Statistička obrada genetičkih podataka u forenzici

Transcript

1 Statistička obrada genetičkih podataka u forenzici

2 molekularna genetika DNK ekstrakcija DNK kvantifikacija PCR amplifikacija multiplih STR markera odvajanje PCR produkata STR alela genotipizacija uzorka populaciona genetika i statistika poredjenje genotipa uzorka sa ostalim uzorcima i bazom podataka ako se poklopi, poredjenje DNK profila sa bazama podataka različitih populacija računanje verovatnoće slučajnog poklapanja na osnovu baza podataka različitih populacija formiranje izveštaja o posebnom slučaju

3 Populaciona genetika se bavi izučavanjem faktora koji utiču na alelske i genotipske učestalosti u populacijama Učestalosti alela Koliko se često jedna varijanta gena (sekvence genoma) nalazi u populaciji? Učestalosti genotipova Koliko se često homozigot ili heterozigot nalazi u populaciji? Učestalosti fenotipova Koliko se često neki fenotip nalazi u populaciji?

4 HARDI-VAJNBERGOV PRINCIP pri uslovima oplodnje po principu slučajnosti, u velikoj populaciji, gde svi genotipovi imaju jednako preživljavanje, učestalosti genotipova odreñene generacije, zavise od učestalosti alela u prethodnoj generaciji

5 na osnovu principa segregacije i slobodnog kombinovanja, ako oba roditelja produkuju isti broj gameta onda će učestalosti alela biti jednake učestalostima gameta koji ih nose. učestalosti ženskih gameta učestalosti muških gameta p (A1) q(a2) p (A1) p 2( A1A1) qp(a2a1) q (A2) pq(a1a2) Slučajnim spajanjem gameta nastalih disocijacijom iz roditeljskih genotipova, dobijaju se zigoti, čija su učestalosti odreñene učestalostima gameta čijim su spajanjem nastali q 2 (A2A2) Tabela 5.1. Kombinacije parenja genotipova i učestalosti genotipova potomaka pod uslovima slučajnog parenja uz genotipske učestalosti p 2 A 1 A 1 + 2pq A 1 A 2 + q 2 A 2 A 2 roditelji potomci parovi učestalosti A1A1 A1A2 A2A2 A 1 A 1 x A 1 A 1 p 2 x p 2 =p 4 p A 1 A 1 x A 1 A 2 2 x p 2 x 2pq=4p 3 q 2p 3 q 2p 3 q - A 1 A 1 x A 2 A 2 2 x p 2 x q 2 =2p 2 q 2-2p 2 q 2 - A 1 A 2 x A 1 A 2 2pq x 2pq=4p 2 q 2 p 2 q 2 2p 2 q 2 p 2 q 2 A1A2 x A2A2 2 x 2pq x q 2 =4pq 3-2pq 3 2pq 3 A 2 A 2 x A 2 A 2 q 2 x q 2 =q q 4

6 Veze učestalosti alela i genotipova Lokus A Aleli A1 A2 Učestalosti p q (p + q = 1) Gameti A1 A2 Genotipovi A1A1 A1A2 A2A2 Učestalosti p 2 2pq q 2 (p 2 + 2pq + q 2 = 1) Učestalosti P H Q (P + H + Q = 1) Aleli A1 A2 Učestalosti p = P+H / 2 q = Q+H / 2

7 Hardi-Vajbergove PROPORCIJE ravnotežne učestalosti genotipova (p + q) 2 = p 2 + 2pq +q 2 Važe kada je populacija u ravnoteži

8 Roditeljska generacija Alel A1 Učestalost p Potomačka generacija Hardi-Vajbergova RAVNOTEŽA genetička ravnoteža genofonda Genotip A1A1 A1A2 Učestalost p 2 2pq Alel A1 Učestalost p 2 +[(2pq)/2] p 2 + pq p(p+q) (p+q=1) p

9 Mendelovi principi utiču na učestalosti alela i genotipova ravnoteža je posledica segregacije alela putem mejoze Količina genetičke varijabilnosti je konstantna kroz generacije populacije različite su genotipske kompozicije - iste učestalosti alela

