IBS法和FSI法在云南人群全同胞关系鉴定中的应用

易娜; 黄仁武; 蒋佳梅; 孟存溦; 叶好; 李湘萍; 刘林林; 胡利平

doi:10.12259/j.issn.2095-610X.S20230626

IBS法和FSI法在云南人群全同胞关系鉴定中的应用

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20230626

易娜¹,
黄仁武^{1, 2},
蒋佳梅¹,
孟存溦¹,
叶好¹,
李湘萍¹,
刘林林^{1, 2},
胡利平^{1, 2, ,}

1.
昆明医科大学法医学院法医学系，云南昆明　650500
2.
昆明医科大学司法鉴定中心，云南昆明　650500

基金项目: 云南省科技厅-昆明医科大学应用基础研究联合专项基金资助项目（202001AY070001-178）

详细信息

作者简介:
易娜（1999 ～），女，四川巴中人，在读硕士研究生，主要从事法医遗传学研究工作

黄仁武与易娜对本文有同等贡献

通讯作者:
胡利平，E-mail：ping772150@163.com

中图分类号: R394
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出版历程
- 收稿日期: 2023-02-25
- 网络出版日期: 2023-06-16
- 刊出日期: 2023-06-25

Application of IBS and FSI Methods in the Full Sibling Testing of Yunnan Population

Na YI¹,
Renwu HUANG^{1, 2},
Jiamei JIANG¹,
Cunwei MENG¹,
Hao YE¹,
Xiangping LI¹,
Linlin LIU^{1, 2},
Liping HU^{1, 2
, ,}

1.
School of Forensic Medicine，Kunming Medical University
2.
Judicial Identification Center of Kunming Medical University，Kunming Yunnan 650500，China

摘要

摘要: 目的探讨IBS法和FSI法在云南人群生物学全同胞关系鉴定中的适用性。方法根据 448对全同胞、1020对无关个体的19 个常染色体 STR 分型结果，运用IBS法和FSI法计算并统计各CIBS值和CFSI值。采用SPSS 25.0 软件对全同胞对和无关个体对的lgCFSI 值和CIBS值分别进行描述性统计、正态检验和t检验，对计数资料采用χ²检验。结果全同胞组和无关个体组的lgCFSI 值和CIBS值均符合正态分布；无关个体组和全同胞组的差异在IBS法和FSI法中均具有统计学意义；统计比较旧规范和新规范中3种阈值划分方法的差异有统计学意义（P < 0.001）。19 个常染色体STR基因座，2种规范中3种方法的系统效能分别为0.7500，0.5565和0.6625，而研究中云南人群的系统效能分别为0.7405，0.5109和0.6621。结论新规范在云南人群全同胞关系鉴定中具有较高的法医学应用价值，基于19个常染色体STR基因座检测系统的IBS 法和FSI法能有效降低全同胞关系鉴定的错判风险。
- 全同胞 /
- 状态一致性 /
- 全同胞关系指数
Abstract: Objective To explore the applicability of IBS and FSI methods in the identification of full sibling relationship in Yunnan population. Methods A total of 448 pairs of full siblings and 1020 pairs of unrelated individuals were genotyped for 19 STR loci, and CIBS and CFSI were calculated. Descriptive statistics, normality test and t-test were performed for lgCFSI values and CIBS values of whole sibling pairs and unrelated individual pairs using SPSS 25.0 software. χ² test was used for counting data. Results The lgCFSI and CIBS values of the whole sibling group and the unrelated individual group were in normal distribution. The difference between the unrelated individual group and the full sibling group was statistically significant in both the IBS and FSI methods. The statistical comparison of the difference between the three cutt-offs dividing methods in the old and new standards is statistically significant. For 19 autosomal STR loci, the system power of the three methods in the two standards were 0.7500, 0.5565 and 0.6625, respectively, while the system power of the Yunnan population in this study were 0.7405, 0.5109 and 0.6621, respectively. Conclusion The new standard has a high value of forensic medicine application in the identification of full sibling relationship in Yunnan. The IBS method and FSI method based on 19 autosomal STR loci detection system can effectively reduce the risk of misjudgment in the identification of full sibling relationship.
- Full sibling /
- IBS /
- FSI

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图 1 全同胞组和无关个体组的CIBS值拟合所得正态分布曲线

Figure 1. The normal distribution curve obtained by fitting the CIBS of the full sibling group and the unrelated individual group

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图 2 全同胞组和无关个体组的lgCFSI值拟合所得正态分布曲线

Figure 2. The normal distribution curve obtained by fitting the lgCFSI of the full sib group and the unrelated individual group

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表 1 全同胞组和无关个体组CIBS值和lgCFSI值的$ \bar x \pm s $和独立样本t检验结果（$\bar x \pm s $）

Table 1. The $ \bar x \pm s $ and independent sample t test results of the CIBS values and lgCFSI values between the full sibling group and the unrelated individual group （$\bar x \pm s $）

计算方法		数值	t值	P值
CIBS	全同胞	24.400 ± 2.834	78.000	< 0.001
CIBS	无关个体	12.160 ± 2.739	78.000	< 0.001
lgCFSI	全同胞	6.388 ± 2.763	75.146	< 0.001
lgCFSI	无关个体	−4.402 ± 1.909	75.146	< 0.001

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表 2 3种方法的统计结果（n）

Table 2. Statistical results of the three methods （n）

组别	计算方法	倾向于认定为全同胞	无法给出倾向性意见	倾向于认定为无关个体	全同胞检出率	无关个体检出率	χ²	P
全同胞	方法一	379	69	0	84.60		15.879	< 0.001
	方法二	332	116	0	74.11
	方法三	363	85	0	81.03
无关个体	方法一	0	312	708		69.41	173.550	< 0.001
	方法二	0	602	418		40.98
	方法三	0	411	609		59.71

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表 3 3种方法两两比较

Table 3. Pairwise comparison of three methods

计算方法		全同胞		无关个体
计算方法		χ²	P	χ²	P
方法二	方法一	15.047	< 0.001^*	166，702	< 0.001^*
方法二	方法三	6.164	0.013^*	75.535	< 0.001^*
^*P < 0.017。

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