Interpretación de perfiles mezcla

Recomendaciones ISFG en la
interpretación de mezclas
Lourdes Prieto
Grupo de Medicina Xenómica. Instituto de Ciencias Forenses.
Universidade de Santiago de Compostela
• Introducción
• Etapas en la interpretación de una mezcla:
▫ Identificación de la presencia de una mezcla
▫ Asignación de alelos
▫ Determinación del número de contribuyentes
▫ Posibles combinaciones de genotipos
▫ Comparación con muestras de referencia
• Cálculo del LR
• Perfiles LL-DNA
Interpretación de perfiles mezcla
• Elementos en la interpretación de mezclas
Recomendaciones ISFG y
publicaciones
Vuestros protocolos
En vuestro laboratorio:
Consistencia entre
analistas
Introducción
PRINCIPIOS
(teoría)
PROTOCOLOS
(Validación)
PÁCTICA (entrenamiento
y experiencia)
¿Qué es la ISFG?
• Organización internacional responsable de la promoción del
conocimiento científico en al campo forense
• Fundada en 1968, miembros de 60 países
• Regularmente se forman comisiones de ADN compuestas por
expertos que se reúnen para emitir recomendaciones
http://www.isfg.org/
Introducción
• ISFG DNA commissions:
▫
▫
▫
▫
▫
▫
▫
▫
▫
▫
▫
▫
▫
DNA polymorphisms (1989)
PCR based polymorphisms (1992)
Naming variant alleles (1994)
Repeat nomenclature (1997)
Mitochondrial DNA (2000)
Y-STR use in forensic analysis (2001)
Additional Y-STRs - nomenclature (2006)
Mixture Interpretation (2006)
Disaster Victim Identification (2007)
Biostatistics for Parentage Analysis (2007)
Non-human DNA (2011)
Low level DNA (2012)
Mitochondrial DNA (2014)
Introducción
Introducción
• Introducción
• Etapas en la interpretación de una mezcla:
▫ Identificación de la presencia de una mezcla
▫ Asignación de alelos
▫ Determinación del número de contribuyentes
▫ Posibles combinaciones de genotipos
▫ Comparación con muestras de referencia
• Cálculo del LR
• Perfiles LLDNA
Interpretación de perfiles mezcla
Clayton et al., For.Sci. Int. 1998, 91: 55-70
1
2
3
4
5
• Identificación de la presencia de una mezcla
• Asignación de alelos
• Identificación del número potencial de contribuyentes
• Consideración de todas las combinaciones de genotipos posibles
• Comparación con las muestras de referencia
Etapas en la interpretación de una mezcla
• Presencia de más de dos alelos en, al menos, dos loci.
▫ Excepciones: duplicaciones, trisomías y mosaicismos
• Tener en cuenta si las diferencias de altura entre picos son
mayores al 60%:
▫ Normalmente, en perfiles individuales, los heterocigotos presentan áreas o
alturas relativas de mas del 60% (un alelo respecto al otro)
▫ Si existe desequilibrio de heterocigotos puede ser una mezcla
▫ Excepciones: mutaciones en zona de anillamiento de uno de los primers
• ¿Aparecen los stutters demasiado altos?
▫ Si los stutters están por encima del 15-20% puede ser una mezcla
▫ Excepciones: efectos estocásticos por low level DNA, mutaciones somáticas
Identificación de la presencia de una mezcla
Patrones trialélicos
• Clayton et al. (2004), A genetic basis for anomalous band patterns
encountered during DNA STR profiling. J. For. Sci. 49 (6): 1207-1214
Tipo 1: La suma de las alturas de
dos de los picos es igual al tercero
(común en D18S51)
Tipo 2: Alturas de pico
equilibradas (común en TPOX y
D21S11)
Identificación de la presencia de una mezcla
Patrones trialélicos
• Tipo 1: Suelen ser el resultado de una mutación somática
en un locus heterocigoto durante el desarrollo del individuo.
Se produce una quimera con algunas células con el alelo
original y otras con el mutado.
