Exploring new short tandem repeat markers for <scp>DNA</scp> mixture deconvolution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Relying on their polymorphic nature, short tandem repeats (STRs) have been extensively studied and routinely utilized as human identity markers in forensic genetics. However, even the most comprehensive STR multiplexes in use today are limited in their ability to determine the number and appropriation of component contributor alleles in DNA mixtures. The difficulty in parsing out individuals in DNA mixtures is a consequence of overlapping length‐based alleles genotyped using the polymerase chain reaction (PCR) coupled with capillary electrophoresis (CE). Many challenges exist in the resolution of minor alleles (i.e., the alleles originating from a minor contributor) from stutter and stochastic effects (e.g., inherent heterozygote peak imbalance, undetected alleles [drop out]) in a given DNA profile, in addition to the complex statistical models and algorithms necessary to render DNA mixtures interpretable from a forensic casework standpoint. Therefore, we can either adapt to complex interpretation methods, or pursue new bench science approaches to DNA mixture deconvolution. One promising area of research includes the incorporation of additional highly polymorphic STR loci to compliment current marker multiplexes and offer great potential to improve the forensic genetic analysis of DNA mixtures. This article is categorized under: Forensic Biology > Forensic DNA Technologies Forensic Biology > Interpretation of Biological Evidence Forensic Biology > Ethical and Social Implications
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».