个法医和情报 DNA 样本产生巨大影响 - 特别是在样本降解时，”包括弗林德斯大学法医科学系 Duncan Taylor 博士在内的专家表示。

这项新研究发表在《基因》杂志的两篇文章中，研究负责人、科学与工程学院博士生凯特琳麦克唐纳表示，研究发现，使用人工智能方法可以显著改善 DNA 分析的质量并提高 PCR 循环条件的效率。

麦克唐纳最近在国际法医遗传学学会会议( ISFG 2024)上介绍了这项研究，他说：“我们的系统有可能克服几十年来困扰法医科学家的挑战，特别是对于痕量、抑制或降解的样本。”

“通过对多种样本类型智能优化 PCR，它可以显著提高扩增成功率，即使在最复杂的情​​况下也能提供更可靠的结果。

“除了法医鉴定之外，该系统还可以通过提高效率、减少错误以及实现跨不同应用的高通量分析，彻底改变依赖 PCR 的其他领域，例如临床诊断和环境监测。”