• Tipo 2: Suelen ser el resultado de un evento de duplicación
localizado, de una aneuploidía cromosómica o de
reordenamientos cromosómicos
Identificación de la presencia de una mezcla
• Estudios teóricos sobre la posibilidad de mezclas con un máximo de dos alelos por
marcador
(Gill
et
al.,
1998,
Ninth
International
Symposium
on
Human
Identification. N = 212.000, sólo 4 mezclas mostraron 1 o 2 alelos para los 6 loci,
pero la mezcla puede sospecharse por el desequilibrio de heterocigotos)
Número de alelos para 6 loci en mezclas de dos contribuyentes
Identificación de la presencia de una mezcla
• La cantidad de ADN influye en la detección de mezclas
• Una mezcla sólo puede detectarse si el componente minoritario está
por encima del ruido de fondo
• Normalmente el umbral es 1:10
• Problemática de las cuantificaciones: no selectiva, cuantificación en
conjunto de la mezcla y por tanto la cuantificación del ADN del
contribuyente minoritario en mezclas desequilibradas está sobre-
estimada
Identificación de la presencia de una mezcla
1ng
Mezcla 1:1 a diferentes
cantidades de ADN
0,3ng
0,1ng
Drop-out a bajas
concentraciones debido a
efectos estocásticos
Identificación de la presencia de una mezcla
1ng
0,3ng
Mezcla anterior pero 1:3, a
diferentes cantidades de
ADN
Drop-out a bajas
concentraciones debido a
efectos estocásticos
El efecto es más acusado en
el perfil minoritario
0,1ng
Identificación de la presencia de una mezcla
• Criterios de evaluación en general:
▫ Tipo de muestra (ej. Resto óseo)
▫ ¿es lógico encontrarnos una mezcla en la muestra que se está
analizando?:
 Tener en cuenta dónde estaba asentada la muestra (ej.: picaporte)
 Tener en cuenta el tipo de delito (Ej.: agresión sexual, reyerta)
 Tener en cuenta otra información adicional (persona transfundida)
▫ Valorar los resultados de Quantifiler Duo/Trio y amelogenina (sólo en
mezclas hombre-mujer)
Identificación de la presencia de una mezcla
ISFG recomienda >60%
cuando DNA > 500pg
Perfil individual
En muestras LL-DNA los
heterocigotos pueden aparecer
<60% debido a efectos estocásticos
Posible mezcla
Identificación de la presencia de una mezcla
• Introducción
• Etapas en la interpretación de una mezcla:
▫ Identificación de la presencia de una mezcla
▫ Asignación de alelos
▫ Determinación del número de contribuyentes
▫ Posibles combinaciones de genotipos
▫ Comparación con muestras de referencia
• Cálculo del LR
• Perfiles LLDNA
Interpretación de perfiles mezcla
• Los límites de detección nos orientan:
▫ ¿qué es un alelo real?
▫ ¿qué es un heterocigoto real?
▫ ¿qué es un stutter?
Señal 3 veces superior a la
desviación std del ruido
Equilibrio de
heterocigotos
Típicamente >60%
Asignación alélica
Stutters por debajo del
15%
• Determinación de un pico como un alelo real:
▫ Muchos labs usan «Picos reproducibles con alturas superiores a 50 rfu»
▫ Bajo ruido en la línea base
▫ Número de ciclos en la PCR recomendado por el kit
• Tamaño coincidente con ladder (0.5bp)
• La mayoría de artefactos se identifican fácilmente
▫ Pull ups, dye blobs, etc
• Pero los stutters son productos alélicos, por lo que su
identificación como artefactos es más complicada:
▫ Los stutters asociados al perfil mayoritario pueden ser equivalentes a la
altura del perfil minoritario y por tanto ser indistinguibles
Asignación alélica
• Determinación de stutters n-4:
▫ Normalmente, el 5-15% del alelo real en loci STR tetranucleotídicos
Alelo real
(tetranucleotide repeat)
Deleción causada por slippage en
la hebra copiada (abajo)
n-4
stutter
product
1
2
3
5
5’
GATA
GATA
GATA
GATA
3’
CTAT
CTAT
CTAT
CTAT
CTAT
1
2
3
5
6
C
T A
4
Asignación alélica: stutters
T
• Determinación de stutters n+4:
▫ Ocurre menos frecuentemente (<2%) – su detección depende de la
sensibilidad del análisis (debajo del ruido de fondo)
Alelo real
(tetranucleotide repeat)
Inserción causada por slippage
de la hebra copia (arriba)
2’
n+4
stutter
product
1
2
5’
GATA
GATA
3’
CTAT
CTAT
CTAT
1
2
3
Asignación alélica: stutters
• Stutters n+4pb:
▫ Su presencia está relacionada con el exceso de muestra en la PCR
▫ Generalmente representan el 4% del alelo progenitor
Asignación alélica: stutters
• El porcentaje de stutter puede variar en
los siguientes dos casos:
▫ Muestras low level DNA
▫ Exceso de ADN
• Determinación de stutters:
▫ Un alelo real puede encontrarse en posición
stutter
▫ En caso de duda, considerarlo como un alelo real
e incluirlo en la valoración estadística
Asignación alélica: stutters
• ¿Stutter elevado o mezcla de dos componentes?
