基于SNP的亲缘关系鉴定方法与流程

文档序号:32787255发布日期:2023-01-03 19:32阅读:1047来源:国知局
基于SNP的亲缘关系鉴定方法与流程
基于snp的亲缘关系鉴定方法
技术领域
1.本发明属于生物信息分析技术领域,特别涉及一种基于snp的亲缘关系鉴定方法。


背景技术:

2.遗传学理论已证实,子女的基因组dna各有一半分别来源于亲生父母一方。亲缘关系鉴定就是依据遗 传学的基本原理,采用现代化的dna分型检测技术来综合评判争议个体之间是否存在亲生、隔代或其他 血缘关系。目前亲缘关系鉴定包括以下几类:
3.(1)常规的亲生血缘关系鉴定:这是目前需求量最大的一类亲权关系鉴定,包括父母子三方(又称为三 联体)、父子(或母子)双方(又称为二联体)的亲权鉴定。
4.(2)隔代亲缘关系鉴定:这类鉴定指要确认曾祖父母、祖父母、与曾孙子(曾孙女)、孙子(孙女)之间 的亲缘关系。此外,还包括单纯的父系亲缘关系鉴定如要确认曾祖父、祖父、与曾孙子、孙子之间的亲 缘关系,以及单纯的母系亲缘关系鉴定如要确认曾祖母,外祖母,与外孙女,曾外孙女之间的亲缘关系。
5.(3)疑难的亲缘关系鉴定:除上述两类外,还有一些比较疑难的亲缘关系鉴定,如父母皆疑(无)的同 胞(兄弟、兄妹、姐弟、姐妹)、表兄妹关系的鉴定,叔侄之间、姨和外甥女之间、舅舅与外甥(外甥女) 之间的亲缘关系鉴定等。
6.亲子鉴定是基因检测技术非常成熟的应用领域,一般通过检测两个检材的遗传标记,对两个样品的检 测结果进行比对,如果两个样品的遗传标记符合孟德尔遗传定律,则认为两个样品符合亲子关系。目前 常用的遗传标记主要有两种,短序列串联重复(str)和单碱基多态性位点(snp),此外也有一些研究采 用插入缺失(indel)突变位点作为遗传标记物。一代测序技术是亲子鉴定领域应用最为成熟的检测技术, 一般通过21个str位点来进行亲子鉴定与判别。一代测序有速度快,成本低和操作简便等优势,被各类 的鉴定机构广泛使用,是目前亲子鉴定方向的主要检测技术。
7.一代同胞关系鉴定使用的str标记检测位点一般为19-39个,str标记平均具有0.2%的突变频率,用 于检测双方为生物学亲本与子代、生物学同胞、祖孙鉴定,也常出现基因突变导致的错配。因此str用 于同胞鉴定,若发现1-2个基因座不符合相应的遗传定律(考虑存在突变),《生物学全同胞关系鉴定实 施规范》建议增加常染色体体str、y染色体str或线粒体dna序列(sf/z jd0105002-2014,生物 学全同胞关系鉴定实施规范),一些研究提出可以结合其他遗传标记,比如snp标记和/或插入缺失多 态性等更稳定的二等位基因遗传标记(汤美云,黄健,蔡金洪等。利用str和y染色体二等位基因标记 鉴定同胞兄弟关系[j]。法医学杂志,2012(03):190-194。张素华,赵书民,李莉。采用str和snp遗传 标记鉴定全同胞姐妹关系[j]。法医学杂志,2010(03):185-187)。由于str检测数量有限、突变率较高 的,一代同胞关系鉴定常出现无法给出倾向性意见的情况。当str用于祖孙鉴定时,《亲权鉴定技术规范》 要求同时提供祖父、祖母的检材,若出行1-2个基因座不符合相应的遗传定律(考虑存在突变),应增加 检测其它的高度多态性且遗传稳定的str基因座;若被检验的孩子为女孩,应尽可能对被检祖母与孙女 增加x-str的检验;若被检验的孩子为男孩,应
尽可能对被检祖父与孙子增加y-str的检验。且只能 给出不排除存在生物学祖孙关系”的鉴定意见。
[0008]