10 Multipli aleli n alela - broj mogućih diploidnih genotipova = [n (n + 1)] / 2 - broj mogućih homozigota = n - broj mogućih heterozigota = [n (n - 1)] / 2 učestalost odgovarajućeg homozigota = P ii = p i 2 učestalost svih homozigota = p 12 + p p n 2 = Σ p i 2 multinominalna distribucija učestalost odgovarajućeg heterozigota = H ij = 2p i p j Hardi-Vajnebergova (očekivana) heterozigotnost H exp = p 1 p 2 + p 2 p 1 + p 1 p = Σ p i p j = 1- Σ p i 2 - razlika ukupne učestalosti svih genotipova (1) i učestalosti svih homozigota Σ p i 2

11 Broj alela = Broj mogućih Maksimalna heterozigotnost broj homozigota = n heterozigota (kada je p = q = r =...) 2 1 1/2 = 0, /3 = 0, /4 = 0, /5 = 0, n [n(n-1]/2 (n-1)/n Maksimalna heterozigotnost za posmatrani lokus u populaciji kada svi njegovi aleli imaju iste učestalosti (p i = 1 / n) n

12 Umesto različitih diploidnih genotipova koji se mogu formirati putem kombinovanja nekog broja alela i tako opisati genofond Hardi-Vajnbergov princip omogućava da se u obzir uzme samo n alela na posmatranom lokusu da bi se opisao genofond neke populacije n( n +1) 2 ako ima n alela na m lokusa tada je broj mogućih genotipskih kombinacija jednak: m n( n + 2 1) m

13 Testiranje HW ravnoteže χ2 = k i= 1 ( D O) O 2 Tabela 5.4. Poreñenje očekivanih i dobijenih učestalosti genotipova lokusa MN krvnih grupa u četiri populacije ljudi. Očekivane učestalosti genotipova se računaju prema HW principu iz dobijenih učestalosti alela. Primećuje se ravnoteža unutar pojedinih populacija ali odstupanje kada je cela ljudska populacija u pitanju (Griffiths et al., 2004) χ2 DOBIJENO OČEKIVANO populacija M/M M/N N/N M/M M/N N/N Inuiti Egipćani Kinezi Australijski aboridžini 0,835 0,278 0,332 0,024 0,156 0,489 0,486 0,304 0,009 0,233 0,182 0,672 0,834 0,274 0,331 0,031 0,159 0,499 0,488 0,290 0,008 0,228 0,181 0,679 i u forenzičkoj genetici možemo proceniti genotipske učestalosti i testirati sa dobijenim da bi se videlo odstupanje od HW ravnoteže Različiti testovi...hi-kvadrat, odnos verovatnoća, multilokusni egzaktni test...

14 Primer: Primena Hardi-Vajnbergovog principa u forenzici DNK profilisanje razlikuje jedinke u populaciji preko DNK polimorfizama, jer dok Hardi-Vajnbergova ravnoteža retko važi za strukturne gene koji utiču na fenotip, za DNK polimorfizme se podrazumeva da su u Hardi-Vajnbergovoj ravnoteži. Hardi-Vajnbergova jednačina i račun verovatnoće se koristi za statistiku DNK poklapanja profila uzoraka osumnjičenog i dobijenih sa mesta zločina, na primer. Odreñuje se homozigotnost/heterozigotnost za svaki ponovak i očekivane genotipske učestalosti p 2, 2pq, q 2 se računaju na osnovu referentnih učestalosti alela za datu populaciju (Tabela 8.1 u knjizi (Introduction to FG) Množenjem genotipskih učestalosti dobija se verovatnoća odreñene kombinacije DNK sekvence u populaciji PROFILA Ako je dobijena kombinacija alela osumnjičenog veoma retka u populaciji iz koje je osumnjičeni, a poklapa se sa nañenom DNK na mestu zločina, potvrñuje se identifikacija. Zadatak: Na slici je DNK profil osumnjičenog sa mesta zločina na osnovu 4 lokusa i učestalosti njihovih alela u etničkoj grupi kojoj osumnjičeni pripada. Izračunajte očekivanu učestalost ovakvog profila. Izvedite zaključak o (ne)slučajnosti poklapanja.