Mezcla 1:3
29-30 y 28-30
Mezcla 10:1
29-30 y 28-30
En muchas ocasiones no tenemos criterio para decidir si un pico en posición
stutter es realmente un stutter, o un alelo, o una mezcla de ambos
Asignación alélica: stutters
• Equilibrio de heterocigotos
▫ En perfiles individuales Hb>60%
▫ Identifiler, 1ngr ADN, 28 ciclos
Asignación alélica: Hb
• Hb>60% no se cumple en muestras con escaso contenido en ADN
John Butler
FGA-22
FGA-25
Hb
1692
1517
0,90
1915
864
0,45
1239
909
0,73
FGA-22
FGA-25
Hb
992
260
0,26
1422
419
0,29
895
805
0,90
FGA-22
FGA-25
Hb
-
66
0
54
107
0,50
130
219
0,59
Media
0,69
(0,23)
Media
0,49
(0,36)
Media
0,37
(0,32)
Asignación alélica: Hb
• Introducción
• Etapas en la interpretación de una mezcla:
▫ Identificación de la presencia de una mezcla
▫ Asignación de alelos
▫ Determinación del número de contribuyentes
▫ Posibles combinaciones de genotipos
▫ Comparación con muestras de referencia
• Cálculo del LR
• Perfiles LLDNA
Interpretación de perfiles mezcla
• En general:
▫ Si no hay más de 4 alelos por locus: al menos dos contribuyentes
▫ Si no hay más de 6 alelos por locus: al menos tres contribuyentes
▫ Si hay más de 6 alelos por locus: no se puede determinar el número de
contribuyentes
• Atención a mezclas formadas por individuos emparentados:
▫ Dos contribuyentes y ningún locus con más de 3 alelos
Pero puede que el fiscal o la defensa nos
propongan otro nº de contribuyentes
Determinación del número de contribuyentes
Número de alelos observados en mezclas formadas por dos contribuyentes
Buckelton et al. (2007), Towards understanding the effect of uncertainty in the number of contributors to
DNA stains. FSI:Genetics 1: 20-28
• El número de alelos observados por locus depende del nivel de
heterocigosidad y polimorfismo del propio marcador
Determinación del número de contribuyentes
• Introducción
• Etapas en la interpretación de una mezcla:
▫ Identificación de la presencia de una mezcla
▫ Asignación de alelos
▫ Determinación del número de contribuyentes
▫ Posibles combinaciones de genotipos
▫ Comparación con muestras de referencia
• Cálculo del LR
• Perfiles LLDNA
Interpretación de perfiles mezcla
• Dos posibles abordajes:
• Contemplar todas las posibilidades: «unconstrained conditional method» (ISFG,
2006) o «unrestricted method» (SWGDAM, 2010)
• Contemplar sólo las combinaciones más probables: «constrained conditional
method» (ISFG 2006) o «restrictedd method» (SWGDAM 2010)
• Si se contemplan sólo las combinaciones más probables es necesario
separar los componentes de la mezcla: «deconvolution»
• Podemos realizar esta tarea con distintas metodologías manuales o con
la ayuda de software:
• M. Bill et al. Forensic Sci. Int. 148 (2005) 181–189 (Pendulum)
• P. Gill et al. Forensic Sci. Int. 91 (1998) 41–53
• T. Clayton et al. Forensic Sci. Int. 91 (1998) 55–70
• M.W. Perlin et al. Am. J.Hum.Genet. 57 (1995) 1199–1210.