本发明专利采用新一代的高通量测序技术,以snp位点为遗传标记物,通过对人类基因组中上千个二 态性常染色体的snp位点进行目标区域捕获测序,每个snp点位可以检测到低至千分之一的低频突变, 并通过特有的生物信息学分析以及数理统计算法,可以对同胞、半同胞/叔侄/姑侄/舅甥/姨甥/祖孙、曾 祖孙关系进鉴定,准确率》99.99%,检测对象不受性别限制。本方法可解决传统一代亲缘关系鉴定可行性 差,检出率低的问题。


技术实现要素:

[0009]
为了解决上述问题,本发明专利采用新一代的高通量测序技术,以snp位点为遗传标记物,通过对人 类基因组中上千个snp位点进行目标区域捕获测序,每个snp点位可以检测到低至千分之一的低频突变, 并通过特有的生物信息学分析以及统计算法,可至少判断三种亲缘关系,准确率》99.99%。所述技术方案 如下:
[0010]
本发明实施例提供了一种基于snp的亲缘关系鉴定方法,所述方法包括以下步骤:
[0011]
s101:获取待亲缘鉴定的两个样本s1和s2的snp分型数据;
[0012]
s102:假设s1为f1,以s2为基准,以snp分型数据计算各种假设亲缘关系下s1的累计亲权指数cpi1;
[0013]
s103:以s2为基准,每种假设亲缘关系下分别模拟多个基因数据sm,以snp分型数据计算sm的累计 亲权指数cpi2,再计算得到每种亲缘关系的多个lg(cpi2)的概率分布;
[0014]
s104:在各种假设亲缘关系下,通过统计学算法判断lg(cpi1)是否符合lg(cpi2)的概率分布;若 各种假设亲缘关系下均不符合,则s1和s2之间的假设亲缘关系不成立;若仅在除曾祖孙关系以外的一 种亲缘关系符合,则s1与s2为该亲缘关系;若在至少两种亲缘关系下符合,则以lg(cpi1)最大对应 的亲缘关系为s1与s2之间的亲缘关系;
[0015]
其中,假设亲缘关系分为如下几种:类别1:亲子关系;类别2:同胞关系;类别3:半同胞关系、叔 侄关系和祖孙关系;类别4:曾祖孙关系。
[0016]
进一步地,在步骤s104中,若只有曾祖孙关系符合,则不能判断s1与s2为曾祖孙关系。
[0017]
具体地,所述步骤s103包括:
[0018]
假设s1与s2的亲缘关系为类别1,则模拟出m1个s2的子代的基因数据sm1;
[0019]
假设s1与s2的亲缘关系为类别2,则模拟出m2个s2的同胞的基因数据sm2;
[0020]
假设s1与s2的亲缘关系为类别3,则模拟出m3个s2的半同胞、侄子或孙子的基因数据sm3;
[0021]
假设s1与s2的亲缘关系为类别4,则模拟出m4个s2的曾孙的基因数据sm4;
[0022]
所述m1≥30,m2≥30,m3≥30,m4≥30。
[0023]
其中,在步骤s103中,以基因型的理论频率模拟多个基因数据sm。
[0024]
其中,所述累计亲权指数cpi=pi1
×
pi2
×
pi3
×…×
pin,所述pin为两个样本共有snp位点的pi值, 所述pi值为待测个体之间存在亲缘关系情况下f1是某种基因组型可能性与随机个体与f1在该亲缘关系 下f1出现某种基因组型可能性的比值。
[0025]
具体地,亲缘关系为类型1时,pi值如下表:
[0026][0027]
亲缘关系为类型2时,pi值如下表:
[0028][0029]
亲缘关系为类型3时,pi值如下表:
[0030][0031]
亲缘关系为类型4时,pi值如下表:
[0032]
[0033]
其中,f1为子一代;p1为亲一代,与f1的亲缘关系为亲子关系;p2为亲二代,与f1的亲缘关系为 祖孙关系;p3为亲三代,与f1的亲缘关系为曾祖孙关系;f1s1为f1的同胞;f1s2为f1的半同胞;p1 s1为p1的同胞,与f1的亲缘关系为叔侄关系;p(a)为野生型a的人群频率;p(b)为突变型b的人群频 率;μ为测序错误率。
[0034]
其中,在步骤s104中,通过卡方校验判断lg(cpi1)是否符合lg(cpi2)的概率分布。
