模擬數(shù)量變化對全同胞似然比的影響

摘要：探討模擬群體數(shù)和STR對同胞似然比（LR）的影響，為法醫(yī)遺傳學(xué)中LR臨界值的確定提供依據(jù)，可作為參考。用家庭S3軟件模擬100～100萬對全同胞，分別有15、19、29和39個STR，觀察似然比（LR）的分布及陽性率、陰性率、假陽性率、假陰性率的變化。事實證明當(dāng)模擬種群數(shù)量超過105個時，LR值分別為99%、95%、5%和1%，當(dāng)模擬種群數(shù)量低于104個時，LR值波動較大，并且范圍很大。當(dāng)似然比為1時，15個STR系統(tǒng)的靈敏度為98.01%～99.0%;對19個STR系統(tǒng)進(jìn)行了分析，結(jié)果為99.0% - 99.3%;29個STR系統(tǒng)占99%～99.85%;39個STR系統(tǒng)占99.93%～100%。當(dāng)似然比為1時，所有被試實驗題的假陽性率為：15個STR系統(tǒng)的假陽性率為1.7225，19個STR系統(tǒng)的假陽性率為0.7370，29個STR系統(tǒng)的假陽性率為0.1311，39個STR系統(tǒng)的假陽性率為0.0593。當(dāng)STR基因座數(shù)變化時，LR值也在變化，主要變現(xiàn)為：由15個增加到39個時，LR值的中位數(shù)、均值、最大值、最小值、99%、95%、5%、5%，1%，標(biāo)準(zhǔn)差也相應(yīng)增加。從而得出模擬種群規(guī)模是影響LR分布的重要因素;在一定數(shù)量的人群中，識別系統(tǒng)在檢測系統(tǒng)中增加STR的數(shù)目，可以獲得更好更高的LR值。

關(guān)鍵詞：模擬數(shù)量變化;全同細(xì)胞;似然比

除了傳統(tǒng)的親子鑒定，他們提供的基因信息較少和被鑒定人的特殊性，對復(fù)雜的親屬關(guān)系進(jìn)行識別細(xì)胞總數(shù)有一定差距，由于能力有限，一般無法完成更多的仿真數(shù)據(jù)。因為目前在法醫(yī)遺傳學(xué)領(lǐng)域沒有系統(tǒng)的公式和觀點，所以需要更嚴(yán)謹(jǐn)、更科學(xué)的統(tǒng)計數(shù)字來確定全體同胞之間的關(guān)系。

本研究的目的是，在大樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行模擬和親合方法遺傳學(xué)中，評價不同STR系親緣關(guān)系概率的計算，總模擬量對全民辨識似然比的影響。家族3是根據(jù)DNA數(shù)據(jù)推斷親子鑒定概率計算的自由軟件，利用傳統(tǒng)的似然比可以計算和模擬最大項數(shù)，可以模擬106對數(shù)據(jù)。本文采用家族3軟件模塊，共提出100至100萬對全同胞，分別為15人、19人、29人和39人STR系統(tǒng)識別同胞時，不同模擬數(shù)的似然比的差異。

1.材料及方法

1.1建立假設(shè)實驗

本研究采用家庭3軟件對四種不同的STR，進(jìn)行分析模擬了100到100萬對全同胞數(shù)據(jù)，它們是：15個STR系統(tǒng)（ABI標(biāo)識符），19個STR系統(tǒng);29 STR系統(tǒng);39 個STR系統(tǒng)，這些系統(tǒng)全部是商用的. 在模擬試驗中，設(shè)置相應(yīng)的全參數(shù)同胞個體和無關(guān)個體。到目前為止，可以建立以下兩個測試假設(shè)：

原始假設(shè)H0：個體1和2是同胞（在生物學(xué)方面，他們有同一個生父和同一個生母。）

備選假設(shè)：個體1和個體2沒有任何關(guān)系，就是兩者之間不會同一個生父。

1.2、參數(shù)設(shè)置

模擬實驗前，在軟件家族3中設(shè)定以下這幾個參數(shù)：①忽略系統(tǒng)中等位基因的檢測突變;②群體遺傳指數(shù)設(shè)為0;③在軟件中，將先驗參數(shù)設(shè)置為默認(rèn)值;④設(shè)定可能性比值（LR）的范圍為0.1到1×108.模擬次數(shù)為100，1×103，1×104，1×105和1×106。收集統(tǒng)計所有的模擬數(shù)據(jù)，結(jié)果包括單個1和2的輸入數(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)得到的平均值、中值、最大值、最小值，99%、95%、5%、1%，以及%，STEDV的LR值。當(dāng)設(shè)置在LR閾值時，家族3將產(chǎn)生相應(yīng)的陽性（敏感性）結(jié)果和假陽性（1-特異性）結(jié)果。對于每個系統(tǒng)，當(dāng)LR閾值在1到106之間時（表5-8），我們記錄了和比較了該方法的靈敏度和假陽性率。

1.3、結(jié)果分析

為了分析似然比的分布情況，對得到的LR值進(jìn)行分類，LR的擬合線圖生成，主要由IBM SPSS 22.0.R.和Graphpad 5.0生成。K-S是用來檢測研究LR的分布情況。

2.結(jié)果

2.1、LR值的統(tǒng)計學(xué)參數(shù)和STR數(shù)量的關(guān)系

能夠看到個體1和個體2的全同胞指數(shù)（全同胞指數(shù)、FSD和LR值）。發(fā)現(xiàn)當(dāng)STR基因座數(shù)從15個增加到39個時，LR值增加，包括中位數(shù)、平均值、最大值、最小值、99%，95%、5%、1%和標(biāo)準(zhǔn)偏差相應(yīng)增加（見圖1）。

