High-Resolution Forensic DNA Typing: Construction, Optimization, and Validation of a Human Identity Panel

Die Einleitung des Dokuments behandelt die Hochauflösende Forensische DNA-Typisierung und deren Bedeutung in der modernen Forensik. Die Verwendung von kurzen tandemartigen Wiederholungen (STRs) als bevorzugte Marker zur Identifizierung biologischer Beweise wird hervorgehoben. Diese genetischen Variationen sind entscheidend für die Aufklärung von Verbrechen. Die Analyse von Längenpolymorphismen an STR-Loci stützt sich traditionell auf die PCR-Amplifikation und die Kapillarelektrophorese. Diese Methoden haben jedoch Einschränkungen hinsichtlich der Auflösung von STR-Allel und der Trennung von künstlichen Produkten. Die Dissertation thematisiert die Herausforderungen und Chancen, die sich aus der Anwendung von massiv paralleler Sequenzierung (MPS) ergeben. MPS ermöglicht eine detaillierte Charakterisierung biologischer Beweise und bietet eine erhöhte Diskriminierungskraft im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Die Entwicklung des monSTR-Identitätspanels wird als Antwort auf die Nachfrage nach einem maßgeschneiderten STR-Assay beschrieben, das 21 forensisch relevante Marker umfasst.

Die Konstruktion des monSTR-Identitätspanels wird detailliert beschrieben. Der Prozess umfasst die Primer-Engineering und die Optimierung der Thermocycling-Bedingungen. Die Design of Experiments (DOE)-Methodologie wird als innovativer Ansatz zur Optimierung des Assays hervorgehoben. Statistische Modellierung liefert wertvolle Einblicke in die Eigenschaften des monSTR-Assays. Die gemeinsame Optimierung mehrerer Prozessparameter führt zu einem hochpräzisen Identitätspanel, das durch eine ausgewogene Amplifikation der STR-Loci und ein hohes On-Target-Verhältnis der Sequenzlesungen gekennzeichnet ist. Die Entwicklungsvalidierungsstudien, die gemäß etablierten forensischen Richtlinien durchgeführt wurden, zeigen die Fähigkeiten und Grenzen dieses neuartigen Identitätspanels auf. Ein zentrales Ergebnis ist, dass monSTR vollständige und reproduzierbare Genotypen selbst aus minimalen DNA-Mengen generiert.

Ein wesentlicher Bestandteil der Dissertation ist die bioinformatische Analyse der STR-Sequenzierungsdaten. Diese Analyse stellt eine der Hauptschwierigkeiten für die Integration von MPS in Standardfallbearbeitungslabore dar. Die Dissertation führt eine neuartige Open-Access-Webanwendung, toaSTR, ein, die Rohsequenzierungsdaten in genetische Profile übersetzt. Der Softwareentwicklungsabschnitt bietet Einblicke in bioinformatische Algorithmen und die Zusammensetzung der Anwendungsbestandteile. Ein neuartiges Stutter-Modell wird vorgestellt, das künstliche Produkte identifiziert, die aus dem analytischen Schema stammen. Die automatisierte Klassifizierung von Sequenzbeobachtungen unterstützt die Interpretation komplexer Proben. Die Ergebnisse zeigen, dass toaSTR in der Lage ist, Allele aus Daten zu identifizieren, die mit verschiedenen MPS-Plattformen und Identitätspaneelen gewonnen wurden. Die Benutzerfreundlichkeit und Vielseitigkeit von toaSTR erleichtern den Zugang zur MPS-Datenanalyse für DNA-Labore ohne tiefgehende bioinformatische Kenntnisse.

Die Dissertation schließt mit einem Fazit, das die Bedeutung der entwickelten Methoden und Werkzeuge für die forensische DNA-Typisierung zusammenfasst. Die Fortschritte in der Hochauflösenden Forensischen DNA-Typisierung und die Implementierung von MPS-Technologien bieten neue Möglichkeiten für die Aufklärung von Verbrechen. Die Ergebnisse der monSTR-Studie und die Einführung von toaSTR haben das Potenzial, die Effizienz und Genauigkeit in der forensischen Analyse erheblich zu verbessern. Zukünftige Forschungen könnten sich auf die Weiterentwicklung dieser Technologien konzentrieren, um die Herausforderungen in der forensischen Praxis weiter zu adressieren. Die Dissertation bietet somit nicht nur einen wertvollen Beitrag zur wissenschaftlichen Literatur, sondern auch praktische Anwendungen für die forensische Gemeinschaft.