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Seminario antropología forense

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Seminario antropología forense

  1. 1.     Técnicas genéticas aplicadas  a las ciencias forenses Víctor Acuña Alonzo  Licenciatura de Antropología Física Escuela Nacional de Antropología e Historia
  2. 2.     ‘every contact leaves a trace’ Edmond Locard
  3. 3.     Conceptos Identificación individual y parentesco Características de ? Bases de datos poblacionales Ejemplos
  4. 4.     El ADN como evidencia  • Prueba de rutina para identificación humana y disputas  de paternidad • PCR de alta sensibilidad → obtención de evidencia a  partir de escaso material biológico  • Bases de datos de perfiles genéticos  → búsqueda ágil de coincidencia de perfiles genéticos  (total o parcial)  → posibilidad de resolver casos no resueltos (cold cases) → asignación de un valor estadístico a la identificación Conceptos Jobling MA y Gill P. 2004. Encoded evidence: DNA in forensic analysis. Nature Reviews Genetics. 5: 739­752.
  5. 5.     El ADN como evidencia  Conceptos Jobling MA y Gill P. 2004. Encoded evidence: DNA in forensic analysis. Nature Reviews Genetics. 5: 739­752. La evidencia genética debe considerarse en el  marco de otros datos, el papel del genetista no  es hacer presunciones de inocencia o  culpabilidad, sino proveer información objetiva  al juez o jurado
  6. 6.     • En la actualidad se usan PCR multiplex para microsatélites  autosómicos (amplificación simultánea de varios loci)  • Otros marcadores para usos específicos:  SNPs autosómicos Marcadores del cromosoma Y (crY) Marcadores del ADN mitocondrial (mtDNA) • Además de la determinación de perfiles genéticos para  identificación y disputas de paternidad, otras posibles  aplicaciones de la genética son: Deducción del origen (ancestría) Información fenotípica Análisis de otras especies Conceptos Jobling MA y Gill P. 2004. Encoded evidence: DNA in forensic analysis. Nature Reviews Genetics. 5: 739­752.
  7. 7.     Conceptos Genoma humano Brown TA. 2002. Genomes. Garland Science.
  8. 8.     http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/guide/  1     2     3    4     5     6     7     8     9    10   11   12   13   14   15  16   17   18   19   20   21   22   X     Y 23 Pares de Cromosomas + mtDNA Cromosomas sexuales mtDNA 16,569 bp Autosomas ADN  mitocondrial ADN nuclear 3,200 millones bp Núcleo de la célula Mitocondria  (múltiples copias) 2 copias  por  célula Varias copias  por célula Butler JM. 2005. Forensic DNA Typing, 2nd  Edition. Elsevier Academic Press Conceptos
  9. 9.    
  10. 10.     Conceptos • STRs autosómicos (microsatélites) Fuente de variación: Herencia independiente, recombinación y mutación Ventajas: Poder de discriminación extremadamente alto Desventajas: Difícil de tipificar en muestras degradadas > 20 mil STRs
  11. 11.     Conceptos • SNPs autosómicos Fuente de variación: Herencia independiente, recombinación y mutación Ventajas: Se pueden tipificar en muestras degradadas Desventajas: Poder de discriminación relativamente bajo (bialélicos) Frazer KA, et al 2009. Human genetic variation and its contribution to complex traits. Nature Reviews Genetics 10, 241­251 > 3 millones de SNPs
  12. 12.     Conceptos • STRs crY Fuente de variación: Sólo mutación Ventajas: Específico de varones, útil en mezcla de muestras de mujer y varón Distribución filogeográfica bien definida Desventajas: Poder de discriminación relativamente bajo, se comparte por vía  paterna, posibles problemas de estructura de poblaciones
  13. 13.     Conceptos • SNPs del ADN mitocondrial Fuente de variación: Sólo mutación Ventajas: Mayores probabilidades integridad  Distribución filogeográfica bien definida Desventajas: Heteroplasmia, Poder de discriminación relativamente bajo, se  comparte por vía materna, posibles problemas de estructura de  poblaciones A, B, C, D, XAmérica A, B, C, D, G, Y, ZAsia H, I, J, N1b, T, U, V, W, XEuropa L0, L1, L2, L3.África HaplogruposRegión
  14. 14.     Variación en el genoma humano  Conceptos ­ Nuestras secuencias son idénticas en un 99.9% (especie “joven”).  ­ En el genoma humano hay más de 10 millones de SNPs y  decenas de miles de STRs entre otros polimorfismos ­ Esta variación se estructura en bloques cromosómicos (haplotipos)  de 5 a 200K bp ­ 85 a 90% de la variación genética neutral se atribuye a diferencias  entre individuos dentro de las poblaciones ­ El restante 10 a 15% se distribuye entre grupos Esta variación es modesta pero influencia las diferencias que  existen entre las poblaciones respecto a características fenotípicas
