Using two self-developed InDel panels to explore forensic traits and ancestral components in the Hui group

生物 索引 遗传学 进化生物学 群(周期表) 谱系学 基因 基因型 单核苷酸多态性 历史 化学 有机化学
作者
Xi Yuan,Xi Wang,Qiong Lan,Shuanglin Li,Yifeng Lin,Ming Zhao,Hui Xu,Fanzhang Lei,Chunmei Shen,Bofeng Zhu
出处
期刊:Genomics [Elsevier BV]
卷期号:116 (1): 110756-110756 被引量:14
标识
DOI:10.1016/j.ygeno.2023.110756
摘要

To address the challenges faced by forensic examiners in degraded DNA analysis, we have developed two different panels for various forensic applications, encompassing the AIM-InDel panel for ancestry inference and the Multi-InDel panel for individual identification, respectively. Herein, the efficiencies of these two panels were tested in the Chinese Hui group. By calculating forensic parameters and simulating family relationships, we verified that the Multi-InDel panel could be an effective tool for individual identification, paternity testing, and could assist in kinship identification in the Hui group. For full siblings, the accuracy of kinship discrimination was 98.895%. The cumulative probability of matching as well as cumulative probability of exclusion was 3.8117 × 10−26 and 0.999999722, respectively. Meanwhile, we found that the AIM-InDel panel was effective for bio-geographic ancestry inference, with the vast majority of loci contributing significantly to distinguish East Asian, African, and European populations. By studying the population structure of the Hui ethnic minority, the genetic distance to the Beijing Han population was the closest among the 26 reference populations, which was similar to previous reports. In summary, we have developed two panels that can be effectively applied to the Hui group for individual identification, parentage testing and bio-geographic ancestry inference.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
机器猫nzy完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
王小鱼完成签到 ,获得积分10
1秒前
科研小白完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
大头欢欢完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
3秒前
所所的应助被金皓玄采纳,获得10
3秒前
月月发布了新的文献求助80
3秒前
Liang完成签到,获得积分10
3秒前
傲娇颖完成签到,获得积分10
3秒前
Linxiang完成签到,获得积分10
3秒前
hui完成签到,获得积分10
4秒前
黄加豪完成签到,获得积分10
4秒前
超帅寻芹cy完成签到,获得积分20
4秒前
轻松月亮完成签到,获得积分10
5秒前
亲爱的桃乐茜完成签到 ,获得积分10
5秒前
BAEKHYUNLUCKY发布了新的文献求助10
5秒前
胡德禄完成签到,获得积分10
5秒前
simon完成签到,获得积分10
6秒前
芒果完成签到,获得积分10
6秒前
科研通AI6.2的应助被1111采纳,获得10
6秒前
张小黑完成签到,获得积分10
7秒前
chase发布了新的文献求助10
7秒前
yangyan发布了新的文献求助10
8秒前
小王小王完成签到,获得积分10
8秒前
Vanli完成签到,获得积分10
9秒前
霸气雯完成签到,获得积分10
9秒前
温柔画笔完成签到,获得积分10
9秒前
笨笨媚颜完成签到,获得积分10
9秒前
wlq完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
Mayily完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
123完成签到,获得积分10
10秒前
帕尼灬尼完成签到 ,获得积分10
10秒前
七七完成签到,获得积分10
11秒前
123完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Entre Praga y Madrid : los contactos checoslovaco-españoles (1948-1977) 600
A REVIEW OF THE V-22 DYNAMICS VALIDATION PROGRAM 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8130204
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9532438
关于积分的说明 21595606
捐赠科研通 7711965
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3418072
关于科研通互助平台的介绍 2543766
邀请新用户注册赠送积分活动 2459303