Генетические проблемы ДНК-портретирования как части ДНК-фенотипирования: обзор

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Огромным подспорьем в расследовании преступлений служат криминалистические базы ДНК-данных, позволяющие по биологическим следам идентифицировать оставившего их человека при условии, что информация о нём в виде STR-профиля уже имеется. То же самое справедливо в отношении неопознанных трупов. Когда подобная информация в базе данных отсутствует, на помощь может прийти ДНК-фенотипирование, позволяющее восстановить облик человека по его ДНК, что уже находит применение в криминалистической практике. Наибольший прогресс достигнут в установлении цвета волос, глаз, пигментации кожи и некоторых других признаков. Но основной интерес представляет лицо человека, и с этим дело обстоит пока не лучшим образом, хотя определённые успехи имеются. Главная проблема заключается в том, что за черты лица отвечают множественные гены, проявляя в том числе плейотропный эффект. Появление такого метода, как общегеномное ассоциативное исследование (GWAS), позволило анализировать сразу множество генных локусов на предмет наличия в них однонуклеотидных замен, ассоциированных с некими генами, участвующими в формировании лица человека. Однако гораздо более информативным может стать секвенирование двух доставшихся от отца и матери геномов (или экзомов) каждого человека с фазированной гаплотипированной сборкой их последовательностей. И при таком подходе необходим правильный выбор объектов в виде большего числа двойников и их ближайших родных, поскольку, не будучи родственниками, двойники потенциально могут нести одинаковые замены нуклеотидов, во многом определяющие их внешнее сходство. Другой когортой должны стать семьи, в которых дети сильно похожи на своих родителей, и в этом случае необходимо вести триосеквенирование с фазированной сборкой их диплоидных геномов (экзомов). Полученная таким образом генетическая информация, обработанная с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта, позволит «выйти» на нужные гены, повысив достоверность таких ДНК-портретов.

Полный текст

ВВЕДЕНИЕ

Осенью 2024 года исполняется 40 лет с начала использования полиморфизма ДНК для идентификации личности, включая определение родства, пионером которого выступил британский генетик А. Джеффрис (Alec Jeffreys). За это время ДНК-криминалистика проделала большой путь, сменив несколько раз используемые маркерные признаки и сформировав соответствующие базы данных, заметно улучшающие раскрываемость преступлений. Всё это довольно подробно рассматривалось нами ранее в книге «ДНК-криминалистика» [1].

Нет сомнений, что рано или поздно будут созданы всеобъемлющие криминалистические базы данных, несущие информацию об уникальной для каждого человека некоторой части его ДНК, благодаря чему устанавливать, изобличать и задерживать преступников станет гораздо легче. А в настоящее время при поиске преступников, пока их ДНК-профили в виде определённых STR-локусов (short tandem repeat) в существующих базах данных отсутствуют, приходится прибегать к семейному либо генеалогическому анализу, а также к такому подходу, как ДНК-фенотипирование.

Наиболее важным для поиска подозреваемых является лицо человека, и этому направлению ДНК-фенотипирования в виде восстановления облика (лица) человека по его ДНК уделяется в последнее десятилетие значительное внимание. Для ведения следственных действий важно также предсказание по ДНК таких черт человека, как цвет радужной оболочки глаз, цвет волос и их структуры, пигментация кожи, именно с которых и началось в начале нынешнего столетия ДНК-фенотипирование. Но поскольку все они с помощью специальных коммерческих наборов определяются уже довольно уверенно, и к тому же относительно недавно вышли детальные обзоры на эту тему [2, 3], то этих черт человека здесь касаться не будем. Останутся без внимания и связанные с ДНК веснушки, облысение, поседение, установление возраста человека и его роста. Последние два показателя являются весьма важными для криминалистики, причём возраст индивида на основе степени метилирования отдельных цитозиновых остатков в настоящее время устанавливается с уже довольно высокой точностью, хотя в значительной степени определяется условиями окружающей среды и образом жизни человека. Что касается роста человека, то помимо оказывающих на него влияние особенностей ДНК, рост зависит от массы других причин. При этом недавно сделана попытка найти ассоциации роста человека с метилированием ДНК [4].

С помощью фоторобота по показаниям свидетелей уже давно составляются композиционные портреты преступников в расчёте на то, что в них можно опознать конкретного человека. Однако при современном повсеместном размещении видеокамер часто достаточно просто просмотреть соответствующую видеозапись. Но нередки случаи, когда преступления совершаются вдали от установленных видео-камер, где никаких свидетелей нет, явных мотивов совершения преступных действий именно в отношении конкретной жертвы ― тоже, и тогда у правоохранителей полностью отсутствуют какие-либо «зацепки». Однако случается и так, что на месте преступления либо на одежде или теле пострадавшего могут оставаться различные биологические следы, содержащие ДНК преступника. Тогда, помимо упоминаемых выше цвета волос, радужки глаз, кожи, крайне важно по особенностям ДНК восстановить лицо человека, чьи биологические следы были найдены. Такой подход способен также помочь идентифицировать останки, в том числе скелетированные. Примеры подобного обнаружения преступников или их жертв уже есть: в частности, американская фирма Parabon Nanolabs (https://parabon-nanolabs.com/), строит на этом свой бизнес. Ими создан основанный на машинном обучении подход Snapshot, принцип работы которого не раскрывается, но сообщается, что анализируются миллиарды комбинаций полиморфизмов ДНК. Несмотря на отчасти справедливую критику специалистов ДНК-фенотипирования [5, 6] в адрес фирмы, с мая 2018 по май 2024 года она идентифицировала таким образом 315 персон и тем самым помогла раскрыть немало преступлений, в том числе с большим сроком давности.