15

16

17 verovatnoća poklapanja identiteta (matching probability- MP) računa se preko alelskih učestalosti procenjenih za referentnu populaciju iz koje je uzorak Primer: 2 lokusa sa 2 alela, referentne populacione učestalosti: p 1 =q 1 =0.50 p 2 =0.90, q 2 =0.10 nadjeni uzorak je pokazao da su oba lokusa u heterozigotnom stanju. Koja je verovatnoća da će slučajno uzorkovana jedinka u toj populaciji imati takav genotip? MP za svaki lokus je: Lokus 1: 2p 1 q 1 =0.50 Lokus 2: 2p 2 q 2 = 0.18 MP za oba je 0.50 x 0.18= 0.09 je šansa da se nadjeni genotip pripiše pogrešnoj jedinki tj. da u toj populaciji još neko ima isti genotip Više lokusa, smanjuje se verovatnoća pogrešnog MP Dobro je znati referentne učestalosti u baš u toj populaciji. Ako se ne zna,koriste se odgovarajuće dostupne baze. Što je veća baza to će biti pouzdanija MP

18 Korekcije alelskih učestalosti iz referentnih baza baza podataka alelskih učestalosti za lokuse koji se koriste je neophodna za upotrebu HW u forenzičkoj genetici konstruišu se za definisane populacije, na osnovu najmanje 100 nesrodnih osoba, za oko 200 alela po lokusu postoje ograničenja, naročito ako se radi o retkim alelima i malim populacijama Baldingova korekcija: učestalost profila se koriguje na osnovu dodavanja utvrdjenih alela u datom slučaju postojećoj bazi podataka o alelima, pa se preračunaju očekivane učestalosti genotipova za svaki lokus, a time i profila (knjiga, str. 81., tabele: 8.1. i sa korekcijom, 8.2.) Granica učestalosti alela (ceiling principle) i profila retki aleli mogu da se ne nalaze u bazama. Uvodi se princip minimalne vrednosti učestalosti alela koje se mogu uzeti (oko 0,01). Ili se koristi najmanji broj nañenih alela/broj jedinki u celoj bazi Ostale korekcije uzimaju u obzir i druge faktore koji remete ravnotežu populacije

19 Pretpostavke HW ravnoteže parenje je po principu slučajnosti konstantno velika populacija -nema genetičkog drifta prirodna selekcija ne utiče na lokus koji se razmatra STR i ostali lokusi koji se koriste u forenzici su takozvani neutralni, tj, ne utiču na adaptivnu vrednost jedinki migracija (protok gena) zanemarljiva mutacija se može zanemariti STR lokusi imaju relativno visoku stopu mutacija što ih čini veoma polimorfnim markerima ali, unutar populacije te stope su ipak dovoljno niske po generaciji pa ne utiču na promene alelskih učestalosti...i faktori koji se u forenzičkoj genetici moraju uzimati u obzir

20 Svako ima 2 roditelja, 4 praroditelja, 8 pra-pra roditelja. Unazad 10 generacija, svako ima 1024 pretka! preci po majci preci po ocu Iako nepoznati, milioni predaka su doprineli zapisu DNK svakog od nas Naša DNK se sastoji od delova DNK miliona predaka, unazad hiljadama generacija. Delimo isto poreklo. Ljudi su genetički identični 99.9%, a od malog dela koji je različit, 85% razlika nalazi se unutar lokalne grupe.

21 Slika 6.6. Aleli u predačkoj populaciji i genotipovi u sadašnjoj; autozigotni homozigoti, alozigotni homozigoti i alozigotni heterozigoti

22 Verovatnoća da su dva alela na jednom lokusu kod odreñene jedinke indentična po poreklu koeficijent inbridinga (F) Slika 6.8. Inbriding usled male brojnosti populacije. Genotipovi su dati u generacijama t i t-1, uzorak 2N gameta uzima se slučajno iz genofonda verovatnoćom 1/2N da će u t-1 biti identični i sa verovatnoćom 1-1/2N da neće.

23 F je u funkciji odnosa izmeñu dobijene heterozigotnosti i očekivane po HW principu F = 1 2 H pq F = 1 H H D O Postojanje inbridinga u populaciji dovodi do toga da je H < 2pq, a to do F > 0, što je posredan pokazatelj da ovaj vid asortativnog parenja smanjuje heterozigotnost u populaciji

24 Slika Putanje u rodoslovu koje pokazuju verovatnoće da su odreñeni aleli (tačke na linijama) identični po poreklu.

25 populaciona fragmentacija (genetički drift) i ponovno spajanje (protok gena) nekadašnja distribucija sadašnja distribucija

