В результате анализа данных запусков панелей для таргетного NGS установлены характеристики праймеров и ампликонов, оказывающие наибольшее влияние на равномерность покрытия целевых регионов, и определены диапазоны оптимальных значений данных параметров. На основании полученных диапазонов оптимальных параметров и литературных данных были протестированы различные алгоритмы машинного и глубокого обучения. Была разработана не зависящая от модуля primer3 программа дизайна праймеров для мультиплексной ПЦР, содержащая алгоритмы проверки праймеров на образование различных нецелевых продуктов и расположение SNP в сайте посадки праймера.