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在法医应用中，低量 DNA 的 SNP 基因分型面临挑战，现有 HSG 方法在低 DNA 量时易产生错误分型且调用率低。研究人员开发 SMLR 模型，验证表明其在低至 31.25pg DNA 时可降低 NC 率 50%、WC 率 55.6%，提升法医基因分型准确性与效率。
在法医遗传学的舞台上，准确解析单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphisms, SNP）犹如破解犯罪谜题的关键密码。然而，当面对生物痕迹中常见的低量 DNA 样本时，这场 “解密游戏” 变得困难重重。传统基于扩增的基因分型工具，如赛默飞世尔科技的 HID SNP 基因分型插件（HSG），在 DNA 充足时表现出色，但当输入量降低，其短板便暴露无遗 —— 错误分型（Wrong Calls, WC）激增，调用率大幅下降。尽管可通过 HSG 的质量检查（Quality Checks, QC）筛选基因型以减少错误，但这一操作不仅会引入更多无调用（No-Calls, NC）从而降低调用率，还无法完全剔除所有错误结果。在法医案件中，样本的低质与微量往往是常态，如何在这样的困境中实现精准的 SNP 基因分型，成为亟待攻克的科学难题。
为突破这一瓶颈，丹麦研究人员开展了一项具有创新性的研究。他们开发并验证了一种对称多项逻辑回归（Symmetric Multinomial Logistic Regression, SMLR）模型，旨在提升低量 DNA 条件下的基因分型准确性与调用率。这项研究成果发表在《Forensic Science International: Genetics》，为法医遗传学领域带来了新的曙光。
研究人员主要采用了对称多项逻辑回归建模、自助法（Bootstrap）分析、交叉验证等技术方法。通过对广泛 DNA 量范围的样本进行分析，评估模型在不同条件下的性能表现。
结果
- 模型有效性验证：研究发现，在低至 31.25pg 的 DNA 量下，与 HSG 相比，SMLR 方法将无调用率降低了 50.0%，同时保持了相同的错误调用率，使调用率达到 96.0%；在保持相同调用率的情况下，错误调用率降低了 55.6%，准确率达到 99.775%。
- 不同 DNA 量表现：当 DNA 量处于 62.5–250pg 时，SMLR 模型显著降低了无调用率和错误调用率，展现出在次优 DNA 浓度下优化 SNP 基因分型的能力。
- 质量控制潜力：研究表明，SMLR 模型在等位基因平衡的质量检查中具有应用潜力，可有效识别和管理等位基因失衡问题。
结论与讨论
SMLR 模型凭借其简单性与高效性，仅需两到三个参数，即可通过两个输入信号计算三种条件基因型概率，为低量 DNA 的 SNP 基因分型提供了新的解决方案。其对称公式设计使其对两个等位基因的排序或标记不敏感，保证了模型假设的稳健性与简洁性。该模型不仅在提高调用率和准确性方面表现卓越，还为法医基因分型中的质量控制提供了新的思路。
这项研究的重要意义在于，它首次将统计方法如此有效地应用于法医基因分型领域，为处理法医案件中常见的低质微量样本提供了可靠工具。SMLR 模型的引入，显著提升了法医遗传学在复杂样本条件下的分析能力，有望在刑事侦查等实际法医场景中发挥重要作用，推动该领域向更精准、更高效的方向发展。同时，研究为后续开发更复杂的方差稳定变换方法奠定了基础，展现了统计模型在生物医学研究中的广阔应用前景。
