联合应用CE和MPS技术分析法医学混合样本的探索研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:81772028
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:55.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:H2502.法医物证学及法医人类学
- 结题年份:2021
- 批准年份:2017
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2018-01-01 至2021-12-31
- 项目参与者:阙庭志; 赵珍敏; 郑汉城; 朱如心; 张家硕; 徐倩南;
- 关键词:
项目摘要
Mixture analysis is an ever-increasing need for forensic application. However, with the mixed component, complex STR profiles, limited genetic candidates and unsophisticated study of new markers, mixture analysis become a key scientific issue that is of high priority. And abovementioned problems make mixtures become ineffective evidence sometimes. In recent years, massively parallel sequencing (MPS) provides prospect for the solution of this scientific problem in terms of technical feasibility. MPS renders possible the simultaneous testing of different genetic markers and different samples. Our pilot study of polymorphism genetic markers with MPS demonstrated the prospect of this technology for mixture analysis. This whole study aims to explore various genetic markers of STR, SNP, STR-SNP and Microhaplotype with traditional capillary electrophoresis (CE) and new technology of MPS for mixture analysis and establish effective detection system and scientific analysis methods, providing new solution for mixture sample analysis.
混合样本分析在法医实践中的需求日益增多。然而,由于混合样本组分分离困难,STR分型结果解读复杂,传统标记数量有限,新型标记研究不足等原因,混合样本分析经常不能获得明确鉴定意见,导致该类检材无法充分发挥其证据价值,成为法医物证鉴定难题之一。近年来,大规模并行测序技术(Massively parallel sequencing, MPS)在深度读取序列信息的同时可以完成多类型遗传标记、多样本的并行检测,为混合样本分析提供了新的技术手段。课题组前期应用该技术对多态性遗传标记的研究也显示了其在混合样本分析中具有良好的应用前景。本项目拟充分利用传统毛细管电泳和新技术MPS的优势,探索各类遗传标记(STR、SNP、STR-SNP、Microhaplotype)在混合样本分析中的贡献,建立有效的检测体系及科学的分析方法,最终为混合样本分析提供新的解决手段。
结项摘要
混合样本分析在法医实践中的需求日益增多。然而,由于混合样本组分分离困难,STR分型结果解读复杂,传统标记数量有限,新型标记研究不足等原因,混合样本分析经常不能获得明确鉴定意见,导致该类检材无法充分发挥其证据价值,成为法医物证鉴定难题之一。近年来,大规模并行测序技术(Massively parallel sequencing, MPS)在深度读取序列信息的同时可以完成多类型遗传标记、多样本的并行检测,为混合样本分析提供了新的技术手段。课题组前期应用该技术对多态性遗传标记的研究也显示了其在混合样本分析中具有良好的应用前景。本项目充分利用传统毛细管电泳和新技术MPS的优势,探索各类遗传标记(STR、SNP、STR-SNP、Microhaplotype)在混合样本分析中的贡献,建立了有效的检测体系及科学的分析方法。主要研究内容包括(1)建立了基于不同商业化STR检测试剂盒及不同人群基础数据的混合样本分析模型,其中检测试剂盒囊括市场上主流试剂盒,人群包含中国汉族及主要少数民族,分析模型纳入了试剂盒性能及人群结构等基础数据;(2)构建了基于二代测序技术的可检测多态性STR基因座、SNP位点以及微单倍型标记的检测体系,探讨了各类遗传标记及其侧翼序列变异信息,以及检测体系在混合样本中的检测、分析效能;(3)构建了基于贝叶斯、RMNE以及LR三种数据模型的混合样本分析方法。研究为基于两类技术平台的市场主流试剂盒应用提供了基础数据,对混合样本的甄别能力进行了清晰的探讨与界定,为不同质、量的混合样本提供了有效检测手段与方法。
项目成果
期刊论文数量(16)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Mutation rates in father-son pairs of the 27 Y-STR loci in the Dezhou Han population from Shandong province, eastern China
山东省德州汉族人群27个Y-STR位点父子对突变率
- DOI:10.1016/j.jflm.2019.06.015
- 发表时间:2019
- 期刊:Journal of Forensic and Legal Medicine
- 影响因子:1.5
- 作者:Zhang Jiashuo;Zhang Jingyi;Tao Ruiyang;Hu Hui;Miao Longfei;Qiao Lu;Xu Xuewei;Zhang Suhua;Li Chengtao
- 通讯作者:Li Chengtao
Genetic polymorphisms of 27 Y-STR loci in the Dezhou Han population from Shandong province, Eastern China
山东德州汉族27个Y-STR位点遗传多态性
- DOI:10.1016/j.fsigen.2018.11.021
- 发表时间:2019
- 期刊:Forensic Science International-Genetics
- 影响因子:3.1
- 作者:Zhang Jiashuo;Tao Ruiyang;Zhong Jianjun;Sun Dapeng;Qiao Lu;Shan Shaodong;Yang Zihao;Zhang Jingyi;Zhang Suhua;Li Chengtao
- 通讯作者:Li Chengtao
Genetic characterization of 21 autosomal STR loci of Goldeneye (TM) DNA ID 22NC Kit in Chinese She group
Goldeneye (TM) DNA ID 22NC Kit 中国畲族 21 个常染色体 STR 位点的遗传特征
- DOI:10.1016/j.legalmed.2019.06.005
- 发表时间:2019
- 期刊:Legal Medicine
- 影响因子:1.5
- 作者:Zhang Jingyi;Yang Zihao;Zhang Xiaochun;Tao Ruiyang;Zhang Jiashuo;Chen Chong;Zhang Suhua;Li Chengtao
- 通讯作者:Li Chengtao
Genetic characterization of 27 Y-STR loci analyzed in the Nantong Han population residing along the Yangtze Basin
长江流域南通汉族27个Y-STR基因座遗传特征分析
- DOI:--
- 发表时间:2019
- 期刊:Forensic Science International-Genetics
- 影响因子:3.1
- 作者:Tao Ruiyang;Wang Shouyu;Zhang Jiashuo;Zhang Jingyi;Yang Zihao;Zhang Suhua;Li Chengtao
- 通讯作者:Li Chengtao
Development and validation of a multiplex insertion/deletion marker panel, SifaInDel 45plex system
多重插入/删除标记面板 SifaInDel 45plex 系统的开发和验证
- DOI:10.1016/j.fsigen.2019.04.008
- 发表时间:2019
- 期刊:Forensic Science International-Genetics
- 影响因子:3.1
- 作者:Tao Ruiyang;Zhang Jingyi;Sheng Xiang;Zhang Jiashuo;Yang Zihao;Chen Chong;Bian Yingnan;Liu Xiling;Zhang Suhua;Li Chengtao
- 通讯作者:Li Chengtao
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- 通讯作者:张素华
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