• M.W. Perlin et al. J. Forensic Sci. 46 (6) (2001) 1372–1377
Posibles combinaciones de genotipos
3 alelos
(Clayton et al., For. Sci. Int. 1998; 91: 55-70)
A-A
B-C
B-B
A-C
• Mezclas de dos contribuyentes sin restricciones C-C
A-B
A-B
A-C
B-C
A-C
A-B
B-C
B-C
A-A
A-C
B-B
A-B
C-C
A-C
A-B
A-C
B-C
B-C
A-B
En azul: combinación recíproca
2 alelos
4 alelos
A-B
A-B
A-B
C-D
A-A
A-B
A-C
B-D
A-A
B-B
A-D
B-C
A-B
B-B
C-D
A-B
A-B
A-A
B-D
A-C
B-B
A-A
B-C
A-D
B-B
A-B
Posibles combinaciones de genotipos
• Introducción
• Etapas en la interpretación de una mezcla:
▫ Identificación de la presencia de una mezcla
▫ Asignación de alelos
▫ Determinación del número de contribuyentes
▫ Posibles combinaciones de genotipos
▫ Comparación con muestras de referencia
• Cálculo del LR
• Perfiles LLDNA
Interpretación de perfiles mezcla
• En este momento es cuando se debe comparar el perfil mezcla con
las muestras de referencia. No hacerlo con anterioridad (si no se
va a utilizar LR semicontínuo)
• Muestras de referencia
▫ ¿hay sospechoso?:
 Algunos laboratorios no analizan si no hay sospechoso
 Es útil analizar para comparar con la base de datos nacional
▫ ¿hay víctima?:
 Puede ser útil para eliminar su contribución alélica
 Si los contribuyentes están muy desequilibrados suele ser muy útil
Comparación con muestras de referencia
• Introducción
• Etapas en la interpretación de una mezcla:
▫ Identificación de la presencia de una mezcla
▫ Asignación de alelos
▫ Determinación del número de contribuyentes
▫ Posibles combinaciones de genotipos
▫ Comparación con muestras de referencia
• Cálculo del LR
• Perfiles LLDNA
Interpretación de perfiles mezcla
Establecimiento de las hipótesis:
• Dos contribuyentes:
▫ Hp: la mezcla procede de la víctima y el sospechoso
▫ Hd: la mezcla procede de la víctima y otro individuo al azar de
la población de interés no emparentado con el sospechoso
• Formulación del LR:
▫ Marcadores con 1 sólo alelo
▫ Marcadores con 2 alelos
▫ Marcadores con 3 alelos
▫ Marcadores con 4 alelos
Cálculo del LR
High template DNA:
Sin drop-out
Sin drop-in
• 1 alelo
LOD
Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝐻𝑝) Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝑉+𝑆)
LR=
=
Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝐻𝑑) Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝑉+𝑈)
a
Evidencia
𝐍𝐮𝐦𝐞𝐫𝐚𝐝𝐨𝐫: ⁡𝐏𝐫(𝐄𝐯𝐢𝐝𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚|𝐕 + 𝐒)=1
•
Porque la probabilidad de obtener esa mezcla de alelos
si la muestra es una mezcla entre el ADN de la víctima
y del sospechoso es 1
a
Sospechoso
a
Víctima
𝐃𝐞𝐧𝐨𝐦𝐢𝐧𝐚𝐝𝐨𝐫: ⁡𝐏𝐫(𝐄𝐯𝐢𝐝𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚|𝐕 +U)
•
Un donante desconocido debe explicar los alelos de la mezcla que no son explicados por
la víctima, y no debe mostrar alelos que no aparezcan en la mezcla
En este caso, el único posible genotipo del donante
desconocido es: a-a (fa)2
LR = 1 / (fa)2
Cálculo del LR
• 2 alelos
Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝐻𝑝) Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝑉+𝑆)
LR=
=
Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝐻𝑑) Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝑉+𝑈)
