法医学二代测序STR分型准确度与测序深度的关联性评估

目的利用实验数据对法医学二代测序STR分型测序深度与分型结果准确度的关联性进行评估。方法使用商业化基因组DNA制备单一来源和混合的DNA样本,以Thermo Fisher公司的25重早期测试试剂盒进行目的STR片段扩增,每种扩增产物分别使用4种不同的序列标签平行建库,并控制标记每一种序列标签的文库上机量依次占一张Ion 318芯片的1/4、1/8、1/16、1/32。经Ion PGMTM基因测序仪测序,以及Ion Torrent SuiteTM软件进行数据分析;同时对庞敬博等人发表的基于相同试剂盒和测序仪检测的95名中国汉族无关个体的6928条等位基因、影子峰和噪音序列进行测序深度统计分析,寻找测序深度与STR分型准确度的关联性。结果各基因座测序深度随文库上样量减少而呈明显下降趋势。对于单一来源样本,每张芯片上样不超过8个均一化文库可实现全部基因座的完整分型;对于1∶20比例的混合DNA,每张芯片上样不超过4个均一化文库时,未发现微量组分的等位基因丢失。人群数据测序深度统计显示,该体系基因座间存在不均衡性,有必要针对各基因座分别设定分析阈值参数。结论测序深度与法医学STR分型结果的准确性密切相关,各基因座最低测序深度与平均测序深度的比值可作为设定分析阈值的重要参考指标。本研究确定的单张芯片上样数量仅适用于本实验体系,但相关实验设计和方案可供其他实验体系开展类似工作参考。     

基于分子克隆方法制备标准分子量片段混合物

目的制备标准分子量DNA片段混合物。方法选取pMD18-T载体部分序列作为插入片段,设计引物,制备包含不同大小的标准分子量片段的克隆。大量培养细菌提取质粒,用双酶切、连接荧光接头的方法制备不同大小的带有荧光的标准分子量片段,混合,纯化,最终获得标准分子量片段混合物(内标)。结果用分子克隆方法制备出具有实用性的标准分子量片段混合物,其单个标准分子量片段大小分别为80bp、124bp、194bp、224bp、254bp、304bp、349bp、399bp、424bp、454bp。并且这些标准分子量片段混合物可以准确地对DNATyper15试剂盒的扩增产物进行检测。结论应用该方法制备了能满足研究和实验室要求的标准分子量片段混合物,为DNA分子量标准物标准品的制作提供了一种新的方法。     

基于重组质粒制备STR分型阳性参照物

目的基于重组质粒制备可用于校准法医STR分型的阳性参照物。方法以常用阳性参照物9948人类基因组DNA STR分型为依据,基于重组质粒构建包含CSF1PO、D7S820、TH01等40个常染色体位点,DYS391、DYS522、DYS385a/b等22个Y染色体位点以及性别判定基因座Amelogenin的STR分型阳性参照物。将重组质粒定量、稀释后等比例混合,分别应用于DNATyper~?19、DNATyper~?24、DNATyper~?Y、Amp F?STR~?Identifiler~?Plus以及Power Plex~?18D System五种扩增试剂盒。结果阳性参照物中各重组质粒浓度为0.01pg/μL~0.001pg/μL;应用于Amp F?STR~?Identifiler~?Plus PCR扩增试剂盒,基于重组质粒制备的阳性参照物与人类基因组DNA扩增检测结果差异较小;将此阳性参照物分别应用于不同公司、不同STR基因座的四种STR扩增试剂盒,电泳检测图谱显示各基因座基因型完整,分型正确,峰高相当,基因座间均衡性良好。结论基于重组质粒制备STR分型阳性参照物,是一种可以替代细胞系制备阳性参照物的方法,具有一定的参考价值。基于此方法制备的阳性参照物可适用于市面上常用的STR检验试剂盒,普适性较强,对法医DNA分型检测有一定的实用价值。     

中国铁路运营必须公开透明

<正>受动车追尾事件影响,7月25日高铁概念股集体下挫,连带两市各板块纷纷走低。同时,这起追尾特大事故让铁路安全问题被提到一个空前高度。当然,由于调查工作结论尚未公布,我们还无法对此次事故的具体因素给出分析,也自然无法对具体的安全制度完善给出建议。但是我们能够确认的是,安全必然会成为铁路部门今后最重要的工作内容,所以问题的关键在于,什么样的基本市场制度才能够确保安全被长期贯彻落实。     

基于文件检验视角的写字机器人笔迹研究进展

写字机器人是伴随着电子雕刻技术、3D打印技术以及计算机仿真技术的发展而出现的一种书写设备。根据其构造的不同，可分为直线关节型、曲关节型和平面关节型三类。近年来，随着写字机器人的大众化，其潜在的风险隐患引起了国内外文件检验界的关注，为此，业内从笔迹学的视角对其进行了大量的研究。本文基于这些成果，首先综述了写字机器人的种类以及工作原理，然后总结了直线关节型写字机器人和曲关节型写字机器人写出的字迹的特点，在此基础上介绍了机器人字迹鉴别的方法以及业内对机器人摹仿能力的评价。最后指出了现有研究存在的一些问题，并针对这些问题展望了今后这一领域的研究趋向，强调要密切关注这种设备的发展态势，将潜在的风险问题防患于未然。