[0035]
具体地,进行卡方校验时,若|z-score|≤3,则lg(cpi1)属于lg(cpi2)的概率分布;若|z-score| >3,则lg(cpi1)不属于lg(cpi2)的概率分布。
[0036]
本发明方法具有如下优点:
[0037]
1、突变率更低
[0038]
str标记平均具有0.2%的突变频率,snp被称为“第三代遗传标记”,突变率低于千万分之一,能够减 少基因突变对亲子关系鉴别带来的影响。
[0039]
2、检测位点更多
[0040]
一代亲子鉴定使用的str标记检测位点一般为16-33个。本方法可以从人常染色体上万个位点中筛选 出200个以上高质量snp位点进行分析,准确性更高。
[0041]
3、可选择的样本类型更多。
[0042]
str短串联重复序列,长度为100-200bp,dna降解会影响一代亲子鉴定结果。而snp作为单碱基遗传 标记,不依赖检测样品的完整性,存在dna降解的样品(运输保存不当;或易降解样本,如指甲)也不 会影响检测结果。因此基于snp进行亲缘关系鉴定,检材需求量更少、灵敏度和成功率高,适用于降解、 陈旧的检材。
[0043]
4、可行性更好
[0044]
使用snp标记进行同胞鉴定,无论是亲子、同胞、半同胞/叔侄/祖孙、曾祖孙关系鉴定,均可以使用 一套生信分析流程,加上snp突变频率低,位点数量多,所有检测案例均可以给出倾向性结果。一代同 胞、祖孙关系鉴定常需要通过增加常染色体str、x染色体str、y染色体str、或线粒体来判断补充验证, 有一定概率无法给出倾向性结果。本发明方法可对亲缘关系进行鉴定,包括亲子、同胞、半同胞/叔侄/ 祖孙和曾祖孙关系鉴定。使用本方法不受性别因素限制。
附图说明
[0045]
图1是本发明实施例提供的基于snp的亲缘关系鉴定方法的流程图;
[0046]
图2是各亲缘关系的关系图。
具体实施方式
[0047]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
[0048]
实施例1
[0049]
参见图1,实施例1公开一种基于snp的亲缘关系鉴定方法,该方法包括以下步骤:
[0050]
s101:获取待亲缘鉴定的两个样本s1和s2的snp分型数据,snp分型数据采用二代测序技术得到。
[0051]
s102:假设s1为f1,以s2为基准,以snp分型数据计算各种假设亲缘关系下s1的累
计亲权指数cpi1; 通常情况下,送检的两个样本,一般对子一代具有预期,以客户认为的子一代为s1。
[0052]
s103:以s2为基准,每种假设亲缘关系下(本实施例中为四种)分别模拟多个基因数据sm,以snp 分型数据计算sm的累计亲权指数cpi2,再计算得到每种亲缘关系的多个lg(cpi2)的概率分布。
[0053]
s104:在各种假设亲缘关系下,通过统计学算法判断lg(cpi1)是否符合lg(cpi2)的概率分布;若 各种假设亲缘关系下均不符合,则s1和s2之间的假设亲缘关系不成立;若仅在除曾祖孙关系以外的一 种亲缘关系符合,则s1与s2为该亲缘关系;若在至少两种亲缘关系下符合,则以lg(cpi1)最大对应 的亲缘关系为s1与s2之间的亲缘关系(同样不能为曾祖孙关系)。
[0054]
其中,假设亲缘关系分为如下几种:类别1:亲子关系。类别2:同胞关系。类别3:半同胞关系、叔 侄关系和祖孙关系;其中,本实施例中的叔侄关系包括叔侄、姑侄、舅甥和姨甥等,不限男女。本实施 例将半同胞关系、叔侄关系和祖孙关系设定为同一类型。类别4:曾祖孙关系。以上关系均不限男女。对 于类别3,如果判断的亲缘关系的结果为类别3且符合样本s1和s2的期望亲缘关系时,则以s1和s2的 期望亲缘关系为s1与s2之间的亲缘关系。如客户送检时,要求判断两个样本是否为半同胞关系,则如 果符合类别3的亲缘关系,则可以作为半同胞关系判断的依据(配合其他方法)。
