[논문 리뷰] Forensic Identification: Database likelihood ratios and familial DNA searching

Klaas Slooten, Ronald Meester|arXiv (Cornell University)|2012. 01. 20.

Forensic and Genetic Research인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 유전자 데이터베이스 내 친족을 식별하기 위한 베이지안 프레임워크를 제안하며, 개인의 친족관계 지수와 사전 확률을 통합하여 우도 비율과 사후 확률을 계산한다. 두 가지 방법—조건부 및 대상 중심 방식—을 도입하여, 데이터베이스 특성에 따른 이질성과 우연의 일치를 고려하면서도 친족을 찾을 확률를 제어할 수 있도록 한다.

ABSTRACT

Familial Searching is the process of searching in a DNA database for relatives of a certain individual. It is well known that in order to evaluate the genetic evidence in favour of a certain given form of relatedness between two individuals, one needs to calculate the appropriate likelihood ratio, which is in this context called a Kinship Index. Suppose that the database contains, for a given type of relative, at most one related individual. Given prior probabilities for being the relative for all persons in the database, we derive the likelihood ratio for each database member in favour of being that relative. This likelihood ratio takes all the Kinship Indices between the target individual and the members of the database into account. We also compute the corresponding posterior probabilities. We then discuss two methods to select a subset from the database that contains the relative with a known probability, or at least a useful lower bound thereof. One method needs prior probabilities and yields posterior probabilities, the other does not. We discuss the relation between the approaches, and illustrate the methods with familial searching carried out in the Dutch National DNA Database.

연구 동기 및 목표

• 친족관계 지수와 사전 확률을 통합하는 통합된 통계적 프레임워크를 개발하는 것.
• 범죄자의 프로파일이 존재하지 않을 경우, 유전적 우도 비율과 사후 확률을 사용하여 DNA 데이터베이스 내 친족을 식별하는 데 도전하는 것.
• 조건부 및 대상 중심 방식이라는 두 가지 검색 전략을 비교하여 진짜 친족을 찾을 확률를 확률적으로 제어할 수 있도록 하는 것.
• 개인 간 유전적 데이터 품질과 로쿠스 커버리지의 다양성 등 데이터베이스의 이질성을 고려하는 것.
• 형사법적 친족 검색에서 유도 비율과 임의의 양성/음성 결과 간의 상호 교환 관계를 엄밀한 베이지안 해석으로 제공하는 것.

제안 방법

• 조건부 방법을 사용하여 개별 유도 비율(친족관계 지수)와 사전 확률을 조합하여 관련성에 대한 사후 확률을 계산한다.
• 베이즈 정리를 적용하여, 전체 유도 비율 세트를 사용하여 대상 프로파일과 각 데이터베이스 구성원 간의 관련성에 대한 믿음의 업데이트를 수행한다.
• 진짜 친족을 포함할 최소 확률가 보장되는 데이터베이스 구성원의 부분집합을 선택하는 대상 중심 방법을 도입한다.
• 영가설(유전적 일치가 우연에 의한 것) 하에서 기대 유도 비율이 정확히 1임을 수학적으로 증명하여, 이 방법의 강건성을 검증한다.
• 진짜 친족과 무관한 개인을 모두 포함하는 사후 오즈와 역사후 확률에 대한 핵심 수식을 유도한다.
• 네덜란드 국립 유전자 데이터베이스를 사용한 시뮬레이션을 통해 프레임워크를 검증하였으며, 실제 유전적 데이터와 프로파일의 이질성을 반영하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 DNA 데이터베이스에서 다수의 친족관계 지수를 확보한 경우, 친족 관계에 대한 사후 확률는 어떻게 계산할 수 있는가?
• RQ2 진짜 친족이 포함된 확률가 보장되는 최소 수준을 갖는 데이터베이스 구성원의 부분집합을 선택하는 최적의 전략은 무엇인가?
• RQ3 조건부 전략과 대상 중심 전략 간의 통계적 해석과 효과성 측면에서 어떤 차이가 있는가?
• RQ4 대상 프로파일 내 희귀 대립유전자와 공통 대립유전자 간의 영향은 친족 검색에서 친족 탐지 가능성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 형제 지수는 반형제를 탐지하는 데 얼마나 효과적인가, 그리고 직접 반형제 지수를 사용하는 것과 비교해 볼 때 어떤가?

주요 결과

• 영가설 하에서 기대 유도 비율(즉, 우연의 일치)은 정확히 1이며, 이는 방법이 우연의 일치를 정확히 보정함을 확인한다.
• 사전 오즈와 개별 유도 비율을 조합한 닫힌 형태의 수식을 통해 데이터베이스 내 친족 존재의 사후 확률를 계산할 수 있다.
• 대상 중심 방법은 사전 확률가 없더라도 진짜 친족을 포함할 확률에 하한을 보장한다.
• 형제 지수는 반형제를 탐지하는 데 반형제 지수와 거의 동일한 성능을 보이며, 이는 형제 기반 검색이 타당한 대안임을 시사한다.
• 희귀 대립유전자를 포함한 프로파일은 상당히 더 높은 확률로 탐지 가능한 친족을 제공하며, 이는 대립유전자 빈도가 친족 검색 성공에 영향을 미침을 확인한다.
• 다양한 수의 유전자형 분석 로쿠스를 포함하는 이질적인 데이터베이스를 효과적으로 처리할 수 있어, 실제 형사법 유전자 데이터베이스에 적용 가능하다.