26 Kada se populacija fragmentiše, različiti fragmenti dobijaju početne alelske učestalosti slučajnošću Tako dolazi do različitosti, diferencijacije subpopulacija (fragmenata) čiji se stepen meri varijansom alelskih učestalosti: V = pq/2ne Što su manji fragmenti, to je veća varijansa, diferencijacija u proseku, fragmentisana populacija posmatrana ucelo, ima smanjenu heterozigotnost (usled slučajnog uzorkovanja od prvobitne populacije 1/2(Ne Ne) ali, povećanu varijansu heterozigotnosti za lokuse unutar subpopulacija

27 Substruktuiranje populacija nije uvek očigledno, barijere ne moraju biti vidljive, već subtilne u odnosu na neke ekološke na primer, faktore koji sprečavaju protok gena medju fragmentima, subpopulacijama Gubitkom heterozigotnosti unutar fragmenata, alelske učestalosti meñu fragmentima slučajno osciliraju (drift) i javlja se manjak heterozigota u odnosu na celu populaciju u odnosu na očekivanu po HW Tako, pri spajanju ovako razdvojenih delova, ili pri ponovnom protoku gena, dolazi do manjka heterozigotnosti na nivou nove populacije i viška homozigota, što se zove Valundov efekat.

28 Slika Dobijena i očekivana heterozigotnost na jednom lokusu sa dva alela u razdeljenoj populaciji. Kriva predstavlja očekivanu heterozigotnost ( 2 pq ), p 1 i p 2 su učestalosti alela u subpopulacijama, sa očekivanim heterozigotnostima H 1 i H 2 i prosečnom učestalošću p. H D je dobijena heterozigotnost kao prosek u obe populacije. (Izvor: Halliburton, 2004)

29 pristup opisivanja genetičke diferencijacije razlaganjem genetičke varijabilnosti u fragmentisanoj populaciji ovaj pristup se sastoji iz tri različita F koeficijenta koji se odnose na genetičku varijabilnost: na nivou cele populacije (F IT ) izmeñu subpopulacija (F ST ) meñu jedinkama (F IS ) ovde se inbriding, koji rezultuje iz populacione fragmentacije, koristi kao mera genetičke diferencijacije meñu fragmentima populacije, pri čemu je: F IS koeficijent inbridinga uprosečen meñu jedinkama iz svih fragmenata F ST efekat populacione fragmentacije na inbriding sa visokom stopom protoka gena meñu fragmentima F ST je nizak

30 F-statistika koristi odnose heterozigotnosti za genetičke markere, pri čemu je: F ST = 1 H H S T F IS = 1 H H I S F IT = 1 H H I T gde je: H I dobijena heterozigotnost uprosečena po svim fragmentima H S očekivana heterozigotnost uprosečena po fragmentima H T očekivana heterozigotnost za celu populaciju Pozitivne vrednosti koeficijenata F IS i F IT ukazuju na manjak, a negativne na višak heterozigota.

31 na nivou cele populacije (F IT ) izmeñu subpopulacija (F ST ) meñu jedinkama (F IS ) F ST ima opseg od 0 (nema diferencijacije meñu fragmentima) do 1 (došlo je do fiksacije različitih alela u fragmentima).

32 Valundov efekat - smanjena učestalost heterozigota u odnosu na očekivanu, pri intenzivnom protoku gena izmeñu dve ili više populacija, odnosno subpopulacija, ili dema. Parametar F ST za neku populaciju na odreñenom lokusu može se utvrditi iz: Ali i iz V ( p) F ST = pq F ST = 1 gde je, za S subpopulacija varijansa učestalosti alela: H H 1 V ( p) = ( pi p) S S T 2

33 Tabela Poreñenje opisa efekta populacionog razdvajanja na ravnotežne učestalosti genotipova genotip Hardi-Vajnberg Rajt Valund A 1 A 1 p 2 p 2 +pqf ST p 2 +V(q) A 1 A 2 2pq 2pq-2pqF ST 2pq-2V(q) A2A2 q 2 q 2 +pqfst q 2 +V(q)

34 U forenzičkoj genetici, u računanju učestalosti profila, osim korekcija za veličinu uzorka mora se uzeti u obzir struktuiranost populacija usled različitih uzroka: parenje je asortativno, unutar subpopulacija, manjih ili većih etničkih grupa pa veća je verovatnoća da aleli budu identični po poreklu (IBD) a ne da se slučajno poklapaju po strukturi (IBS). genetički drift, visoka učestalost retkih alela u nekoj grupi, diferencijacija meñu populacijama migracije,spajanje populacija (Valundov efekat) Koristi se vrednost θ (teta) koja opisuje stepen diferencijacije meñu subpopulacijama to je u stvari F ST = verovatnoća da će dva slučajno uzorkovana alela iz pojedinačnog fragmenta populacije biti identična po poreklu Za STR lokuse pokazano je da je θ vrednost niska. U korekcijama se koristi θ od 0,01 za homogenije populacije, a 0,03 za izolovanije više diferencirane Profili se tada računaju kao u primeru 8.1 i 8.2 na strani 82.

