A detecção tradicional de PCR digital realiza apenas a análise fluorescente do ponto final das amostras nucleicas amplificadas, com base na imagem fluorescente após a reação para contagem de positivos e negativos e cálculo da concentração da amostra, sendo a análise altamente suscetível a falsos positivos e amplificação inespecífica. Este artigo propõe um método de análise de positivos e negativos baseado no processo para chips de PCR digital em microcavidades em tempo real, realizando análise quantitativa dos resultados do PCR digital na dimensão temporal, melhorando a precisão da detecção de PCR digital. Foi projetado um sistema de hardware que suporta a análise de PCR digital em tempo real e comparado com um aparelho de PCR digital de ponto final para validar o desempenho do sistema. Amostras do vírus herpes humano tipo IV em diferentes concentrações foram detectadas neste sistema, obtendo-se curvas de amplificação em tempo real, utilizando um algoritmo de máquina de vetor de suporte para aprender as características das curvas de amplificação e aplicá-las à classificação das curvas de detecção. Os resultados experimentais mostram alta concordância entre o sistema de PCR digital em tempo real projetado e os resultados de amplificação do aparelho de PCR digital de ponto final. O algoritmo de classificação baseado na máquina de vetor de suporte descrito alcançou uma taxa de precisão na classificação das curvas de amplificação superior a 98%, podendo identificar com precisão microcavidades com falsos positivos e amplificação inespecífica. Em comparação com o método tradicional de segmentação por limiar, a precisão média no reconhecimento de pontos positivos aumentou 17,60%, sendo o efeito mais evidente quanto menor o número de cópias do molde alvo. Comparado ao PCR digital tradicional de ponto final, o método de análise de dados baseado no sistema de PCR digital em tempo real proposto apresenta a vantagem de maior precisão, especialmente na detecção de baixo número de cópias, obtendo resultados quantitativos mais precisos.

PCR digital em tempo real;classificação positivo/negativo;máquina de vetor de suporte;precisão quantitativa