荧光定量pcr的扩增步骤中,退火可以省略吗

一般不单独加退火温度，但其实并不是省略而是合并。一般来说PCR分为变性、退火、延伸三个步骤。变性是高温下DNA双链变成单链，退火是低温下引物跟DNA模板结合，延伸是聚合酶聚合形成新链。退火温度通常随引物Tm值（常为55-60℃）设定，延伸温度则普遍用72度（Taq酶，也就是DNA聚合酶活性最高的温度）。因为这三个步骤，我们也可以称它为三步法程序。相对应的，在qPCR实验中，我们最常见的是两步法程序，①变性，②退火+延伸。荧光定量的引物在设计时，Tm选择为60℃左右，而聚合酶在60℃也仍然有较高的聚合活性，因此他们就可以合并了。在60℃，既可以退火又可以延伸，想想是不是效率就很高了呢！当然，你想用三步法程序做定量也是没问题的，预实验摸好条件即可。

硅片退火处理，是工艺的一个环节。是按一定的程序对硅片进行升温、降温的过程；

为什么要进行退火？原因之一是，硅片中含有氧，氧有吸取杂质的作用。退火时可以将硅片表面附近的氧，从其表面挥发脱除，使表面附近的杂质数量减少。有利于器件的制造；

退火对电阻率和少子寿命有一定的影响：使其升高。

供参考。

另：如果事实同“问题补充”的一样，可以理解为：氧从表面脱除后，表面附近的杂质数量减少，缺陷也减少，使载流子的平均自由程增加，迁移率也增加，这样导致了电阻率的下降。

作为模拟退火算法应用，讨论旅行商问题(Travelling Salesman Problem,简记为TSP)：设有n个城市，用数码1,…,n代表。城市i和城市j之间的距离为d(i,j) i,j=1,…,n．TSP问题是要找遍访每个域市恰好一次的一条回路，且其路径总长度为最短。

求解TSP的模拟退火算法模型可描述如下：

解空间 解空间S是遍访每个城市恰好一次的所有回路，是{1,……,n}的所有循环排列的集合,S中的成员记为(w1,w2,……,wn)，并记wn+1= w1。初始解可选为(1,……,n)

目标函数 此时的目标函数即为访问所有城市的路径总长度或称为代价函数：

我们要求此代价函数的最小值。

新解的产生 随机产生1和n之间的两相异数k和m,

若k<m,则将

(w1,w2,…,wk,wk+1,…,wm,…,wn)

变为：

(w1,w2,…,wm,wm-1,…,wk+1,wk,…,wn)

如果是k>m,则将

(w1,w2,…,wm,wm+1,…,wk,…,wn)

变为：

(wm,wm-1,…,w1,wm+1,…,wk-1,wn,wn-1,…,wk)

上述变换方法可简单说成是“逆转中间或者逆转两端”。

也可以采用其他的变换方法，有些变换有独特的优越性，有时也将它们交替使用，得到一种更好方法。

代价函数差 设将(w1,w2,……,wn)变换为(u1,u2,……,un)，则代价函数差为：

根据上述分析，可写出用模拟退火算法求解TSP问题的伪程序：

Procedure TSPSA:

begin

init-of-T; { T为初始温度}

S={1,……,n}; {S为初始值}

termination=false;

while termination=false

begin

for i=1 to L do

begin

generate(S′form S); { 从当前回路S产生新回路S′}

Δt:=f(S′））-f(S);{f(S)为路径总长}

IF（Δt<0) OR (EXP(-Δt/T)>Random-of-[0,1])

S=S′；

IF the-halt-condition-is-TRUE THEN

termination=true;

End;

T_lower;

End;

End

模拟退火算法的应用很广泛，可以较高的效率求解最大截问题(Max Cut Problem)、0-1背包问题(Zero One Knapsack Problem)、图着色问题(Graph Colouring Problem)、调度问题(Scheduling Problem)等等。 模拟退火算法的应用很广泛，可以求解NP完全问题，但其参数难以控制，其主要问题有以下三点：

⑴ 温度T的初始值设置问题。

温度T的初始值设置是影响模拟退火算法全局搜索性能的重要因素之一、初始温度高，则搜索到全局最优解的可能性大，但因此要花费大量的计算时间；反之，则可节约计算时间，但全局搜索性能可能受到影响。实际应用过程中，初始温度一般需要依据实验结果进行若干次调整。

⑵ 退火速度问题。

模拟退火算法的全局搜索性能也与退火速度密切相关。一般来说，同一温度下的“充分”搜索（退火）是相当必要的，但这需要计算时间。实际应用中，要针对具体问题的性质和特征设置合理的退火平衡条件。

⑶ 温度管理问题。

温度管理问题也是模拟退火算法难以处理的问题之一。实际应用中，由于必须考虑计算复杂度的切实可行性等问题，常采用如下所示的降温方式：

T(t+1)=k×T(t)

式中k为正的略小于100的常数,t为降温的次数 优点：计算过程简单，通用，鲁棒性强，适用于并行处理，可用于求解复杂的非线性优化问题。

缺点：收敛速度慢，执行时间长，算法性能与初始值有关及参数敏感等缺点。

经典模拟退火算法的缺点：

⑴如果降温过程足够缓慢，多得到的解的性能会比较好，但与此相对的是收敛速度太慢；

⑵如果降温过程过快，很可能得不到全局最优解。