[0055]
进一步地,在步骤s104中,若只有曾祖孙关系符合,则不能判断s1与s2为曾祖孙关系。
[0056]
具体地,步骤s103包括:
[0057]
假设s1与s2的亲缘关系为类别1,则模拟出m1个s2的子代的基因数据sm1。
[0058]
假设s1与s2的亲缘关系为类别2,则模拟出m2个s2的同胞的基因数据sm2。
[0059]
假设s1与s2的亲缘关系为类别3,则模拟出m3个s2的半同胞、侄子或孙子的基因数据sm3。
[0060]
假设s1与s2的亲缘关系为类别4,则模拟出m4个s2的曾孙的基因数据sm4。
[0061]
其中,m1≥30,m2≥30,m3≥30,m4≥30。
[0062]
其中,在步骤s103中,以基因型的理论频率模拟多个基因数据sm,如某一个位点s2是aa基因型, p(b)=0.4,p(b)=0.6。那么理论上s2的子一代在这个snp位点上,aa的概率为0.2,bb的概率为0.3, ab的概率为0.5。我们模拟s2的300个子一代,在这个snp位点上,aa有60个,bb有90个,ab有150 个。
[0063]
其中,累计亲权指数cpi=pi1
×
pi2
×
pi3
×…×
pin,pin为两个样本共有snp位点的pi值。pi值 为待测个体之间存在亲缘关系情况下f1是某种基因组型可能性与随机个体与f1在该亲缘关系下f1出现 某种基因组型可能性的比值。
[0064]
具体地,亲缘关系为类型1时,pi值如表1所示:
[0065]
表1
[0066][0067]
亲缘关系为类型2时,pi值如表2所示:
[0068]
表2
[0069][0070]
亲缘关系为类型3时,pi值如表3所示:
[0071]
表3
[0072][0073]
亲缘关系为类型4时,pi值如表4所示:
[0074]
表4
[0075]
[0076]
其中,f1为子一代;p1为亲一代,与f1的亲缘关系为亲子关系;p2为亲二代,与f1的亲缘关系为 祖孙关系;p3为亲三代,与f1的亲缘关系为曾祖孙关系;f1s1为f1的同胞;f1s2为f1的半同胞;p1s1 为p1的同胞,与f1的亲缘关系为叔侄关系;p(a)为野生型a的人群频率;p(b)为突变型b的人群频率; μ为测序错误率。
[0077]
其中,在步骤s104中,通过卡方校验判断lg(cpi1)是否符合lg(cpi2)的概率分布。
[0078]
具体地,进行卡方校验时,若|z-score|≤3,则lg(cpi1)属于lg(cpi2)的概率分布;若|z-score| >3,则lg(cpi1)不属于lg(cpi2)的概率分布。
[0079]
其中,snp位点的数量最好大于等于100个,本实施例中具体可以为200,具体为突变频率在0.4-0.6 之间二态性的常染色体snp位点;在步骤s103中,每种假设亲缘关系的模拟样本的数量最好大于等于30 个,本实施例中具体为300个。
[0080]
实施例2
[0081]
实施例2公开一种基于snp的亲缘关系鉴定方法,该方法包括以下步骤:
[0082]
s101测序:选取了人类基因组上200个以上突变频率在0.4-0.6之间二态性的常染色体snp位点, 以此作为遗传标记物,用于亲缘关系鉴定。在获得检材后,首先对目标检材进行核酸提取,并进行全基 因组建库,在建库的过程中对每个样品的dna序列加上代表编号的barcode序列和可以用于高通量测序 的测序接头和其它必要序列,并进行全基因组扩增。在建库完成后,使用一组探针序列,对上千个snp 位点进行液相杂交捕获,并进行高通量测序和生物信息学分析。
[0083]
s102分型:测序和分析完成后,得到待测样本的snp分型。
