目的 建立基于常用STR分型试剂盒的肿瘤组织身源鉴定方法。方法 采用ForenSeq^(TM) DNA Signature Prep试剂盒检测55例配对肿瘤组织样本(肿瘤组织和同一个体正常组织成对)以及75例无关个体全血样本27个常染色体STR基因座的分型情况,并模...目的 建立基于常用STR分型试剂盒的肿瘤组织身源鉴定方法。方法 采用ForenSeq^(TM) DNA Signature Prep试剂盒检测55例配对肿瘤组织样本(肿瘤组织和同一个体正常组织成对)以及75例无关个体全血样本27个常染色体STR基因座的分型情况,并模拟55例肿瘤组织的全同胞、亲子对分型数据,统计成对肿瘤(paired carcinoma,PC)、肿瘤-无关个体(tumor-unrelated individual,UI)、肿瘤-全同胞(tumor-simulated full sibling,FS)与肿瘤-亲子(tumor-simulated parent-offspring,PO)的共有等位基因个数(number of total identical alleles,A_n)及状态一致性(identity by state,IBS)评分。以上述统计结果作为参照,建立8个常用STR分型试剂盒的肿瘤组织身源鉴定预测模型,并尝试构建一个专用于肿瘤组织身源鉴定的模型。使用另外23例配对肿瘤组织样本的检测结果对鉴定模型的准确性、灵敏度及特异度进行验证与评估。结果 (1)在任一试剂盒中,全不同基因座数量(A_0)在PC组与PO组之间差异无统计学意义。1个相同基因座数量(A_(1))、2个相同基因座数量(A_(2))和IBS评分在PC组与UI、FS、PO组之间差异均有统计学意义。(2)不同STR基因座的A_n与IBS评分在不同组别存在差异,其中,13个STR基因座(CSF1PO、D12S391、D19S433、D20S482、D2S1338、D3S1358、D4S2408、D7S820、D8S1179、FGA、TH01、TPOX、vWA)的A_(2)在PC组均高于其他STR基因座;2个STR基因座(D6S1043、PentaE)的A_(2)在UI组低于其他STR基因座。(3)成功构建了8个常用STR分型试剂盒的肿瘤组织身源鉴定预测模型以及15个STR基因座的肿瘤组织身源鉴定模型(15-STRs),灵敏度均达100%,特异度为97.56%~99.88%,准确度为97.59%~99.89%。其中,15-STRs模型的灵敏度为100%,特异度为99.88%,准确率为99.89%,高于常用商业化试剂盒。结论 本研究成功建立了8个常用STR分型试剂盒的肿瘤组织身源鉴定方法,拓展了肿瘤组织身源鉴定的应用范围。通过比较不同基因座在肿瘤组织身源鉴定中的差异,筛选出了15个特别适用于肿瘤组织身源鉴定的STR基因座,为未来肿瘤组织溯源的试剂盒构建提供了数据基础。展开更多
目的比较似然比(likelihood ratio,LR)法和状态一致性(identity by state,IBS)法在半同胞关系鉴定中的应用价值,为制定半同胞鉴定相关规范提供参考。方法(1)基于相同的遗传标记组合,比较实际案例与计算机模拟案例的累计状态一致性评分(c...目的比较似然比(likelihood ratio,LR)法和状态一致性(identity by state,IBS)法在半同胞关系鉴定中的应用价值,为制定半同胞鉴定相关规范提供参考。方法(1)基于相同的遗传标记组合,比较实际案例与计算机模拟案例的累计状态一致性评分(cumulated identity by state score,CIBS)与累积全同胞关系指数分布,验证计算机模拟方法的可信度;(2)模拟获得全同胞、半同胞、无关个体对各100万对在不同数量的三种类型遗传标记上的分型,分别计算CIBS和相应类型的累积LR参数;(3)比较基于不同数据、不同种类的遗传标记、应用不同准确度标准区分上述三种关系个体对时,LR法和IBS法所能提供的最佳系统效能,以比较两种方法在上述鉴定中的应用价值;(4)根据已有模拟数据,以曲线拟合的方式估计应用不同类型遗传标记鉴别半同胞与另两种关系个体对所需的最低遗传标记数目。结果(1)经秩和检验,在真实关系和检验的遗传标记组合相同的前提下,模拟方法与实际案例所得结果差异无统计学意义;(2)多数情况下,在其他条件设置相同时,LR法的系统效能大于IBS法;(3)基于现有数据,可以通过曲线拟合的方式得到全-半同胞鉴定和半同胞鉴定在系统效能达到0.95或0.99时所需遗传标记的数目。结论在进行甄别全同胞对和半同胞对或甄别半同胞对和无关个体对的鉴定时,推荐优先使用LR法,并根据拟进行的鉴定类型和基于的人群数据估计所需遗传标记数目,以保证鉴定效果。展开更多