LOD
a b
Evidencia
𝐍𝐮𝐦𝐞𝐫𝐚𝐝𝐨𝐫: ⁡𝐏𝐫(𝐄𝐯𝐢𝐝𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚|𝐕 + 𝐒)=1
•
Porque la probabilidad de obtener esa mezcla de alelos
si la muestra es una mezcla entre el ADN de la víctima
y del sospechoso es 1
a b
Sospechoso
a
Víctima
𝐃𝐞𝐧𝐨𝐦𝐢𝐧𝐚𝐝𝐨𝐫: ⁡𝐏𝐫(𝐄𝐯𝐢𝐝𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚|𝐕 +U)
• Posibles genotipos del donante desconocido:
• ab  2 fa fb
• bb fb2
LR = 1 / 2 fa fb + (fb)2
Cálculo del LR
• 3 alelos
Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝐻𝑝) Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝑉+𝑆)
LR=
=
Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝐻𝑑) Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝑉+𝑈)
LOD
a b c
Evidencia
𝐍𝐮𝐦𝐞𝐫𝐚𝐝𝐨𝐫: ⁡𝐏𝐫(𝐄𝐯𝐢𝐝𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚|𝐕 + 𝐒)=1
•
Porque la probabilidad de obtener esa mezcla de alelos
si la muestra es una mezcla entre el ADN de la víctima
y del sospechoso es 1
a b
Sospechoso
a
c
Víctima
𝐃𝐞𝐧𝐨𝐦𝐢𝐧𝐚𝐝𝐨𝐫: ⁡𝐏𝐫(𝐄𝐯𝐢𝐝𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚|𝐕 +U)
• Posibles genotipos del donante desconocido:
• ab  2 fa fb
• ac  2 fb fc
• bb fb2
LR = 1 / 2 fa fb + 2 fb fc + (fb)2
Cálculo del LR
• 4 alelos
Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝐻𝑝) Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝑉+𝑆)
LR=
=
Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝐻𝑑) Pr⁡(𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎|𝑉+𝑈)
LOD
a b c
Evidencia
d
𝐍𝐮𝐦𝐞𝐫𝐚𝐝𝐨𝐫: ⁡𝐏𝐫(𝐄𝐯𝐢𝐝𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚|𝐕 + 𝐒)=1
• Porque la probabilidad de obtener esa mezcla de
alelos si la muestra es una mezcla entre el ADN
de la víctima y del sospechoso es 1
a b
Sospechoso
c d
Víctima
𝐃𝐞𝐧𝐨𝐦𝐢𝐧𝐚𝐝𝐨𝐫: ⁡𝐏𝐫(𝐄𝐯𝐢𝐝𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚|𝐕 +U)
• Posibles genotipos del donante desconocido:
• ab  2 fa fb
LR = 1 / 2 fa fb
Cálculo del LR
• Introducción
• Etapas en la interpretación de una mezcla:
▫ Identificación de la presencia de una mezcla
▫ Asignación de alelos
▫ Determinación del número de contribuyentes
▫ Posibles combinaciones de genotipos
▫ Comparación con muestras de referencia
• Cálculo del LR
• Perfiles LLDNA
Interpretación de perfiles mezcla
Perfiles LLDNA (LTDNA)
High template DNA
• Los epgs reflejan la
composición de la
muestra
• No drop-out
• No drop-in
• Hb≥0.6
Low Level DNA
• Los epgs no reflejan la
composición de la
muestra:
• Drop-out
• Drop-in
• Stutters
• Hb<0.6
¿QUÉ ES UN PERFIL LOW LEVEL-DNA ?
• Cantidad limitada de ADN
• Puede ocurrir drop-out y drop-in
• El perfil de ADN puede no representar de forma precisa
los perfiles de la(s) personas que depositaron la
muestra
▫ Interpretado de forma diferente bajo las hipótesis de la defensa
y del fiscal
Efectos estocásticos: ¿qué son?
• Supongamos que tenemos un extracto de ADN con
volumen = 50 ul que contiene el ADN de sólo 7 células
• Supongamos que el donante es heterocigoto
• Habrá 7 copias del alelo A y otras 7 del alelo B.
• Tomamos una alícuota de 25uL
• ¿Cuántos alelos habremos cogido?
Peter Gill
Efectos estocásticos: ¿qué son?