[0084]
s103计算两个样本的pi值及cpi值。
[0085]
参见图2,本实施例对亲缘关系采用以下字母进行定义:
[0086]
f1:子一代;
[0087]
p1:亲一代,f1的亲本,包括父本和母本;
[0088]
p2:亲二代,p1的亲本,包括f1的祖父和祖母等;
[0089]
p3:亲三代,p2的亲本,包括f1的曾祖父和曾祖母等;
[0090]
f1s1:f1的同胞,即f1同父同母的兄弟姐妹;
[0091]
f1s2:f1的半同胞,即f1同父异母和同母异父的兄弟姐妹;
[0092]
p1s1:p1的同胞,即p1同父同母的兄弟姐妹;包括f1的叔叔、姑姑、舅舅和姨姨等。
[0093]
pi:亲权指数,paternity index,待测个体之间存在亲缘关系情况下f1是某种基因组型可能性与 随机个体与f1在该亲缘关系下f1出现某种基因组型可能性的比值。采用公式1计算pi值,如下:
[0094][0095][0096][0097]
[0098][0099][0100]
cpi:累计亲权指数,combinedpaternity index,所有遗传标记位点pi值累乘,即为累计亲权指数 cpi值。
[0101]
其中,a:基因型为野生型,即与参考基因组基因型相同。b:基因型为突变型,即与参考基因组基 因型不同。p(a):野生型a的人群频率。p(b):突变型b的人群频率。μ:测序错误率,平均测序错误 率为0.002。
[0102]
设每个遗传标记的亲权指数分别为pi1,pi2,pi3,

pin,n个遗传标记的亲权指数相乘则为cpi。 采用公式2计算cpi值,如下:
[0103]
cpi=pi1
×
pi2
×
pi3
×…×
pin(1、2、3、n代表第1、2、3、n个snp位点的pi值)。
[0104]
s104计算各种亲缘关系下,模拟数据的pi值及cpi值并判断亲缘关系。
[0105]
固定p1的基因型,模拟出300个p1的理论上的子代基因型数据,根据公式1和2计算300个p1子 代的模拟cpi值,可得到p1子代的lg(cpi)的概率分布。通过卡方检验判断lg[cpi(f1-p1)]是否属于p 1模拟子代的lg(cpi)的概率分布。若|z-score|≤3,lg[cpi(f1-p1)]属于模拟lg(cpi)分布;若|z-score|>3,lg[cpi(f1-p1)]不属于模拟lg(cpi)的概率分布。
[0106]
固定f1s1的基因型,模拟出300个f1s1的理论上的同胞基因型数据,根据公式1和2计算300个f 1s1同胞的模拟cpi值,可得到f1s1同胞的lg(cpi)的概率分布。通过卡方检验判断lg[cpi(f1-f1s1)] 是否属于f1s1模拟同胞的lg(cpi)的概率分布。若|z-score|≤3,lg[cpi(f1-f1s1)]属于模拟lg(cpi) 的概率分布;若|z-score|>3,lg[cpi(f1-f1s1]不属于模拟lg(cpi)的概率分布。
[0107]
固定f1s2/p1s1/p2的基因型,模拟出300个f1s2的理论上的半同胞基因数据、300个p1s1的理论 上的子侄基因型数据和/或300个p2的理论上的孙的基因型数据(优选地,三个均模拟),根据公式1和 2计算300个f1s2的半同胞的cpi值、300个p1s1的子侄的cpi值和/或300个p2的理论上的孙的cpi 值;可得到f1s2半同胞的lg(cpi)的概率分布、p1s1子侄的lg(cpi)的概率分布和/或p2孙的lg(cpi) 的概率分布。通过卡方检验判断lg[cpi(f1-f1s2/p1s1/p2)]是否属于模拟半同胞、叔侄和祖孙的lg(cpi) 的概率分布。若|z-score|≤3,属于;若|z-score|>3,则不属于。
[0108]
