DNA混合图谱分型技术谈四-贡献者数量的相符合

DNA混搭上图集中的开放源码为数该如何确定？

在对DNA混搭上图集完成拆分的时候，开放源码为数是个重要的参数，也许会对混搭上图集的拆分产生重要直接影响。

对于案件试样来说，只不过的开放源码为数往往是个“迷”，那么我们该如何对开放源码为数完成推算呢？确有好的方通则可以推定开放源码的为数，开放源码为数的计算方通则有：

；还有Maximum Allele Count (MAC) 最大基因型数通则

；还有Maximum Likelihood Estimation (MLE) 最大似然比推算通则

；还有Bayesian methods (e.g. NOClt) 贝叶斯通则

；还有Machine learning methods (e.g. PACE)

绝大多数比对人员使用MAC通则完成开放源码为数的推算，同时也将峰高信息作为考量状况独自完成推算,关于MAC方通则，我们可以通过下面这些文章完成了解。

有科学研究表明，如果另行使用MAC通则完成开放源码为数推定时，容易出现如下上图的情况下，随着开放源码为数的增加，MAC推定的结果也许会比具体开放源码为数极少1，唯如，4人混搭的试样，利用MAC通则完成推定的话78%的也许也许会算出3人混搭的结果；并且随着开放源码为数的增加，这种某种程度也也许会增加，6人混搭的试样，MAC推定的结果99.99%和85.99%的某种程度为5人混搭。

针对上述的情况下，我们可以通过回避更多的核苷酸完成推定，来降较差这种情况下的出现，或者将峰高回避于是就也也许会提高这种方通则的精确度。

我们独自来来归纳下，如何推定混搭试样中的开放源码为数：

1. 看上图集的质量，如果上图集质量极好，唯如，有严重影响的降解和可抑制周期性，随机逐次相比，剧中音量相比等，决定再一电泳检测；

2. 利用自己的资质，排除随机产生的信号和Stutter信息的直接影响；

3. 数出核苷酸下基因型的最大为数，然后四舍五入到都只的偶数，然后除以2，算出的就是小于的开放源码为数。

4. 试着把每个核苷酸下的基因型完成配对，如果配对的基因型峰高存在相比的不均衡，那么开放源码为数就加1；

5. 推算试样的混搭比唯，是否跟你推定的开放源码为数匹配。

我们来独自举唯说明一下：

唯1.

上图集质量：峰高没问题，剧中音量安静；

基因型为数：4个；

开放源码为数：2（4除以2）；

混搭比唯：也许为3：1；

唯2.

上图集质量：剧中音量安静，峰高比较较差，有也许有随时逐次周期性；

基因型为数：4个；

开放源码为数：2（4除以2），存在不均衡周期性，2+1=3；也许是2人或者3人混搭；

开放源码比唯：2人混搭时，3:1; 3人混搭，2:1:微量；

唯3.

上图集质量：峰高没问题，剧中音量安静；

基因型为数：locus 1, 4个； locus 2, 3个；

开放源码为数：locus 1, 2（4除以2）；locus 2, 2(3+1除以2)；

混搭比唯：locus 1, 2:1; locus 2, 2:1;

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