• Si repitiéramos la operación infinitas veces obtendríamos
los siguientes resultados:
Peter Gill
Efectos estocásticos: ¿qué son?
• Tras la extracción:
▫ tomamos una alícuota para cuantificar
▫ otra para diluir
▫ otra para la PCR
• La PCR no es 100% eficaz, pero esto tiene menos efecto que la
toma de alícuotas
• Todo esto da lugar a diferentes resultados:
Peter Gill
Efectos estocásticos: ¿cómo influyen?
Los efectos estocásticos producen:
• Drop-out de loci: no se observan alelos en un locus
• Desequilibrio de heterocigotos (diferencias en la altura de los dos
alelos de un heterocigoto)
• Drop-out alélico: no se observa uno de los alelos en un heterocigoto
(es el desequilibrio llevado al extremo)
• Aumento de stutters: el porcentaje (en altura o área) respecto al
alelo real está incrementado
• Drop-in alélico: 1 o 2 alelos extra procedentes del ambiente del lab,
de reactivos o de plásticos
• Diferencias entre duplicados de la misma muestra, debido a:
▫ Diferencias en el número de moléculas de partida en los replicados
▫ Diferencias inducidas por la variabilidad en la PCR
Efectos estocásticos: ¿cómo influyen
en la interpretación?
• Se necesita un marco de interpretación que pueda
aplicarse a todos los tipos de muestras:
▫ High template DNA
▫ Low template: incertidumbre sobre la composición de la
muestra debido a los efectos estocásticos
Los expertos pueden formular proposiciones que serán
evaluadas dentro del marco del LR
Veremos cómo se puede modificar la aproximación clásica del
LR para tener en cuenta los datos inciertos debidos a
condiciones LL-DNA
LR binario
• Inclusión: Match
LR = 1/2(freq10)(freq14)
Suspect
Evidence
• Exclusión: No match
LR = 0/2(freq11)(freq11.3)
Suspect
Evidence
• Si usamos LR no es necesario decidir exclusión / inclusión
• NO ES NECESARIO QUE LAS MUESTRAS DE REFERENCIA Y LA
MEZCLA COINCIDAN EN TODOS LOS ALELOS
• Gill and Buckleton, A universal strategy to interpret DNA
profiles that does not require a definition of low-copynumber, FSI Genet. 4 (2010) 221-227
• Nuevas recomendaciones ISFG (2012) sobre low level DNA
En las próximas diapositivas veremos que…
LR binario
Suspect
Evidence
• Pero ¿que ocurre cuando tenemos dudas?
• Lo que hacemos habitualmente es intentar análisis
adicionales (minis, otros kits, etc)
• Eliminar un marcador dudoso de un perfil es un error (es
como si el LR = 1 para ese marcador)
• ¿Cual es el valor del LR en esta situación?
LR binario
Suspect
Evidence
• Hasta ahora, este tipo de resultados se trataban de la siguiente forma:
▫ Sospechoso 10-14
▫ Mancha 14-14
Regla 2p
LR = 1/2fr(14)
LR = 1 / 2fr(14)fr(1-14) +
fr(14)2
• Ninguno de estos métodos tiene en cuenta la NO coincidencia en el
numerador, se continúa asumiendo que hay match bajo Hp
• Buckleton et al., 2006 ha demostrado que la regla 2p no es siempre
conservadora (no siempre está a favor de la defensa)
Cálculo de LRs en
muestras
problemáticas
Suspect
Evidence
• Este hallazgo no es neutral (LR ≠ 1)
• En casos de parentesco no eliminamos el marcador que no es
compatible, contemplamos la posibilidad de mutación
• Hoy en día se pueden incorporar otro tipo de probabilidades en el
LR: probabilidad de drop-out, de drop-in, etc. (el numerador del
LR ya no será 1 ó 0, sino un número entre 0 y 1)
Cálculo de LRs en muestras problemáticas
• ISFG recommendations 2012
SOSPECHOSO = ab
EVIDENCIA = aa
MATCH?
• Desde el punto de vista del fiscal (Hp) esta situación sólo puede
explicarse si el alelo b ha sufrido drop-out y el alelo a no ha sufrido dropout. No hay drop-in.
