Система HIrisPlex для одновременного прогнозирования цвета волос и глаз по ДНК

The HIrisPlex system for simultaneous prediction of hair and eye colour from DNA
Manfred Kayser, Fan Liu, Andreas Wollstein, Wojciech Branicki, Susan Walsh, Leda Kovatsi, Arwin Ralf, A Kosiniak-Kamysz
2012-08-20

варианты ДНКсистема HIrisPlexсудебно-медицинское фенотипирование ДНКпредсказание цвета волос и глазмультиплексный анализ
В последнее время в судебной биологии сформировалось направление, связанное с прогнозированием фенотипов внешне наблюдаемых признаков (externally visible characteristics, EVCs) по генотипам ДНК, конечной целью которого является сосредоточение полицейского расследования на поиске лиц, полностью неизвестных следственным органам; это направление также называют судебным ДНК-фенотипированием (forensic DNA phenotyping, FDP). Ранее мы разработали и провели судебно-биологическую валидацию системы IrisPlex для точного прогнозирования голубого и карего цвета глаз по ДНК, а недавно показали, что все основные категории цвета волос можно прогнозировать по тщательно отобранным маркерам ДНК. В настоящей работе мы представляем недавно разработанную систему HIrisPlex, способную одновременно прогнозировать цвет волос и глаз по ДНК. HIrisPlex включает один мультиплексный анализ, направленный на 24 варианта ДНК, прогнозирующих цвет глаз и волос, включая все шесть однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) системы IrisPlex, а также две прогностические модели: недавно разработанную модель для категорий и оттенков цвета волос и ранее разработанную модель IrisPlex для цвета глаз. Анализ HIrisPlex был разработан с учетом работы с малым количеством матричной ДНК и деградированной ДНК; предварительное тестирование чувствительности выявило полные профили ДНК при вводе всего 63 пг ДНК. Прогностическая эффективность системы HIrisPlex в отношении цвета волос была оценена у 1551 человека из трех различных регионов Европы, характеризующихся разной частотой встречаемости цветов волос. При использовании 20% выборки для тестирования и 80% для построения модели средняя точность индивидуального прогнозирования с применением подхода, управляемого прогнозом, составила 69,5% для светлых, 78,5% для каштановых, 80% для рыжих и 87,5% для черных волос. Результаты анализа HIrisPlex мировых образцов ДНК свидетельствуют о том, что прогнозирование цвета волос с помощью HIrisPlex надежно независимо от биогеографического происхождения, что согласуется с предыдущими результатами IrisPlex для цвета глаз. Кроме того, мы показываем, что с точностью прогнозирования >86% можно определить, имеет ли кареглазый темноволосый человек неевропейское происхождение (за исключением regio...
1
На выборке из 1551 европейца средняя точность прогнозирования цвета волос составила 69,5% для светлых, 78,5% для каштановых, 80% для рыжих и 87,5% для чёрных волос.
2
Система HIrisPlex одновременно предсказывает цвет волос и глаз с помощью одного мультиплексного анализа 24 прогностических вариантов ДНК, включая все шесть SNP системы IrisPlex.
3
Анализ рассчитан на малые количества и деградированную ДНК; предварительное тестирование чувствительности обеспечило получение полных ДНК-профилей при входном количестве до 63 пг ДНК.
4
Система объединяет новую модель категорий и оттенков цвета волос с ранее валидированной моделью прогнозирования цвета глаз IrisPlex.
5
Анализ мировых образцов показал надёжность прогнозирования цвета волос независимо от биогеографического происхождения; лиц с карими глазами и чёрными волосами удавалось классифицировать как неевропейцев с точностью свыше 86% в представленном анализе.

Фенотипы цвета волос и глаз человека, определяемые по ДНК

Точность и надёжность одновременного предсказания категорий цвета волос и цвета глаз по прогностическим вариантам ДНК, в том числе при малом количестве и деградации ДНК, а также для разных биогеографических групп

Publication Details
Publication Date
2012-08-20
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Manfred Kayser
Fan Liu
Andreas Wollstein
Wojciech Branicki
Susan Walsh
Leda Kovatsi
Arwin Ralf
A Kosiniak-Kamysz
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%