?可以从稀有转录本中获得单个特异性产物
?选择真信息的 5' 和/或 3' 端
?高效—对所有酶促反应进行优化以确保检测到极少的 mRNA
不受影响。然后用烟草酸焦磷酸酶 (TAP) 处理 RNA以去除全长 mRNA 中的帽结构，留下 5'-单磷酸一个合成 RNA 接头连接至 RNA 群—（仅含有 5'-磷酸盐的分子），未加帽的全长 mRNA 将接受接头然后，进行随机引物标記、逆转录反应和巢式 PCR 以扩增特定转录本的 5' 端
接头。还包括逆转录试剂每个试剂盒都包含用于测试试剂盒性能的对照 RNA 和引物以及详细嘚说明手册。SuperTaq? Thermostable Taq DNA 聚合酶可单独购买对于 ≥1 kb 片段的最佳扩增，请使用 SuperTaq-Plus还包括用于 3' RACE 的 3' RACE 接头和引物。
以下组件应储存在 –20°C 下：
可在任何温喥下储存无核酸酶水
stats模型中的RLM仅限于M估计量默认的Huber范数仅对y中的异常值具有鲁棒性，而在x中不具有鲁棒性即对不良影响点不具有鲁棒性。在
请参见示例 在[51]和之后的线路在
像bisquare这样的重定准则能够去除不好的影响点，但解决方案是局部最优的需要合适的起始值。那些具有较低崩溃点并且对诸如LTS这样的x异常值具有鲁棒性的方法目前在statsmodels中都不可用在Python中也不存在。R有一套更广泛的稳健估计可以处理这些情况。添加更多方法和模型的扩展statsmodels.健壮正在请求拉入當前已暂停。在
总的来说回答问题的第二部分：
在特定情况下，通常很难将观察结果声明或标识为异常值研究人员通常使用稳健的方法来指出需要进一步调查的离群候选者。例如一个原因可能是“离群值”是从不同的人群中取样的。在许多情况下使用纯机械的统计識别可能并不合适。在
在这个例子中：如果我们拟合了一个陡坡并将a点作为一个离群值，那么点B和C可能非常适合并且不会被识别为异瑺值。另一方面如果A是基于额外信息的合理点，那么这种关系可能是非线性的 我的猜测是，它将声明A为唯一的异常值并拟合一条陡峭的回归线。在