新型复合遗传标记SNP-STR的开发研究及其在法医学混合检材分析中的应用价值评估
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:81671870
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:56.0万
- 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:2020
- 批准年份:2016
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2017-01-01 至2020-12-31
- 项目参与者:王莉; 肖雪; 吴谨; 薛晖; 廖淼; 张菁; 李芝隆; 朱镜; 姜又菁;
- 关键词:
项目摘要
Searching an effective and stable molecular genetics-based method is a future direction for the mixed stain identification in forensic science, especially for extremely unbalanced mixtures identification. SNP is widespread throughout the flanking region of STR, both of them linked with each other. In our project, we set up a new compound genetic marker that combined the neighbor SNP and STR, which has better polymorphism and could be used for mixed stain analysis. In preliminary studies, relevant SNP-STR markers were amplified and examined by ARMS-PCR technology with the aid of the neoteric mismatched primers which could analyze the alleles of SNP, through which typing STRs by length and SNPs by fluorescent in a single reaction. Our research will screen the target SNP-STR by bioinformatics. Multiplex amplification system of SNP-STR markers under construction were used for identification of mixed stain. Also we will study the value of SNP-STR in forensic application through the forensic statics, and set up the way to calculate the LR (Likelihood ratio) of identification in normal case and mixture stain case. In the future, we also want to figure out how to analyze the SNP-STR by NGS (Next-generation sequencing) platform.
寻求高效稳定的分子遗传标记及其检测方法对混合检材、特别是极不平衡比例混合检材进行鉴定,是法医物证学的发展方向。SNP广泛分布于STR的侧翼区,二者具有一定的关联性,并且具有各自的优势和特点。因此课题组结合相邻的SNP和STR,形成SNP-STR复合遗传标记,它具有更高的多态性,且更有利于混合检材的鉴定。在前期研究中,课题组采用特殊的引物设计,利用ARMS-PCR技术,实现对SNP-STR的分型检测,从而在同一个反应体系中同时检测了SNP和STR的多态性。本研究计划利用生物信息学筛选目标SNP-STR,构建SNP-STR复合扩增系统,从而对混合检材进行鉴定。通过群体遗传学调查,初步构建SNP-STR数据库。同时,利用法医统计学对SNP-STR的法医学信息能力进行研究,评估其应用于混合检材鉴定的系统价值,并探索利用第二代测序技术平台对SNP-STR的分析能力。
结项摘要
常规STR分型技术对法医不平衡混合检材进行有效分析的难度较高。本研究拟利用ARMS(amplification refractory mutation system,扩增阻滞突变系统)技术,构建新型复合遗传标记SNP-STR,通过靶向分析不平衡混合检材中低比例成分,帮助法医不平衡混合检材的分离解析。本研究利用生物信息学筛选获得18个SNP-STR位点,均来自法医学常规使用的STR位点,其STR部分的基因分型能够与现有STR数据库进行比对。本研究利用ARMS-PCR技术完成了对单个SNP-STR位点的扩增,获得了18个SNP-STR位点的特异性强度最高的引物,并成功建立了SNP-STR复合扩增系统,分为三个Panel,各Panel峰高均衡、扩增结果清晰,可用于法医学实践。一致性研究结果显示,SNP-STR分型结果与Sanger测序结果相一致。灵敏度研究结果显示,所有引物在检测0.05ng的DNA模板时能够获得稳定准确的分型结果。模拟混合斑结果显示,基于ARMS技术原理设计的等位基因特异性引物最高能检测到混合比例为1:500的混合模型中的低比例成分,且不受主要成分的影响。通过对113名四川汉族群体进行群体遗传学调查,获得了各SNP-STR位点单倍型分布及其频率。统计学分析结果显示SNP-STR的法医学分析性能高于该遗传标记中包含的STR。本研究建立的SNP-STR等位基因特异性引物能够对不平衡检材中的次要成分进行分析,复合体系能够简化分析流程,说明可以将SNP-STR应用于法医学实践当中。
项目成果
期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Genetic portrait of 27 Y-STR loci in the Tibetan ethnic population of the Qinghai province of China
中国青海省藏族人群27个Y-STR位点的遗传图谱
- DOI:10.1016/j.palaeo.2016.08.006
- 发表时间:2018
- 期刊:Forensic Science International-Genetics
- 影响因子:3.1
- 作者:Shuqiang Cao;Peng Bai;Wenqing Zhu;Dan Chen;Hui Wang;Bo Jin;Lin Zhang;Weibo Liang
- 通讯作者:Weibo Liang
Two-person DNA mixture interpretation based on a novel set of SNP-STR markers
基于一组新型 SNP-STR 标记的两人 DNA 混合物解释
- DOI:10.1016/j.fsigen.2018.07.021
- 发表时间:2018
- 期刊:Forensic Science International-Genetics
- 影响因子:3.1
- 作者:Yu Tan;Peng Bai;Li Wang;Hui Wang;Huan Tian;Hui Jian;Ranran Zhang;Yuqing Liu;Weibo Liang;Lin Zhang
- 通讯作者:Lin Zhang
Population genetics of 27 Y-STRs for the Yi population from Liangshan Yi Autonomous Prefecture, China
中国凉山彝族自治州彝族人群27个Y-STR的群体遗传学
- DOI:10.1007/s00414-020-02249-5
- 发表时间:--
- 期刊:International Journal of Legal Medicine
- 影响因子:2.1
- 作者:Chen Dezhi;Lv Meili;Huang Yingjian;Hou Yiping;Yu Tan;Liang Weibo
- 通讯作者:Liang Weibo
SNP-STR analysis for non-invasive paternity test for fetus
SNP-STR分析用于胎儿无创亲子鉴定
- DOI:10.1016/j.fsigss.2017.09.157
- 发表时间:2017
- 期刊:Forensic Science International: Genetics Supplement Series
- 影响因子:--
- 作者:L. Wang;Y. Li;Y. Tan;H. Wang;D. Chen;P. Bai;W.B. Liang
- 通讯作者:W.B. Liang
Comparative study on methods of DNA genotyping between single piece of dandruff and EZ-tape
单块头皮屑与EZ-tape DNA基因分型方法的比较研究
- DOI:10.1016/j.fsigss.2017.09.097
- 发表时间:2017
- 期刊:Forensic Science International: Genetics Supplement Series
- 影响因子:--
- 作者:Hui Jian;Jing Zhu;Hui Wang;Tao Feng;Peng Bai;Weibo Liang
- 通讯作者:Weibo Liang
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