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在法医 DNA 分析中，微单倍型（MHs）应用广泛，但 DNA 混合物分析存在难题。研究人员开发了用于解释 MH 标记混合基因型数据的连续模型。结果显示该模型对 2 - 3 人 DNA 混合物解读准确性高，为法医 DNA 分析提供新工具。
在法医领域，精准的 DNA 分析是破解案件谜团的关键 “钥匙”。随着科技的进步，下一代测序（Next - Generation Sequencing，NGS）技术，也就是大规模平行测序（Massively Parallel Sequencing，MPS）闪亮登场。它就像一个强大的 “显微镜”，能够从法医 DNA 样本中挖掘出更多有价值的信息，让过去难以区分的细微差异无所遁形。然而，这项技术也带来了新的挑战。
MPS 技术虽然强大，但它的实验流程更为复杂，得到的图谱特征和传统基于毛细管电泳（capillary electrophoresis，CE）平台的图谱大不相同。MPS 图谱不仅能呈现序列的碱基组成，还能给出代表信号强度的读数（read counts，即读取深度）。可问题在于，不同位点的检测效率差异很大，而且图谱中还存在恼人的噪声。这些噪声就像图谱中的 “捣乱分子”，大多是相对于亲本等位基因序列的单碱基错误，读数变化多端，高读数的噪声很容易和真正的等位基因混淆，给基因型的解读带来极大困难。
在微单倍型（microhaplotype，MH）遗传标记方面，虽然它有着独特优势，比如扩增时没有恼人的 stutter（一种在 STR 分析中常见的干扰因素，MH 不存在该问题），但目前还没有针对 MPS - MH 图谱的完全连续模型。为了填补这一空白，推动法医 DNA 分析技术的发展，研究人员踏上了探索之旅。
此次研究中，研究人员构建了一个完全连续的模型 —— 截断高斯（Truncated Gaussian，TG）模型。该研究得到了中国国家自然科学基金（82230064）和中国国家重点研发计划（JG2021247）的支持 。研究成果发表在《Forensic Science International: Genetics》上。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，对实验室构建的两个 MH 面板（Panel A 包含 15 个 MH 标记，Panel B 包含 22 个 MH 标记）进行分析。利用 NGS 技术获取数据，通过对不同 DNA 输入量下的样本进行检测，观察等位基因和非等位基因序列的行为，从而构建并验证模型。同时，使用似然比（Likelihood Ratio，LR）计算等方法评估模型性能。
研究结果
- MH 多重检测系统：对 Panel A 和 Panel B 进行分析，在西南汉族人群中，Panel A 的有效等位基因数（effective allele count，Ae）均值为 4.12，鉴别力（discrimination power，DP）均值为 0.75，观察杂合度（observed heterozygosity，Ho）均值为 0.774；Panel B 的 Ae 均值为 4.22，DP 和 Ho 等指标也有相应数据，这些数据为后续研究提供了基础。
- MPS - MH 图谱特征：在敏感性实验中发现，DNA 输入量（15.625 pg 至 5 ng）与每个位点的平均读数之间呈非线性关系。这一发现为理解 MPS - MH 图谱的行为提供了重要依据。
- 模型性能评估：用 90 个由 9 个无关个体生成的不同混合比例的 DNA 混合物对模型进行测试。计算真实贡献者和非贡献者的 LR 值，并进行混合物反卷积。结果显示，该模型对 2 - 3 人 DNA 混合物的 MH 图谱解读准确性和特异性高。在 200 次 LR 计算中，真实贡献者的 LR 值大于 1 的情况出现了 190 次。在 26700 次模拟非贡献者测试中，2 人混合物中 LR 大于 1 的非贡献者比例为 0.0051%，3 人混合物中该比例为 4.68%。排除混合物中的平衡个体后，主要贡献者的平均反卷积准确率为 0.9145，其中 60.98%（100/164）的准确率达到 1。
- 影响因素分析：研究还发现，随着混合物比例增加或贡献者增多，区分等位基因和非等位基因变得愈发困难，噪声是影响基因分型准确性的关键因素。
研究结论与讨论
研究人员成功开发了适合 MPS - MH 图谱特点的完全连续模型。通过模型校准确定了先验参数，并利用混合 DNA 样本验证了模型性能。该模型在法医 DNA 混合物分析中展现出良好的应用前景，能够准确解读 MPS - MH 图谱，为个体识别、亲缘关系分析和祖先推断等法医应用提供有力支持。
噪声在 MPS - MH 图谱基因分型准确性方面起着关键影响，随着混合物复杂性增加，其影响更为显著。这提示后续研究需要进一步探索如何更好地处理噪声问题，优化模型性能。与 EuroForMix 等其他方法的比较，以及 Turing 期望测试结果等，也为模型的改进和应用提供了方向。该研究成果填补了法医 DNA 分析在 MPS - MH 图谱连续模型方面的空白，推动了法医 DNA 分析技术的进步，为司法实践提供了更精准、可靠的技术手段。