固定p3的基因型,模拟出300个p3的理论上的曾孙基因型数据,根据公式1和2计算300个p3曾 孙的模拟cpi值,可得到p3曾孙的的lg(cpi)的概率分布。通过卡方检验判断lg[cpi(f1-p3)]是否属于 p3模拟曾孙的lg(cpi)的概率分布。若|z-score|≤3,lg[cpi(f1-p3)]属于模拟lg(cpi)的概率分布;若 |z-score|>3,lg[cpi(f1-p3]不属于模拟lg(cpi)的概率分布。
[0109]
当2种及以上亲缘关系cpi值符合理论分布,需要确定哪种亲缘关系概率大。
[0110]
比如某个家系,亲子关系和同胞关系cpi值都符合理论分布,假设i值为某个snp位点,待测个体 之间为同胞关系的概率:待测个体之间为亲子关系的概率。
[0111][0112]
ci=i1
×
i2
×
i3
×…×
in(1、2、3、n代表第1、2、3、n个snp位点的i值)= cpi(f1-f1s1)/cpi(f1-p1)。
[0113]
ci》1,即cpi(f1-f1s1)》cpi(f1-p1),说明待测个体之间为同胞关系的概率》待测个体之间为亲子 关系的概率。
[0114]
ci《1,即cpi(f1-f1s1)《cpi(f1-p1),说明待测个体之间为同胞关系的概率《待测个体之间为亲子 关系的概率。
[0115]
ci=1,即cpi(f1-f1s1)=cpi(f1-p1),说明待测个体之间为同胞关系的概率=待测个体之间为亲子 关系的概率。
[0116]
因此当2种及以上亲缘关系cpi值符合理论分布,支持cpi值较大的亲缘关系为鉴定结果。
[0117]
具体地,若lg[cpi(f1-p1)]属于p1理论子代cpi分布,且1g[cpi(f1-p1)]大于cpi1g[(f1-f1 s1)]、1g[cpi(f1-f1s2/p1s1/p2)]和lg[cpi(f1-p3)],支持待测个体之间存在亲子关系。若lg[cpi (f1-f1s1)]属于f1s1理论同胞的cpi分布,且lg[cpi(f1-f1s1)]大于lg[cpi(f1-p1)]、lg[cpi (f1-f1s2/p1s1/p2)]和lg[cpi(f1-p3)],支持待测个体之间存在同胞关系。若lg[cpi(f1-f1s2/p1s1 /p2)]属于f1s2/p1s1/p2理论半同胞/叔侄/祖孙的cpi分布,且lg[cpi(f1-f1s2/p1s1/p2)]大于lg[c pi(f1-p1)]、lg[cpi(f1-f1s1)]和lg[cpi(f1-p3)],支持两个样本为半同胞、叔侄和祖孙关系的假 设。若lg[cpi(f1-p3)]属于p3理论曾孙cpi分布,且lg[cpi(f1-p3)]大于lg[cpi(f1-p1)]、1g [cpi(f1-f1s1)]和lg[cpi(f1-f1s2/p1s1/p2)];不排除待测个体之间存在曾祖孙关系
[0118]
若计算所有亲缘lg[cpi]值均不属于理论lg[cpi]分布,排除待测个体之间存在亲子/同胞/半同胞/ 叔侄/祖孙/曾祖孙关系。
[0119]
实施例3
[0120]
一个编号为1703的家系,送了一个大人的血液样本和一个小孩的血液样本,进行亲子关系鉴定,分 别标记为rt1703p1和rt1703f1。通过测序分析得到rt1703p1和rt1703f1的snp分型结果。各种亲缘关 系的cpi值及卡方检验结果如表5所示:
[0121]
表5
[0122] 亲子关系同胞关系半同胞关系叔侄关系祖孙关系曾祖孙关系1g(cpi)值-∞-293.78-51.46-51.46-51.46-0.67模拟1g(cpi)分布均值465.58355.0688.9089.0487.2622.3模拟1g(cpi)分布sd值14.8222.9011.2411.8212.726.37卡法检验z-score-∞-28.24-12.49-11.89-10.90-3.61
