Genetic study with autosomal STR markers in people of the Peruvian jungle for human identification purposes
Notice bibliographique
Résumé
In the present study allele frequencies and other population parameters were determined for forensically-relevant Short Tandem Repeat (STR) markers in 278 Peruvians born and resident in the Peruvian jungle in total and separated into the subpopulations Amazonas, Loreto, and Madre de Dios. The samples were analyzed using the VeriFilerTM Express kit which enables typing of 23 STR loci and an amelogenin marker for sex determination. The parameters assessed and reported herein were allele frequencies, the power of discrimination (PD), departures from Hardy-Weinberg equilibrium, and estimates of the population distances. Under the assumption of independence, when comparing the population of the Peruvian jungle with a Peruvian mestizo population, Aymara population of Peru, Ashaninca of Peru, Hispanic Americans, and a Bolivia mestizo population, the largest genetic distance (Fst) was with the Hispanic population (Fst = 0.0343), and the smallest was with the Peruvian mestizo population (Fst = 0.0126). The jungle subpopulation showed greater distances in some comparisons. This study provides population data from a unique population residing in the Peruvian jungle which could be used to estimate various statistics of forensic interest for human identification.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».