目的本研究旨在评估HIrisPlex-S系统在法医DNA表型推断(forensic DNA phenotyping,FDP)中预测眼睛颜色、头发颜色和肤色的准确性。方法本研究共纳入49名无关个体作为研究对象。首先,基于所采集的面部照片及问卷信息,对其实际表型特征(...目的本研究旨在评估HIrisPlex-S系统在法医DNA表型推断(forensic DNA phenotyping,FDP)中预测眼睛颜色、头发颜色和肤色的准确性。方法本研究共纳入49名无关个体作为研究对象。首先,基于所采集的面部照片及问卷信息,对其实际表型特征(包括眼睛颜色、头发颜色和肤色)进行人工评估与分类。随后,采集研究对象的外周血样本并提取DNA,采用SNaPshot方法结合毛细管电泳技术对HIrisPlex-S系统进行基因分型。利用在线推断平台(https://HIrisPlex.erasmusmc.nl/)对获得的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNP)位点进行分析,以预测上述表型特征。进一步采用两种不同方法解释基因型预测结果(方法1:直接选取概率值最高的表型特征作为预测表型;方法2:Manfred Kayser团队所提出的预测指南),结合人工判读的实际表型数据,分别计算预测的灵敏度和特异性,以比较两种解释方法在上述性能指标方面的差异。此外,本研究还纳入两例真实案例样本进行表型推断分析,以验证系统在实际应用中的有效性。结果研究对象中眼睛颜色为“棕色”的约占55%,“中间色”占比较少;头发颜色为“黑色”的约占45%;皮肤颜色为“白色”的约占39%。经对单碱基延伸(single base extension,SBE)引物浓度进行优化调整后,HIrisPlex-S系统中多数SNP位点的峰值更加均衡,但其在实验室间的重复性仍有待提高。在眼睛颜色的预测方面,方法1的灵敏度(0.8750、0.0000、1.0000)略高于方法2(0.8125、0.0000、0.9259),而方法1的特异性(0.8485、1.0000、0.8182)略低于方法2(0.9091、1.0000、0.9091)。在头发颜色预测中,两种方法的灵敏度一致(均为0.7727、0.6154、0.8571),方法2的特异性(1.0000、0.9444、0.7142)略优于方法1(1.0000、0.9167、0.7429)。在肤色预测方面,方法2的灵敏度(0.0000、0.7895、1.0000、0.3333、0.8750)和特异性(1.0000、0.9667、0.8333、0.9767、0.8780)均略高于方法1(灵敏度:0.0000、0.5789、0.9231、0.1667、0.7500;特异性:1.0000、0.9667、0.6944、0.9535、0.8780)。然而,总体来看,两种方法在表型预测的灵敏度与特异性方面差异均无统计学意义(P>0.05)。此外,两例真实案例样本的表型特征预测结果与遗传祖先分析一致。结论HIrisPlex-S系统可用于人群样本的眼睛和头发颜色预测,但其肤色预测的准确性有待提高。展开更多
文摘目的本研究旨在评估HIrisPlex-S系统在法医DNA表型推断(forensic DNA phenotyping,FDP)中预测眼睛颜色、头发颜色和肤色的准确性。方法本研究共纳入49名无关个体作为研究对象。首先,基于所采集的面部照片及问卷信息,对其实际表型特征(包括眼睛颜色、头发颜色和肤色)进行人工评估与分类。随后,采集研究对象的外周血样本并提取DNA,采用SNaPshot方法结合毛细管电泳技术对HIrisPlex-S系统进行基因分型。利用在线推断平台(https://HIrisPlex.erasmusmc.nl/)对获得的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNP)位点进行分析,以预测上述表型特征。进一步采用两种不同方法解释基因型预测结果(方法1:直接选取概率值最高的表型特征作为预测表型;方法2:Manfred Kayser团队所提出的预测指南),结合人工判读的实际表型数据,分别计算预测的灵敏度和特异性,以比较两种解释方法在上述性能指标方面的差异。此外,本研究还纳入两例真实案例样本进行表型推断分析,以验证系统在实际应用中的有效性。结果研究对象中眼睛颜色为“棕色”的约占55%,“中间色”占比较少;头发颜色为“黑色”的约占45%;皮肤颜色为“白色”的约占39%。经对单碱基延伸(single base extension,SBE)引物浓度进行优化调整后,HIrisPlex-S系统中多数SNP位点的峰值更加均衡,但其在实验室间的重复性仍有待提高。在眼睛颜色的预测方面,方法1的灵敏度(0.8750、0.0000、1.0000)略高于方法2(0.8125、0.0000、0.9259),而方法1的特异性(0.8485、1.0000、0.8182)略低于方法2(0.9091、1.0000、0.9091)。在头发颜色预测中,两种方法的灵敏度一致(均为0.7727、0.6154、0.8571),方法2的特异性(1.0000、0.9444、0.7142)略优于方法1(1.0000、0.9167、0.7429)。在肤色预测方面,方法2的灵敏度(0.0000、0.7895、1.0000、0.3333、0.8750)和特异性(1.0000、0.9667、0.8333、0.9767、0.8780)均略高于方法1(灵敏度:0.0000、0.5789、0.9231、0.1667、0.7500;特异性:1.0000、0.9667、0.6944、0.9535、0.8780)。然而,总体来看,两种方法在表型预测的灵敏度与特异性方面差异均无统计学意义(P>0.05)。此外,两例真实案例样本的表型特征预测结果与遗传祖先分析一致。结论HIrisPlex-S系统可用于人群样本的眼睛和头发颜色预测,但其肤色预测的准确性有待提高。