是否符合分布不符合不符合不符合不符合不符合不符合
[0123]
检测结论:排除rt1703p1和rt1703f1之间存在亲子、同胞、半同胞、叔侄、祖孙和曾祖孙关系。
[0124]
实施例4
[0125]
一个编号为1704的家系,送了一个大人的血痕样本和一个小孩的血痕样本,进行亲子关系鉴定,分 别标记为rt1704p1和rt1704f1。通过测序分析得到rt1704p1和rt1704f1的snp分型结果。各种亲缘关 系的cpi值及卡方检验结果如表6所示:
[0126]
表6
[0127] 亲子关系同胞关系半同胞关系叔侄关系祖孙关系曾祖孙关系1g(cpi)值469.82359.43227.06227.06227.06152.88模拟1g(cpi)分布均值462.90353.2388.9689.3787.3222.10模拟1g(cpi)分布sd值12.1125.0511.6614.3112.796.53卡法检验z-score0.570.2416.1313.1114.8420.04是否符合理论分布符合符合不符合不符合不符合不符合
[0128]
检测结论:支持rt1704p1和rt1704f1两者为亲子关系。
[0129]
实施例5
[0130]
一个编号为1523的家系,送了2个小孩样本的血痕样本和指甲样本,进行同胞关系鉴定,分别编号 为rt1523f1和rt1523f1s1。通过测序分析得到rt1523f1和rt1523f1s1的snp分型结果,各种亲缘关系 的cpi值及卡方检验结果如表7所示:
[0131]
表7
[0132] 亲子关系同胞关系半同胞关系叔侄关系祖孙关系曾祖孙关系1g(cpi)值21.64307.06228.96228.96228.96134.86模拟1g(cpi)分布均值445.31346.4787.0287.2087.5120.65模拟1g(cpi)分布sd值12.8124.6914.6312.3912.456.81卡法检验z-score-33.84-1.609.7011.4411.3616.78是否符合理论分布不符合符合不符合不符合不符合不符合
[0133]
检测结论:支持rt1523f1和rt1523f1s1两者为同胞关系。
[0134]
实施例6
[0135]
一个编号为782的家系,送了一个大人的口拭子样本和一个小孩的血痕样本,进行祖孙关系鉴定, 分别标记为rt782p2和rt782f1。通过测序分析得到rt782p2和rt782f1的snp分型结果。各种亲缘关系 的cpi值及卡方检验结果如表8所示:
[0136]
表8
[0137] 亲子关系同胞关系半同胞关系叔侄关系祖孙关系曾祖孙关系1g(cpi)值-581.31-19.3180.8180.8180.8161.31模拟1g(cpi)分布均值449.12340.2985.40585.3583.4720.74模拟1g(cpi)分布sd值13.5025.1211.5513.3711.466.99卡法检验z-score-76.33-14.31-0.40-0.34-0.235.80是否符合理论分布不符合不符符合符合符合不符合
[0138]
检测结论:支持rt782p2和rt782f1两者为半同胞、叔侄或祖孙关系。
[0139]
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和
原则之内,所作的任 何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
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