文摘目的 建立基于常用STR分型试剂盒的肿瘤组织身源鉴定方法。方法 采用ForenSeq^(TM) DNA Signature Prep试剂盒检测55例配对肿瘤组织样本(肿瘤组织和同一个体正常组织成对)以及75例无关个体全血样本27个常染色体STR基因座的分型情况,并模拟55例肿瘤组织的全同胞、亲子对分型数据,统计成对肿瘤(paired carcinoma,PC)、肿瘤-无关个体(tumor-unrelated individual,UI)、肿瘤-全同胞(tumor-simulated full sibling,FS)与肿瘤-亲子(tumor-simulated parent-offspring,PO)的共有等位基因个数(number of total identical alleles,A_n)及状态一致性(identity by state,IBS)评分。以上述统计结果作为参照,建立8个常用STR分型试剂盒的肿瘤组织身源鉴定预测模型,并尝试构建一个专用于肿瘤组织身源鉴定的模型。使用另外23例配对肿瘤组织样本的检测结果对鉴定模型的准确性、灵敏度及特异度进行验证与评估。结果 (1)在任一试剂盒中,全不同基因座数量(A_0)在PC组与PO组之间差异无统计学意义。1个相同基因座数量(A_(1))、2个相同基因座数量(A_(2))和IBS评分在PC组与UI、FS、PO组之间差异均有统计学意义。(2)不同STR基因座的A_n与IBS评分在不同组别存在差异,其中,13个STR基因座(CSF1PO、D12S391、D19S433、D20S482、D2S1338、D3S1358、D4S2408、D7S820、D8S1179、FGA、TH01、TPOX、vWA)的A_(2)在PC组均高于其他STR基因座;2个STR基因座(D6S1043、PentaE)的A_(2)在UI组低于其他STR基因座。(3)成功构建了8个常用STR分型试剂盒的肿瘤组织身源鉴定预测模型以及15个STR基因座的肿瘤组织身源鉴定模型(15-STRs),灵敏度均达100%,特异度为97.56%~99.88%,准确度为97.59%~99.89%。其中,15-STRs模型的灵敏度为100%,特异度为99.88%,准确率为99.89%,高于常用商业化试剂盒。结论 本研究成功建立了8个常用STR分型试剂盒的肿瘤组织身源鉴定方法,拓展了肿瘤组织身源鉴定的应用范围。通过比较不同基因座在肿瘤组织身源鉴定中的差异,筛选出了15个特别适用于肿瘤组织身源鉴定的STR基因座,为未来肿瘤组织溯源的试剂盒构建提供了数据基础。
文摘目的比较似然比(likelihood ratio,LR)法和状态一致性(identity by state,IBS)法在半同胞关系鉴定中的应用价值,为制定半同胞鉴定相关规范提供参考。方法(1)基于相同的遗传标记组合,比较实际案例与计算机模拟案例的累计状态一致性评分(cumulated identity by state score,CIBS)与累积全同胞关系指数分布,验证计算机模拟方法的可信度;(2)模拟获得全同胞、半同胞、无关个体对各100万对在不同数量的三种类型遗传标记上的分型,分别计算CIBS和相应类型的累积LR参数;(3)比较基于不同数据、不同种类的遗传标记、应用不同准确度标准区分上述三种关系个体对时,LR法和IBS法所能提供的最佳系统效能,以比较两种方法在上述鉴定中的应用价值;(4)根据已有模拟数据,以曲线拟合的方式估计应用不同类型遗传标记鉴别半同胞与另两种关系个体对所需的最低遗传标记数目。结果(1)经秩和检验,在真实关系和检验的遗传标记组合相同的前提下,模拟方法与实际案例所得结果差异无统计学意义;(2)多数情况下,在其他条件设置相同时,LR法的系统效能大于IBS法;(3)基于现有数据,可以通过曲线拟合的方式得到全-半同胞鉴定和半同胞鉴定在系统效能达到0.95或0.99时所需遗传标记的数目。结论在进行甄别全同胞对和半同胞对或甄别半同胞对和无关个体对的鉴定时,推荐优先使用LR法,并根据拟进行的鉴定类型和基于的人群数据估计所需遗传标记数目,以保证鉴定效果。
