混合DNA图谱拆分及分析技术谈.doc

混合图谱图分型技术谈DNA图谱中的峰信号,究竟受到哪些因素的影响?PCR扩增效率(Amplificationefficiency);模板量(Template);降解系数(Degradation);扩增子的分子量(molecularweight);等位基因类型(HeterozygoteorHomozygote);位点特异性(Locus);假设有如下图谱,贡献者为2,实际分型如下表ContributorLocus1Locus2111,1121,25210,1222,23如果不考虑其他因素,分型的图谱应该如下:模板量:contributor1>contributor2降解因素:contributor1>contributor2扩增效率:Locus2>Locus1Stutter模拟结果STRmix生物模型考虑到了所有相关因素:如何将生物模型应用在图谱的拆分中?MCMC(马尔科夫链-蒙特卡罗算法)产生于19世纪50年代早期,是在贝叶斯理论框架下,通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法。蒙特卡洛方法的实质是通过大量随机试验,利用概率论解决问题的一种数值方法。马尔科夫链是指生成随机数列的一种方法。MCMC是一种简单有效的计算方法,在很多领域到广泛的应用,如统计生物学、贝叶斯(Bayes)问题、计算机问题等。P1>P0接受该组数据P1<P0拒绝该组数据重新计算新的数据,开始下一个循环MCMC通过将随机生成的数值与之前的数值进行比较,通过检测是否与正确值更接近,来判断下一步是接受还是重新生成一个随机值,循环往复,最终找到最接近正确值的区域。STRmix将这个过程分为两个部分,pre-burnin和post-burnin分别计算10万次和5万次,最终找到正确的解释。MCMC结合STRmix的生物模型,具体的工作方式如下:目前STRmix全世界范围已有近100个实验机构投入使用,主要分布在北美、欧洲和大洋洲,是目前国际上最受欢迎的混合图谱分析系统。