  15. 15.     Conceptos 1900 Primer  polimorfismo  genético, ABO  (Landsteiner) 1920 1920s­1950s otros  polimorfismos de  grupos sanguíneos  y proteínas (MNSs,  Rhesus, Lewis, Kell,  haptoglobinas ...) 1984 Multilocus DNA  fingerprint,  minisatélites  (Jeffreys) 1988 PCR Primer kit  forense  comercial  HLA­DQA1 1991 Primeros  STRs para  identificación  humana 1992 Primer kit  comercial de  STRs forenses Uso de mtDNA  y Y­STRs en  casos forenses 1993 Primer caso  de desastre  masivo  (Waco Texas) 1995 UK National  DNA Database 1997 Determinación  de perfiles  genéticos a  partir del  contacto con  objetos Jobling MA y Gill P. 2004. Encoded evidence: DNA in forensic analysis. Nature Reviews Genetics. 5: 739­752. Pm ∼ 0.01­0.001                        < 10­13                          pocos loci muchos loci poco polimórficos muy polimórficos alta probabilidad de coincidencia muy baja probabilidad  de coincidencia
  16. 16.     Conceptos Identificación individual y parentesco Características de X Bases de datos poblacionales Ejemplos
  17. 17.     Sistema de identificación más usado: Combined DNA Index System Identificaci ó n STRbase http://www.cstl.nist.gov/div831/strbase/
  18. 18.     Identificaci ó n THO1 Multiplex de 2 individuos
  19. 19.     Identificaci ó n STRbase http://www.cstl.nist.gov/div831/strbase/
  20. 20.     • Alta tasa de mutación • Gran número de alelos en cada  población • Alta heterocigosidad • Herencia independiente (no ligados) • Buenos marcadores individuales, no  suelen ser marcadores de ancestría • Neutrales en su mayoría • Tetranucleótidos, fáciles de amplificar • Alto poder de discriminación • Probabilidad muy baja de coincidencia  aleatoria (match) • ¡Muchas bases de datos! Características de los STRs seleccionados para id Identificaci ó n STRbase http://www.cstl.nist.gov/div831/strbase/
  21. 21.     • Sangre • Semen • Saliva • Orina • Cabello • Diente • Hueso • Tejido • Uñas • Objetos x contacto Fuentes de evidencia Identificaci ó n J.M. Butler. 2005. Forensic DNA Typing, 2nd  Edition. Elsevier Academic Press
  22. 22.     Muestra de escena del  delito o investigación de  paternidad (dubitada) Extracción ADN Cuantificación del  ADN Amplificación de múltiples  marcadores Biología Separación y detección de los  productos de PCR Tecnología Determinación de los  genotipos de la muestra Genética Comparación del perfil  genético con otros  resultados (muestras de  referencia, indubitadas) Si se da una coincidencia,  comparación con bases de datos  poblacionales  Generación de un reporte de  caso con la probabilidad de  coincidencia al azar (match) J.M. Butler. 2005. Forensic DNA Typing, 2nd  Edition. Elsevier Academic Press Identificaci ó n ? Prueba de identificación
  23. 23.     Resultados posibles de la prueba • Match – Los perfiles genéticos coinciden. Se reporta la  significancia estadística. • Exclusión (Non­match) – La comparación de genotipos  muestran diferencias en el perfil genético. • No concluyente – Los datos no permiten llegar a una  conclusión (desacuerdo entre los expertos, falta de datos, etc).  Identificaci ó n J.M. Butler. 2005. Forensic DNA Typing, 2nd  Edition. Elsevier Academic Press
  24. 24.     Probabilidad de match (Pm) • La probabilidad de que dos individuos no relacionados  compartan un perfil de DNA • Se calcula con la regla del producto para la probabilidad  conjunta de que ocurra un perfil genético determinado en una  población determinada • Puede aumentar en los siguientes casos: – Perfil de ADN parcial por degradación y reducción del  número de loci informativos – Si el sospechoso y el culpable real tienen parentesco o si  se originan de la misma subpoblación Identificaci ó n
  25. 25.     Bases de datos poblacionales Para una correcta valoración estadística de la prueba de ADN es  necesario disponer de una base de datos lo más extensa  posible (N > 200) que sea representativa de la población a la  que pertenecen los individuos que se han analizado.  En el caso de que existan subgrupos de población claramente  diferenciados es importante que estén incluidos en la base de  datos Identificaci ó n
