DNA混合物中霰弹枪测序数据的法医学似然比

DNA混合物的霰弹枪测序有望成为法医遗传学中的重要工具，尤其适用于降解样本或复杂混合物。然而，霰弹枪测序混合物的分析受到多种混杂因素的影响，包括测序错误、群体结构、潜在的亲属关系、连锁以及连锁不平衡。此外，目前针对这类数据的统计方法仍然有限。在此，我们构建了似然比，用于概括混合物中是否存在嫌疑人DNA的证据；该方法假定已获得嫌疑人和受害者的基因型，同时将未知贡献者的DNA建模为一般群体污染，或建模为单个污染个体。我们表明，这些似然比对模型假设并不稳健：即使真实贡献者是嫌疑人的远亲，也可能错误地支持混合物中存在嫌疑人DNA。因此，我们提出一种综合证据评分Λ：该评分为在不同污染模型下取最小值的似然比；仅当在至少一种污染模型下，证据以至少C倍的因子支持嫌疑人而非假定的兄弟姐妹时，才报告该评分；否则将其设为1（log Λ = 0）。基于千人基因组计划数据的模拟结果表明，即使在混合物比例低至5%的情况下，Λ仍保留了检测真实贡献者的几乎全部效能，同时消除了由模型设定错误、群体结构以及未检测亲属所导致的假阳性。相关方法已在开源程序DNAMIXTURE中实现，为法医和群体遗传学界提供了一种稳健识别DNA混合物中少量个体贡献的工具。

DNA混合物的霰弹枪测序有望成为法医遗传学中的一项重要工具，尤其适用于降解样本或复杂混合物。然而，霰弹枪测序混合物的分析受到多种混杂因素的影响，包括测序错误、群体结构、潜在的亲属关系、连锁以及连锁不平衡。此外，目前可用于此类数据的统计方法仍然有限。在此，我们构建了似然比，用于概括混合物中是否存在嫌疑人DNA的证据；在假定已获得嫌疑人和受害者基因型的情况下，同时考虑未知贡献者的DNA，并将其分别建模为一般人群污染或单个污染个体。我们表明，这些似然比对模型假设并不稳健；即使真实贡献者是一名远亲，也可能错误地支持混合物中存在嫌疑人DNA。因此，我们提出一种综合证据评分Λ：即在不同污染模型下取最小值的似然比，仅在证据支持嫌疑人而非假设的同胞，且支持程度至少达到C倍时报告该评分（默认

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