X-chromosomal STRs: Metapopulations and mutation rates
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of STRs located on the X chromosome has been one of the strategies used to address complex kinship cases. Its usefulness is, however, limited by the low availability of population haplotype frequency data and lack of knowledge on the probability of mutations. Due to the large amount of data required to obtain reliable estimates, it is important to investigate the possibility of grouping data from populations with similar profiles when calculating these parameters. To better understand the partition of genetic diversity among human populations for the X-STRs most used in forensics, an analysis was carried out based on data available in the literature and new data (23,949 haplotypes in total; from these 10,445 new) obtained through collaborative exercises within the Spanish and Portuguese Working Group of the International Society for Forensic Genetics. Based on the available population data, a similarity in X-STR profiles was found in European populations, and in East Asian populations, except for some isolates. A greater complexity was found for African, South American, and South and Southeast Asian populations, preventing their grouping into large metapopulations. New segregation data on 2273 father/mother/daughter trios were also obtained, aiming for a more thorough analysis of X-STR mutation rates. After combining our data with published information on father/mother/daughter trios, no mutations were detected in 13 out of 37 loci analyzed. For the remaining loci, mutation rates varied between 2.68 × 10 −4 (DXS7133) and 1.07x10 −2 (DXS10135), being 5.2 times higher in the male (4.16 ×10 −3 ) than in the female (8.01 ×10 −4 ) germline.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».