35 Statistička snaga molekularnih markera da identifikuju sve jedinke nakon odredjivanja njihovog multilokusnog genotipa procenjuje se na osnovu prosečne verovatnoće identiteta PI AV. Verovatnoća da će slučajno uzete 2 jedinke imati isti genotip za uzete lokuse ako se nadju 2 uzorka može se potvrditi ili odbaciti da li pripadaju istoj jedinki

36 prosečna verovatnoće identiteta PI AV. PI AV =Σp i4 + Σ(2p i p j ) 2 p i i p j su učestalosti alela i odnosno j na lokusu, p i 4 je prosečna verovatnoća slučajnog uzorkovanja homozigota, a (2p i p j ) 2 heterozigota Podrazumeva se Hardi-Vajnbergova ravnoteža, da su jedinke nesrodne, slučajno uzorkovane i nema LD ili substruktuiranosti populacije odnos PI AV i broja lokusa za različite heterozigotnosti PI AV =Σp i4 + Σ(2p i p j ) 2 H e =1-Σp i 2 Da bi se dobio niski PI AV potrebno je 5-20 markera U forenzici treba više lokusa nego u konzervacionoj

37 MP vs PI AV MP predstavlja aktuelnu verovatnoću uzorkovanja jedinke identične onoj koja je već uzorkovana PI AV je prosečna verovatnoća da slučajno uzorkovane 2 jedinke budu iste MP daje verovatnoću uzorkovanja pojedinačnog genotipa koji se ispituje i koji je prethodno uzorkovan PI AV izračunava prosečnu statističku snagu za set markera uzimajući u obzir i homo i heterozigote u datoj studiji

38 bear family story # godine izletnik je pojeden od strane medveda u Glacier Natl. Pk, Montana. Trebalo je naći medveda Ubistvo se desilo unutar područja radio-ogrlicom označene ženke grizlija, koja je imala i 2 dvogodišnja mečeta Uzeti su uzorci nadjene ženke i jednog mečeta, dlake i fecesa sa mesta ubistva nepoznato meče je nadjeno nakon par nedelja

39 Analiza mtdnk kontrolnog regiona (148 bp) pokazala je da svi uzorci odgovaraju vrsti medveda grizli- ženki. Za individualnu identifikaciju analizirano je 5 visoko varijabilnih mikrosatelitskih lokusa. Pojedini su se podudarali sa mečićima i ženkom. Verovatnoća je bila ubedljiva s obzirom da se u tom ekosistemu nalazi jedinki.

40 lokus uzorak G1A G10B G10C G1D G10L Dobijen PI AV za 3-5 lokusa je 1/2000-1/ ženka / / / / /155 meče / / / / /155 nepoznato meče H-14 dlaka S-37 feces S-34b feces S-3 feces 189/ / / / /155 NS 155/ / / / / / /110 NS NS 189/ / /110 NS 153/155 NS 155/155 NS 171/ /155

41 Testiranje srodstva Prvi test srodstva je objavljen godine roditeljstvo, masovne nesreće, rekostrukcija nasleña i porekla... analiza roditeljstva zahteva više molekularnih markera nego identifikacija, preko 20 se koristi uključujući X i Y hromozome.. Metode su iste. Interpretacija dobijenog profila je složenija nego pri poreñenju profila sa mesta zločina i osumnjičenog mutacije izmeñu npr. oca i deteta mogu dovesti do lažnog isključivanja po nekom lokusu

42 Ako se ne može neko isključiti kao biološki roditelj, tada se mora odrediti vrednost koja odreñuje značajnost neisključivanja metoda isključivanja zato mora da obuhvati 3 ili više lokusa