結(jié)果表明，增加檢測系統(tǒng)中STR的數(shù)目，可以提高檢測效率，可以得到更高的LR均值和一個更大的極點。STDEV值隨LR的增加而增加。（表1-4）

2.2、LR值和模擬人群數(shù)量之間的關(guān)系

在一定的情況下時，并且模擬種群的數(shù)量都超過1×106時（表1-4），LR的中位數(shù)、平均值和標(biāo)準(zhǔn)差增加。隨著模擬種群數(shù)量的增加，LR的最大值和最小值都會增加或減少。當(dāng)模擬總體數(shù)較少時（100到10000），盡管LR中值的差異很小（在相同的數(shù)量級上），然而，LR的平均差異非常顯著，見圖2。但當(dāng)模擬人口超過105，99%，95%和，5%和1%的LR值保持相同的數(shù)量級。除此之外，LR最大值和最小值的分布表明，隨著模擬種群規(guī)模的增大和模擬量的膨脹，LR將有一個極值（圖2）。考慮到這個世界真正的人口，極值問題就會出現(xiàn)在真正的人口中，并且可能大于表1-4中的數(shù)據(jù)。

3.討論

由于軟件和計算機(jī)仿真能力的限制，我們無法進(jìn)行仿真超過106數(shù)據(jù)。STDEV值隨時間的增加而增加，模擬次數(shù)增加了10-1000倍，這反映了LR值和極值的很大變化。同時，平均數(shù)和平均數(shù)字變異沒有太大的變化，約為10倍。這反映了當(dāng)模擬次數(shù)超過104時，系統(tǒng)被認(rèn)為是穩(wěn)定的。此外，系統(tǒng)中STR的數(shù)量越多，靈敏度和假陽性率也越高。

3.1、STR數(shù)量的影響

閾值的靈敏度是在設(shè)定一定的閾值時能夠被檢測到兩組的假陽性率均為0。根據(jù)LR的定義，當(dāng)LR大于1時，支持H0，反之支持H1。實際上，例如當(dāng)LR大于100時，更可能選擇更高的LR閾值來降低誤判率。因此，在一定的閾值情況下，真陽性率和假陰性率就會產(chǎn)生。其中，誤判率是假陽性率和假陰性率之和。隨著閾值的增大，系統(tǒng)的靈敏度降低，假陽性率會隨著假陰性率的增加而降低。根據(jù)本文得到的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析得出，設(shè)定適當(dāng)?shù)腖R閾值可以檢測出系統(tǒng)的判斷能力，遺傳標(biāo)記的數(shù)目可以提高系統(tǒng)的靈敏度，同樣的人口規(guī)模，總體趨勢是，隨著遺傳標(biāo)記數(shù)量的增加以及隨著閾值的增大，會降低假陽性出現(xiàn)的概率。

3.2、模擬全同細(xì)胞數(shù)量的影響

通過模擬103-104個系譜，法醫(yī)科學(xué)家找到了10個親屬的LR在體內(nèi)的分布。我們發(fā)現(xiàn)這種模擬會降低LR閾值和存在一定程度的假陽性。本文由39哥STR組成檢測過程中，LR閾值設(shè)置為1-108，模擬量為1000對全同細(xì)胞，未在所有兄弟姐妹中發(fā)現(xiàn)假陽性。值得注意的是，模擬數(shù)量是1× 104時或者LR閾值0.1時假陽性率也會出現(xiàn)。

在實際情況中，如果兩個人在識別過程中得到L當(dāng)數(shù)據(jù)值超過100000時，可以100%確定整個同級關(guān)系。當(dāng)LR大于105時，假陽性率變?yōu)?。但是，我們應(yīng)該警惕假陽性的出現(xiàn)。根據(jù)現(xiàn)實世界中，對于大量的兄弟姐妹來說，假陽性的概率應(yīng)該很低。因為現(xiàn)在還沒出現(xiàn)具有更大的模擬功能的軟件，因此，我們只能根據(jù)實驗得到的數(shù)據(jù)進(jìn)一步計算了同胞的數(shù)量，并由此進(jìn)行推斷。

結(jié)語：

在本文中，我們模擬了大量的全同胞數(shù)據(jù)，找到了其LR分布存在的一定規(guī)律，然而，并沒有被考慮基因和基因座之間的聯(lián)系，并且還會出現(xiàn)STR基因座突變的存在。雖然建立了5種突變模型，但本研究未進(jìn)行突變模擬。這種突變確實存在，而且在LR值分布中起著重要作用。另外，有報道稱我們的模擬基因vWA-D12S391、D5S818-CSFIP0、D21S11之間的聯(lián)系較弱，但由于其在法醫(yī)遺傳學(xué)中的作用，它廣泛應(yīng)用于免疫分析試劑盒中，他們之間的聯(lián)系可以不作為參考。本研究的模擬結(jié)果可為法醫(yī)遺傳學(xué)和辨識似然率臨界值的確定提供了參考，更為準(zhǔn)確的分析親屬關(guān)系準(zhǔn)備了做出了一定的貢獻(xiàn)，能起到一定的作用。

參考文獻(xiàn)：

陳子翔，王福振，陸惠玲，等，判別函數(shù)在同胞鑒定中的應(yīng)用[J]，中國法醫(yī)學(xué)雜志，2012，27（2）：129—132

個人簡介

宋翠芹，出生年月日：1992年4月21日，女，漢，江蘇徐州人，本科，助理，目前在南京鑒云技術(shù)咨詢有限公司從事DNA實驗室相關(guān)工作

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