  26. 26.     • Generar datos de la población o las poblaciones  deseadas (en caso de poblaciones multiétnicas) N>100 • Determinar las frecuencias alélicas para cada locus • Usar la frecuencia alélica para estimar la rareza de un  perfil genético particular – Homocigotos (p2 ), Heterocigotos (2pq) – Usar la regla del producto combinada en varios loci Identificaci ó n J.M. Butler. 2005. Forensic DNA Typing, 2nd  Edition. Elsevier Academic Press
  27. 27.     Tablas de frecuencias alélicas   Caucasian N= 302   0.0017* ­­  0.1027 0.2616 ­­ 0.2533 0.2152 0.15232 0.01160 African  American N=258    ­­ 0.0019* 0.0892 0.3023 0.0019* 0.3353 0.2054 0.0601 0.0039* 20 0.0017*  0.0001*   D3S1358 Butler et al. (2003)  JFS 48(4):908­911 Caucasian N= 7,636   0.0009   0.1240 0.2690  ­­ 0.2430 0.2000 0.1460 0.0125 Einum et al. (2004)  JFS 49(6) Allele  11 13 14 15 15.2 16 17 18 19 12 0.0017*  ­­0.0007 0.0031 African  American N= 7,602    0.0003* 0.0077 0.0905 0.2920 0.0010 0.3300 0.2070 0.0630 0.0048    0.0045 20 Allele  11 13 14 15 15.2 16 17 18 19 12 Butler J.M. 2005. Forensic DNA Typing, 2nd  Edition © 2005 Elsevier Academic Press
  28. 28.     Frecuencia del perfil genético con los 13 loci STR CODIS  21.28 3.50 18.62 13.8 31.85 30.69 9.25 26.18 11.31 16.29 12.35 8.87 9.17 1 in 8.37 x 1014 0.2169 10CSF1PO  3.94 x 1013 0.5348 8TPOX  1.13 x 1013 0.2318 6THO1  6.05 x 1011 0.3212 11 0.1126 9D16S539  4.38 x 1010 0.17729D7S820  1.38 x 109 0.0480 140.3394 11D13S317  44,818,2590.1407 130.384112D5S818  4,845,2170.1391 160.1374 14D18S51  185,0730.2782 30 0.1589 28 D21S11  16,3640.1656 140.1854 12D8S1179  10050.2185220.185421FGA  810.2003 180.2815 17 VWA  9.170.2152 17 0.2533 16D3S1358  Combined   value    allele    value    allele Locus  Probabilidad de coincidencia al azar para este perfil en la población  eurodescendiente e EUA:  1 en 837 trillones AmpFlSTR®  Identifiler™  (Applied Biosystems) AMEL D3 TH01 TPOX D2D19 FGA D21 D18 CSF D16 D7 D13 D5 VWAD8 Perfil  16,17 17,18 21,22 12,14 28,30 14,16 12,13 11,14  9,9 9,11 6,6 8,8 10,10 P R O D U C T R U L E
  29. 29.     Aplicaciones del genotipado para identificación o  Casos forenses o  Bases de datos de ADN o  Desastres masivos o  Desaparecidos o  Pruebas de parentesco o  Genealogías y casos históricos o  Identidad de líneas celulares humanas o  Detección de quimeras genéticas o  Monitoreo de trasplantes o  Detección de tumores o  Mapeo de enfermedades  o  Estudio de la diversidad humana Otros • Identificación de especies (conservación) • Identificación de animales domésticos STRbase http://www.cstl.nist.gov/div831/strbase/ Identificaci ó n
  30. 30.     Límites de las técnicas genéticas o Cantidad e integridad del material genético o Contaminación (mezcla de perfiles genéticos, inhibición PCR) o Bases de datos de referencia (→ estimación probabilística) o Muestras de referencia para el caso (familiares, sospechosos...) o $ Aspectos básicos o Toma de muestra adecuada o Cadena de custodia o Extracción exitosa del material genético o Control de calidad de todos los procesos del laboratorio    → Laboratorios certificados Identificaci ó n
  31. 31.     Conceptos Identificación individual y parentesco Características de ? Bases de datos poblacionales Ejemplos
  32. 32.     Características • Cuando el perfil genético de una escena del crimen no coincide  con ningún perfil de las bases de datos, cualquier información  que se pueda obtener será útil: • Deducción del origen (ancestría) STRs de uso forense no son marcadores de ancestría individual Por el contrario, mtDNA y crY han sido excelentes marcadores  de filogeografía, sin embargo su uso sería problemático en  poblaciones mestizas   • Información fenotípica STRs de uso forense no aportan ninguna información  fenotípica. ¿USAR OTRAS VARIABLES GENÉTICAS? Caracter ísticas
  33. 33.     Caracter ísticas Marcadores para estimar ancestría Ancestry Informative Markers Los AIMs se seleccionan para maximizar las diferencias  absolutas en las frecuencias alélicas entre dos poblaciones  ancestrales. El AIM ideal está fijado en una población y es  muy abundante en otra (>60%).  Permiten realizar estimaciones de ancestría individual Sólo el 2% de los SNPs autosómicos tiene valores > 60%  entre las 3 grandes agrupaciones continentales.