43 Hipoteze su: H tužilaštva H 0 testirani je otac H odbrane H 1 testirani nije otac H 0/ H 1 = Indeks očinstva (Pi) Gd (genotip deteta), Gm (genotip majke), Gtm (genotip testiranog muškarca) Pi= Pr(GcƠGm,Gtm, H 0 )/Pr(GcƠGm,Gtm, H 1 ) brojilac i imenilac, H 0 i H 1 zavise od mogućih genotipova ovih osoba i izvode se iz panetove mreže, npr: aleli mogućeg oca aleli majke c d a a,c a,d b b,c b,d Ako je potenicjalni otac biološki otac verovatnoća je 0,25. Ako nije, onda majka prenosi alel verovantoćom 0,5 a šansa da je neki drugi muškarac otac zavisi od učestalosti datih alela u populaciji Pi= 0,25/0,5 p c p c je učestalost alela c u populaciji jer od toga zavisi verovatnoća da je potencijalni otac

44 Kombinovani Pi se računa iz Pi za svaki lokus. Donosi se zaključak o pozitivnom očinstvu koji glasi, na primer: Rezultati DNK testiranja su takvi da je...xxxxxx... puta verovatnije da je testirani čovek biološki otac deteta nego da je to neki drugi čovek koji mu nije srodnik Knjiga, 11. poglavlje

45 Bayes teorema potrebna da se odredi verovatnoća očinstva pre dogadjaja E, postoje pred-verovatnoće Pr (C) i Pr (ne-c) uslova C i ne-c. posle dogadjaja E, postoje post-verovatnoće Pr(CƠE) i Pr(ne-CƠE) pred-verovatnoće očinstva, odredjene na osnovu subjektivnih, negenetičkih dokaza (npr. svedočenje majke)...= 0,1 Verovatnoća očinstva = (Pi x 0,1)/ Pi x 0,1 + (1-0,1) Sa niskim indeksima očinstva Pi, uticaj pred-verovatnoća može biti značajan, ali sa analizama brojnih STR lokusa, Pi je visok. Knjiga, 110 str., Tabela 11.3

46 isključivanje očinstva na osnovu populacione učestalosti P E očekivana verovatnoća isključivanja roditelja ili, verovatnoća isključivanja slučajno odabranog ne-roditelja (Pr..random match probability) Pr=p i 2 + 2p i (1-p i ) 2 Pr E =Σp i2 (1-p) 2 + Σ2p i p j (1-p i -p j ) 2

47 računanje isključivanja očinstva majka potomstvo Isljučeni genotipovi oca Verovatnoća isključivanja A1A1 (p 1 2 ) A1A1 (p 1 ) A2A2 (p 2 2 ) p 1 3 p 2 2 A1A2 (p 2 ) A1A1 (p 1 2 ) p 1 4 p 2 A1A2 (2p 1 p 2 ) A1A1 (p 1 /2) A1A2 (1/2) A2A2 (p 2 /2) A2A2 (p 2 2 ) A1A2 (p 1 ) A2A2 (p 2 ) A2A2 (p 2 2 ) p 2 1 p A1A1 (p 2 1 ) p 3 1 p 2 2 A2A2 (p 2 2 ) p 1 p 4 2 A1A1 (p 12 ) p 12 p 3 2 Mogući genotipovi i verovatnoće na bialelnom kodominantnom lokusu za različite kombinacije majka-potomstvo, isključeni genotipovi oca i verovatnoće isključivanja Ukupna verovatnoća isključivanja očinstva za lokus k: Pr k = p 13 p 22 +p 14 p 2 +p 12 p 23 +p 13 p 22 +p 1 p 24 +p 12 p 23 = p 1 p 2 (1- p 1 p 2 ) Pr k =max, kada je p1=p2, ako su razlike p1 i p2 velike, Pr k je malo, jer mnogo jedinki deli zajednički alel

48 Verovatnoća isključivanja se povećava: kada se uzme u analizu više lokusa kada se uzmu u analizu visoko varijabilni lokusi bear family story #2 majka grizli, 3 mečeta, potencijalni otac mikrosateliti, 8 lokusa otac 2 mečeta je isključen iz očinstva trećeg, ali ni jedan od 35 analiziranih medveda nije potvrdjen kao njegov otac!

49 forenzika se bazira na stepenu sigurnosti identifikacije pojedinačnog uzorka Dokaz se mora vrednovati uzimajući u obzir i hipotezu tužilaštva i odbrane Npr: imamo DNK profil od dva uzorka.. H tužilaštva je da su profili identični jer dolaze od iste jedinke H odbrane tvrdi da su profili slučajno identični

50 /activities/blackett2/overview.html