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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.59.2020.tde-16042020-140628
Document
Auteur
Nom complet
Thássia Mayra Telles Carratto
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Ribeirão Preto, 2019
Directeur
Jury
Mendes Junior, Celso Teixeira (Président)
Cerqueira, Caio Cesar Silva de
Silva, Ricardo Henrique Alves da
Titre en portugais
Análise da acurácia de diferentes sistemas genéticos de predição de fenótipos de pigmentação em amostra de indivíduos miscigenados da população brasileira
Mots-clés en portugais
Ancestralidade
Fenotipagem forense
Pigmentação humana
Resumé en portugais
Buscando auxiliar a polícia em casos nos quais o perfil genético obtido tradicionalmente por STRs não é suficiente para solucionar um crime, foi proposta uma técnica, a qual consiste em determinar características externamente visíveis (EVCs) de um indivíduo baseando-se somente na análise de sítios de variação presentes em seu material genético, denominada Forensic DNA Phenotyping (FDP). Os fenótipos de pigmentação (cor de olho, pele e cabelo) se tornaram fortes candidatos a serem as primeiras EVCs a ter uma metodologia de predição testada e validada, pois são características de fácil identificação visual e atualmente já se tem uma boa compreensão sobre a base genética da pigmentação humana. Em 2011, foi desenvolvido o sistema IrisPlex, a primeira ferramenta testada e validada para predição da cor dos olhos, composto por seis SNPs. Posteriormente, 18 novos marcadores para predição da cor dos cabelos foram incluídos nesta ferramenta, dando origem ao sistema HIrisPlex. Por fim, em 2017 foi desenvolvido o sistema HIrisPlex-S, uma ferramenta composta por 41 marcadores capaz de predizer simultaneamente a cor dos olhos, cabelos e pele de um indivíduo. Paralelamente, foram desenvolvidos três modelos para predição da cor dos olhos (compostos por 7, 13 e 23 marcadores), um modelo para predição da cor dos cabelos (composto por 12 SNPs) e um para predição da cor da pele (composto por 10 SNPs), todos vinculados a uma ferramenta denominada Snipper app suite version 2.5. Como as ferramentas preditivas mencionadas aqui foram desenvolvidas utilizando como base populações europeias, temos por hipótese que esses sistemas preditivos não terão êxito ao serem testados em populações altamente miscigenadas, como a brasileira, falhando principalmente na predição de fenótipos intermediários. Deste modo, o presente projeto tem como objetivo testar os conjuntos de predição fenotípica em uma amostra de 501 indivíduos da população brasileira, avaliando suas acurácias específica e geral, a associação individual dos marcadores com as características morfológicas e verificar a utilidade dos conjuntos na inferência de ancestralidade, outro elemento de grande interesse em investigações. Os genótipos dos 61 marcadores que compõem todas as ferramentas mencionadas acima foram obtidos por sequenciamento de nova geração (NGS), genotipagem em larga escala (MEGA Array) e imputação utilizando os programas IMPUTE2 e Michigan Imputation Server. As proporções de ancestralidade foram inferidas utilizando o software STRUCTURE. As análises preditivas foram realizadas por meio das ferramentas online HIrisPlex-S e Snipper, enquanto as associações foram identificadas por meio de uma regressão logística realizada pelo software plink v1.07, adicionando ou não a ancestralidade de cada indivíduo como fator de confusão. Os conjuntos de marcadores não se mostraram úteis na inferência da ancestralidade, com exceção do Snipper10, e apenas 38 marcadores apresentaram alguma associação com os fenótipos de pigmentação. Em relação à cor dos olhos e cabelos, o sistema HIrisPlex-S apresentou sensibilidade geral maior que os conjuntos Snipper, porém ambas as ferramentas apresentam falhas na predição de fenótipos intermediários. Em relação à cor da pele, o sistema HIrisPlex-S apresentou melhores resultados na predição de peles muito escuras, enquanto o Snipper10 apresentou bons resultados para peles brancas. Apesar disso, nenhuma das ferramentas apresentou performance boa o suficiente para serem usadas com confiabilidade na população brasileira. Este trabalho ressalta que a busca de marcadores associados com fenótipos de pigmentação em populações miscigenadas é de extrema importância para que se possa criar uma ferramenta de maior valor preditivo e que possa ser usada com confiabilidade em tais populações.
Titre en anglais
Evaluation of accuracy of different genetics systems available for prediction of pigmentation phenotypes in an admixed Brazilian population sample
Mots-clés en anglais
Ancestry
Forensic phenotyping
Human pigmentation
Resumé en anglais
Aiming to help the police in cases in which a standard genetic profile obtained using STRs cannot solve a crime, a technic called Forensic DNA Phenotyping (FDP) was proposed. FDP consists in determining externally visible characteristics (EVCs) of an individual from a set of DNA markers. The pigmentation phenotypes (eye, hair and skin color) became strong candidates to be the first EVCs with a prediction methodology tested and validated, because these characteristics are of easy visual identification, in addition to the fact that nowadays we have a proper comprehension of the human pigmentation genetic basis. In 2011, the IrisPlex system was developed. This tool was the first one to be tested and validated, and it was designed to predict eye color using six SNPs. Later, 18 markers were added in the system in order to predict hair color, composing the HIrisPlex system. Finally, in 2017, the HIrisPlex-S system was developed. This tool is composed of 41 markers and it aims to predict eye, hair and skin color simultaneously. Along with that, three other sets of markers for eye color prediction (composed of 7, 13 and 23 SNPs) were developed, in addition to one set for hair (composed of 12 SNPs) and one set for skin color prediction (composed of 10 SNPs). All these tools are hosted in the Snipper app suite version 2.5. As the predictive systems named here were developed based in studies involving European populations, we have the hypothesis that these tools will not present a satisfactory performance in highly admixed populations, as the Brazilian one, failing mainly in predicting intermediate phenotypes. In this way, the actual project aims to test the phenotypes prediction systems in a 501 Brazilian admixed population sample, evaluating their predictive accuracies, as well as the association of specific markers with morphological characteristics. In addition, we also aim to verify if the tools can be useful to infer ancestry, another element of great interest in investigations. The genotypes of the 61 markers that compose all the predictive tools were obtained by next-generation sequencing (NGS), genome-wide genotyping array (MEGA Array) and imputation procedures using the IMPUTE2 and Michigan Imputation Server programs. The software STRUCTURE was used to infer ancestry proportions. Predictive analyses were performed using the HIrisPlex-S and Snipper online tools. A logistic regression model performed by the software plink v1.07 identified associations between markers and pigmentation characteristics, adjusting or not for individual genomic ancestry. The predictive tools were not helpful in inferring ancestry, except for Snipper10. Only 38 out of 61 markers showed any association with pigmentation phenotypes. Regarding eye and hair color, the HIrisPlex-S system presented higher overall sensitivity than the Snipper sets, but all of them failed in predicting intermediate phenotypes. Regarding skin color, the HIrisPlex-S system presented better results in predicting dark-to-black skin, while Snipper10 presented good results for white skin. Despite that, none of the tools displayed a performance good enough to support their use with reliability in the admixed Brazilian population. This study highlights the extreme importance of searching new markers that are associated with pigmentation phenotypes in admixed populations, in order to develop a tool with higher predictive value that will be able to be used in such populations.
 
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Date de Publication
2020-05-13
 
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