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为解决 SNP 芯片分析低模板 / 降解 DNA 的局限，研究人员利用 MGISEQ-200RS 平台对样本进行 30×、14×、8×、4× 全基因组测序（WGS），提取 645,199 个常染色体 SNP，结合 IBD 算法分析。发现 30×、14×、8× 数据推断谱系准确性与芯片无显著差异，4× 需优化，WGS 对降解 DNA 适应性强。
在法医遗传学领域，精准推断个体间亲缘关系及生物地理起源对破解悬案至关重要。传统短串联重复序列（STR）技术主要用于近缘关系鉴定，而单核苷酸多态性（SNP）因分布广、稳定性高，在远缘谱系分析和生物地理推断中潜力巨大。然而，常用的 SNP 芯片技术对高质量 DNA 依赖度高，难以应对法医场景中常见的低模板、降解样本，限制了其在陈年旧案中的应用。与此同时，靶向测序虽能处理部分降解 DNA，但检测的 SNP 数量有限，仅能分析至四代以内亲缘关系，无法满足更远缘谱系推断的需求。在此背景下，全基因组测序（Whole Genome Sequencing, WGS）技术因其能提供高密度 SNP 数据且对降解样本兼容性更强，成为法医遗传学的研究热点。但 WGS 的测序深度与谱系推断准确性之间的关系尚不明确，缺乏系统性研究，因此亟需探索不同深度 WGS 数据在法医 SNP 谱系推断中的性能，以优化技术应用并降低检测成本。
为解决上述问题，国内研究团队开展了相关研究，其成果发表在《Forensic Science International: Genetics》。
研究人员利用 MGISEQ-200RS 平台，对来自三个汉族家庭的 234 名个体（涵盖一至八代亲缘关系）及 1000 Genomes Project 的 NA12878 样本，进行常染色体深度为 30×、14×、8× 和 4× 的全基因组测序。从测序数据中提取与 GSA 芯片一致的 645,199 个常染色体 SNP 位点，经质量控制后，运用 Identity by Descent（IBD，血缘同一）算法计算亲缘关系，并分析样本的生物地理起源。
研究主要采用的技术方法包括：全基因组测序技术（获取不同深度的 DNA 序列数据）、SNP 位点提取（从测序数据中筛选目标常染色体 SNP）、质量控制（确保数据可靠性）、IBD 算法（推断亲缘关系程度）及生物地理起源分析（基于 SNP 数据推断样本来源）。样本队列来自三个汉族家庭的多代个体及标准参考样本 NA12878。
测序质量评估
14 组样本共产生 4734 百万条 reads，其中 4728 百万条成功比对到 hg19 参考基因组，比对率超 99%。平均 Q30 值达 90.40%，芯片利用率 73.66%，表明测序数据质量高，适合后续分析。
SNP 基因分型一致性
测序数据与 SNP 芯片数据的 SNP 基因分型一致率超 96%，验证了 WGS 数据在基因分型层面的可靠性。
亲缘关系推断准确性
在 30×、14× 和 8× 深度下，IBD 算法成功预测一至七代亲缘关系，仅 8× 数据中七代关系出现 1 例假阴性。这三种深度的谱系推断准确性与 SNP 芯片无显著差异（p 值分别为 0.93、0.83、0.54）。而 4× 深度数据因测序覆盖不足，需通过优化质量控制和算法提升推断准确性。
生物地理起源推断
基于 WGS 数据的 SNP 生物地理推断结果与调查结果一致，表明 WGS 数据在个体来源分析中具有可靠性。
研究结论与讨论
本研究系统验证了不同深度 WGS 数据在法医 SNP 谱系推断中的效能。结果表明，30×、14× 和 8× 深度的 WGS 数据可实现与 SNP 芯片相当的亲缘关系推断准确性，且对降解 DNA 样本的适应性显著优于芯片技术，为老旧案件中低质量样本的分析提供了关键技术支持。尽管 4× 深度数据当前准确性有限，但通过技术优化仍具应用潜力。此外，WGS 的高密度 SNP 数据为更远缘关系（如七代以上）的推断奠定了基础，突破了靶向测序的局限性。该研究不仅明确了 WGS 在法医谱系分析中的最低有效测序深度，还为降低检测成本、提升悬案侦破效率提供了理论依据，推动了 WGS 在法医遗传学中的实际应用，尤其在陈年积案和复杂亲缘关系鉴定中具有重要价值。
