数字PCR的应用

痕量核酸检测

dPCR尤其适合对灵敏度要求非常高的核酸痕量分析研究，如环境水样的微生物检测等。在癌症低频突变检测方面，在一份给定的样本中，相比于野生型DNA，癌症相关的突变序列比例较低，经常无法检测。而凭借其超高灵敏度，dPCR系统可以很容易地定量分析低至0.001%-0.0001%的突变频率。突破了其他方法的局限性。使用数字PCR技术，研究人员现在能够实现对突变位点更细微的定量分析，更好地明确其在癌症中的相关作用。

案例

BRAF是人类最重要的原癌基因之一,大约8%的人类肿瘤发生BRAF突变。BRAF的绝大部分突变形式为BRAF V600E突变, 主要发生于黑色素瘤、结肠癌和甲状腺癌中。该突变导致下游MEK-ERK信号通路持续激活,对肿瘤的生长增殖和侵袭转移至关重要, 是抗黑色素瘤等V600E突变肿瘤的有效作用靶标之一。dPCR系统的高灵敏度可以确保对野生型DNA背景下的BRAF V600E突变进行精确的定量分析。

洞察病毒载量

精确的病毒载量分析对于阐释疾病病程，后续治疗及疗效评估是至关重要的。病毒载量的波动，即使只下降了非常低的水平，意义却是显著的。在对病原体的研究中，能否实现准确而可靠的病毒DNA或RNA定量分析，关系到实验的成败。

案例

研究人员比较了qPCR和dPCR方法检测临床样本中残留的人类免疫缺陷病毒（HIV），其中包括功能性治愈的HIV感染婴儿。研究人员发现，在检测百万个细胞内的HIV DNA拷贝数时，相比于qPCR，dPCR的灵敏度提升了5倍；在检测病毒长末端重复序列时，dPCR比qPCR灵敏提升了20倍。

区分基因组变异

在人类基因组中，拷贝数变异（CNV）是个体差异的一个重要来源。CNV与癌症，神经系统和自身免疫性疾病，药物不良反应有密切的关系。可靠地识别这类CNVs是开创性研究的一项重要手段。

拷贝数（CN）评估的主要技术瓶颈是如何在统计置信度下有效区分连续的CN。从根本上说，随着CN增加，目标遗传物质之间的差异百分比下降，这使得CNV的检测更加困难。dPCR系统通过在成千上万个微滴中进行CNV特定片段的扩增反应，实现在卓越的统计置信度下，对更高连续拷贝数（例如5拷贝和6拷贝）的区分。