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Identification and sequencing of 59 highly polymorphic microhaplotypes for analysis of DNA mixtures

  • 27.01.2021
  • Original Article
Erschienen in:

Abstract

Mixture detection remains one of the major challenges within a forensic science context. In recent years, microhaplotypes were proposed to have great potential in mixture detection, although many of them are not as polymorphic as widely used short tandem repeat (STR) markers. In this study, 59 new highly polymorphic microhaplotypes were identified and sequenced with the NextSeq 500 Sequencer. Based on the whole 1000 Genomes Project dataset, the average effective number of alleles (Ae) of the 59 microhaplotypes was 5.44, and the Ae values of 36 of these microhaplotypes were > 5.00. Their genetic variations in 187 Han Chinese individuals were evaluated. The average allele coverage ratio (ACR) of heterozygotes across all loci was 0.96 ± 0.05. The number of observed alleles varied from 4 to 23, with an average of 8.8 alleles per microhaplotype locus. The average observed heterozygosity (Ho) of 59 loci was 0.77 ± 0.05, and the Ho values of 15 of these loci were > 0.80. All loci showed high polymorphisms with a discrimination power (DP) ranging from 0.80 to 0.97, and the average DP was 0.92 ± 0.03. The analysis of simulated mixtures demonstrated that the microhaplotypes reported here were highly polymorphic and performed well in forensic DNA mixture analysis. This study not only demonstrated the applicability of microhaplotypes in mixture analysis but also provided new choices for highly polymorphic microhaplotypes because after adding the markers identified here, the number of microhaplotypes with Ae values of > 4.00 will increase from ~ 50 to ~ 110.
Titel
Identification and sequencing of 59 highly polymorphic microhaplotypes for analysis of DNA mixtures
Verfasst von
Riga Wu
Haixia Li
Ran Li
Dan Peng
Nana Wang
Xuefeng Shen
Hongyu Sun
Publikationsdatum
27.01.2021
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
International Journal of Legal Medicine / Ausgabe 4/2021
Print ISSN: 0937-9827
Elektronische ISSN: 1437-1596
DOI
https://doi.org/10.1007/s00414-020-02483-x
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