一种基于CPE和CPD实现高效个体识别位点筛选的贪心算法的制作方法

技术特征：
1.一种基于cpe和cpd实现高效个体识别位点筛选的贪心算法，其特征在于，包括：s1、变量声明与专有名词设置：s11、寻找一个有效的str位点集合：l；s12、一个位点l的辨别能力(pd)：dl；s13、l的联合辨别能力(cpd)：dl；s14、每个位点的四个法医学参数约束：杂合度设为he；随机匹配概率设为：rmp；识别能力设为：pd；排除概率设为：pe；s15、个体dna谱(fdp)的频率记为f；s16、具有集合l的fdp的上限是l中选定位点的最大基因型频率的乘积，最大值记为fl；s17、所选标记应用于最大可能的群体规模记为s；s2、约束条件：s20、每个位点的四个法医学参数大于等于阈值；s21、位点l的速率nl大于一个预先确定的阈值dn；s22、fl小于s的倒数；s23、所有位点处于哈代－温伯格平衡(hwe)；s24、复合基因型连锁平衡(gle)；s3、算法步骤：s30、预先设置dn，设置好dh,dr,dd,de,dn五个阈值；s31、计算l的等位基因频率；s32、判断是否符合步骤s20和步骤s21中的约束条件；s33、对符合的位点，判断是否符合步骤s22中的约束条件，并将符合位点新建组合l；s34、判断集合l是否满足fl小于s的倒数；s35、判断是否符合步骤s23和步骤s24中的约束条件；s36、求得最终位点集合l0。2.根据权利要求1所述的基于cpe和cpd实现高效个体识别位点筛选的贪心算法，其特征在于：所述步骤s2中，所有的约束条件都可以应用于单个位点。3.根据权利要求1所述的基于cpe和cpd实现高效个体识别位点筛选的贪心算法，其特征在于：所述步骤s15中，f定义为其dna谱中标记各自基因型频率的乘积。4.根据权利要求1所述的基于cpe和cpd实现高效个体识别位点筛选的贪心算法，其特征在于：所述步骤s31中，在hwe假设下计算l的he、rmp、pd、pe。5.根据权利要求1所述的基于cpe和cpd实现高效个体识别位点筛选的贪心算法，其特征在于：所述步骤s32中，位点l不满足步骤s20所述的约束条件或步骤s21所述的约束条件，将这个位点从集合c中删除。6.根据权利要求1所述的基于cpe和cpd实现高效个体识别位点筛选的贪心算法，其特征在于：所述步骤s33中，根据pd对c中位点进行排序更新，当pd值相同的不同位点，按照最大基因型频率再次进行排序。
7.根据权利要求1所述的基于cpe和cpd实现高效个体识别位点筛选的贪心算法，其特征在于：所述步骤s35中，若l中所有位点都处在hwe下，则在l中排除两者中pd值较低的位点，从c中引入新的位点以维护步骤s22中所述的约束条件。

技术总结
本发明涉及生物信息学分析技术领域，具体涉及一种基于CPE和CPD实现高效个体识别位点筛选的贪心算法，包括：S1、变量声明与专有名词设置：S11、寻找一个有效的STR位点集合：L；S12、一个位点l的辨别能力(PD)：dl；S13、L的联合辨别能力(CPD)：DL。本发明，CODIS主要是针对美国人群，而本算法适用于不同的人群，由于这一算法是在假设数据中的个体在生物学上无关的情况下提出的，因此还可以用于其他人种甚至物种的个体识别，同时，本算法的效果好，所选位点在身份鉴定中具有较高的联合鉴别能力，在亲子鉴定中具有较高的联合排除概率。在我们的模拟中，所选的STRs在统计学上优于CODIS的STRs，错误包含和排除的概率较低。误包含和排除的概率较低。


技术研发人员：赵梓丞 李梦瑶 贺小兰 原榛良 陈银 王轶男
受保护的技术使用者：深圳百人科技有限公司
技术研发日：2021.09.16
技术公布日：2022/1/3