• Podemos calcular la probabilidad de que esto ocurra
• No hay necesidad de definir exclusión / inclusión
Cálculo de LRs en muestras problemáticas
• Definiciones para drop-out:
▫ Probabilidad de drop-out en heterocigotos: d
 La probabilidad de que ambos alelos sufran drop-out será d2
▫ Probabilidad de drop-out en homocigotos: D
 D ≤ d2 pero los consideraremos iguales
• Definiciones para no drop-out:
▫ En heterocigotos: 1 – d
 La probabilidad de que ninguno de los dos alelos sufra drop-out será
(1-d2)
▫ En homocigotos: 1 - D
• Definiciones para drop-in y no drop-in:
▫ Probabilidad de drop-in: c, pero siempre multiplicada por la
frecuencia del alelo que consideramos que es drop-in.
▫ Probabilidad de no drop-in: 1 - c
Cálculo de LRs en muestras problemáticas: ejemplo sin
considerar drop-in (Caso B de Haned et al., 2012)
• Hp: el perfil de la evidencia procede el sospechoso,
dando por hecho que no hay drop-in (PrC=0):
▫ El alelo a no ha sufrido drop-out: 1 - d
d = prob. de que un alelo
sufra drop-out
▫ El alelo b ha sufrido drop-out: d
(1 – d) * d
suspect
evidence
Cálculo de LRs en muestras problemáticas: ejemplo sin considerar
drop-in (Caso B de Haned et al., 2012)
SOSPECHOSO = ab
• Hd: el perfil procede de otro (no hay drop-in).
Posibilidades:
▫ Si el otro es aa:
 Los aa aparecen en la población con frecuencia a2
 No ha ocurrido drop-out en ninguno de los dos
alelos: 1 – d2
▫ Si el otro es aQ, siendo Q cualquier alelo excepto a
(es decir su frecuencia es 1-fa):
 Los aQ aparecen en la población con frecuencia
2a(1-a)
 El alelo a no ha sufrido drop-out: 1- d
 El alelo Q ha sufrido drop-out: d
EVIDENCIA = aa
aa
No drop-out
aQ
No drop-out de a
Drop-out de Q
Cálculo de LRs en muestras problemáticas
SOSPECHOSO = ab
EVIDENCIA = aa
• Hp: la evidencia procede el sospechoso:
(1 – d) * d
• Hd: la evidencia procede de otro:
fa2 (1 - d2)
aa
No drop-out
+
2faf(1-a) (1 – d) d
+
aQ
No drop-out de a
Drop-out de Q
Cálculo de LRs en muestras problemáticas
• Gill and Buckleton, FSI Genet. 4 (2010) 221-227
Suspect
SOSPECHOSO = ab
EVIDENCIA = ax
Match??
Crime stain
No dropout
Drop-out
Drop-in
• Desde el punto de vista del fiscal (Hp) esta situación sólo puede
explicarse si el alelo b ha sufrido drop-out y el alelo x es un drop-in
• Podemos calcular la probabilidad de que esto ocurra
• No hay necesidad de definir exclusión / inclusión
Cálculo de LRs en muestras problemáticas
SOSPECHOSO = ab
EVIDENCIA = ax
• Hp: el perfil procede el sospechoso:
▫ El alelo a no ha sufrido drop-out: 1 – d
▫ El alelo b ha sufrido drop-out: d
▫ El alelo x es un drop-in: c fx
• Hd: el perfil procede de otro al azar no relacionado
▫
▫
▫
▫
▫
▫
▫
▫
Si
Si
Si
Si
Si
Si
Si
Si
el otro es ab
el otro es ax
el otro es aa
el otro es xx
el otro es aQ
el otros es xQ
el otro es QQ
el otro es QQ’
Suspect
Match??
Crime stain
No dropout
Drop-out
Drop-in
• En LRs binarios, los analistas se ven forzados a tomar decisiones
subjetivas sobre los alelos por debajo del umbral.
• En el método semi-continuo, que tiene en cuenta la probabilidad
de drop-out, no es necesario tomar decisiones arbitrarias,
evitando la subjetividad y promocionando así la estandarización
de resultados.
ALLELE 13 IS
PRESENT
ALLELE 13 IS
NOT
PRESENT
LET’S
USE
LRMIX!!