  34. 34.    VL Martinez­Marignac, et al 2007. Admixture in Mexico City: implications for admixture  mapping of type 2 diabetes genetic risk factors. Hum Genet, 120(6): 807­19. 
  35. 35.     El caso excepcional de D9S1120  9AR en amerindios Wang S, et al. 2007. Genetic Variation and Population Structure in Native Americans. PLoS Genet 3(11): e185.
  36. 36.     Caracter ísticas
  37. 37.     Caracter ísticas Marcadores asociados a variaciones  fenotípicas No se habían descrito polimorfismos inequívocamente  asociados para la gran mayoría de las características  fenotípicas que podrían ser de interés para describir al  culpable de un crimen (estatura, color de piel...)   Recientemente se han identificado alelos asociados a  fenotipos que eventualmente podrían ser usados estimar  algunas características.
  38. 38.    
  39. 39.    
  40. 40.    
  41. 41.     www.hapmap.org
  42. 42.     Conceptos Identificación individual y parentesco Características de X Bases de datos poblacionales Ejemplos
  43. 43.     Jobling MA y Gill P. 2004. Encoded evidence: DNA in forensic analysis. Nature Reviews Genetics. 5: 739­752.
  44. 44.     Bases de datos poblacionales ENFSI DNA WG Population Database European Network of Forensic Science Institutes http://www.cstl.nist.gov/div831/strbase/ STRBase  Short Tandem Repeat DNA Internet DataBase Created by John M. Butler and Dennis J. Reeder  (NIST Biochemical Science Division)  http://www.cstl.nist.gov/div831/strbase/ Revistas especializadas:  Forensic Science International Genetics Journal of Forensic Sciences Bases de datos
  45. 45.    
  46. 46.     Tsar Nicholas II profile
  47. 47.    
  48. 48.    
  49. 49.    
  50. 50.    
  51. 51.    
  52. 52.     Bases de datos
  53. 53.    
  54. 54.    
  55. 55.     Bases de datos
  56. 56.     Autosomal SNPs •70 Loci (Vallone et al. 2005 Forensic Sci. Int. 149: 279­286.) • U.S. Caucasian (N=74) • African American (N=71) • U.S. Hispanic (N=44) Bases de datos
  57. 57.    
  58. 58.     Elsevier ScienceElsevier Science Springer­Verlag ASTM and American Academy  of Forensic Sciences J.M. Butler. 2005. Forensic DNA Typing, 2nd  Edition © 2005 Elsevier Academic Press
  59. 59.     Conceptos Identificación individual y parentesco Características de X Bases de datos poblacionales Ejemplos
  60. 60.     http://www.innocenceproject.org/ Ejemplos
  61. 61.     ¿Qué datos están disponibles en México?
  62. 62.     Ejemplos American Journal of Human Biology Volume 20, Issue 5, Date: September/October 2008, Pages: 605­613        
  63. 63.    
  64. 64.    
  65. 65.    
  66. 66.    
  67. 67.    
  68. 68.    
  69. 69.    
  70. 70.     In the early morning hours of July 17, 1918 the royal family and  their staff were led to the cellar of the Ipatiev House where they  were being held and executed. In the late 1970s, a local geologist, Dr. Alexander Avdonin was  able to locate the mass grave containing the remains of five of  the seven members of the royal family and their four servants. In the summer of 2007, a group of amateur archeologists  discovered a few bone fragments approximately 70 meters from  the first grave. Following an official archeological excavation  conducted by Dr. Sergei Pogorelov, Deputy Director of the  Sverdlovsk Region's Archaeological Institute, a set of 44 bone  fragments and teeth were carefully recovered from the site. 
  71. 71.    
  72. 72.    
  73. 73.    
  74. 74.    
  75. 75.     (..) the LR of the hypothesis (H1 ) that samples 146.1 and 147 are the  children of Tsar Nicholas II and Tsarina Alexandra (and siblings of  the three princesses from grave one) compared to the alternative  hypothesis that these samples are individuals completely unrelated  to the Romanov family (H2 ), we found that the DNA evidence is 4.36  trillion times more likely if sample 147 is a daughter of Tsar  Nicholas II and Tsarina Alexandra, and over 80 trillion times  more likely if sample 146.1 is a son of Tsar Nicholas II and  Tsarina Alexandra than if these samples were from two  unrelated individuals. 
  76. 76.     ‘the little things are infinitely the most important’ Sherlock Holmes

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