В США и в ряде других стран ведутся интенсивные исследования, направленные на поиск генов, отвечающих за внешний облик человека в виде его лица, и при этом достигнуты определённые успехи. Хотя даже правильно установленные гены, ответственные за те или иные фенотипические признаки, могут не дать желаемого результата в силу ряда причин, как, например, образ жизни человека, влияющий на его внешность; условия среды обитания, старческий возраст, пластические операции. Тем не менее во многих случаях для расследования преступлений и установления жертв может оказаться полезным предсказание лица человека по его ДНК, которое, бесспорно, нужно улучшать, чему и посвящена данная статья.

Но прежде следует коснуться используемых терминов и вопросов геномной организации ДНК конкретных людей.

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ТЕРМИНЫ ПРИ УСТАНОВЛЕНИИ ВНЕШНЕГО ОБЛИКА ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ ЕГО ДНК

В одном из ранних обзоров [7], посвящённых начинающемуся использованию особенностей ДНК людей для предсказания их внешне видимых черт, было уделено внимание пигментации кожи, росту человека и его лицу, однако общего обозначения для них тогда не было предложено. Что касается отдельного раздела той статьи, озаглавленного «Facial morphology», в нём отмечалось, что в литературе того времени не удалось обнаружить работ, где бы описывалась связь морфологических признаков лица человека с особенностями ДНК, кроме веснушек.

В 2008 году вышла книга «Molecular photofitting: Predicting ancestry and phenotype using DNA» [8], в которой предсказание черт внешности человека по особенностям ДНК получило название «molecular photofitting». Но особого распространения это обозначение не получило, если не считать нескольких довольно старых статей одной группы авторов и ещё одной относительно недавней публикации [9].

В 2011 году в статье S. Walsh и соавт. [10], описывающих разработанный набор для выявления цвета глаз IrisPlex, упоминаются сразу три термина и отмечается, что начинается новая эра «DNA intelligence» (в том же предложении говорится, что её обозначают ещё как «forensic DNA phenotyping») в виде обнаружения внешне видимых черт человека ― «externally visible characteristics» (EVC). В другой статье этих же авторов [11], в которой они исследовали цвет глаз у населения Европы, ими впервые была употреблена аббревиатура FDP (forensic DNA phenotyping), приобретшая с тех пор массовый характер, но и сокращение EVC используется по-прежнему довольно широко. При этом под EVC обычно понимаются такие черты, как цвет глаз, кожи, волос, их структура и некоторые другие черты, не затрагивающие морфологии лица человека. Что касается FDP, то кроме тех же самых черт, что подразумеваются для EVC, этот термин распространяется и на лицо человека.

Успешно применяющая на практике для задержания преступников и идентификации тел погибших через реконструкцию облика человека по полиморфизму ДНК уже упоминавшаяся фирма Parabon Nanolabs использует термины «composite profile» и «Snapshot» (https://snapshot.parabon-nanolabs.com/#phenotyping). При этом нужно отметить, что впервые термин «Snap-shot» в связи с анализом (генотипированием) ДНК встречается в публикации 1992 года [12], где он был использован для генетической характеристики культуры клеток человека, выявленной путём ДНК-фингерпринтирования с помощью мультилокусной ДНК-пробы Джеффриса, используемой тогда в криминалистической практике. В 2003 году задолго до начала широкого применения ДНК-фенотипирования и создания соответствующего подразделения фирмы Parabon Nanolabs был предложен термин «SNaPshot» при исследовании однонуклеотидного полиморфизма Y-хромосом ― «single-nucleotide polymorphism», или сокращённо SNP [13].

Для реконструкции лица человека по особенностям ДНК использовалось и такое обозначение, как «composite facial sketch» [6]. Среди других обозначений можно встретить «face photo-sketch» [14]; «portrait in DNA», «police-style sketch» [15]; «forensic sketch» [16]. В одной из публикаций [17] для композитного портрета на основе ДНК предложено использовать «геномный портрет» либо «ДНК-портрет», поскольку непосредственно к фотографии подобная реконструкция лица человека отношения не имеет.

Возможно, для обозначения лица как самой важной части внешности человека по аналогии с ДНК-фенотипированием для ДНК-криминалистики стоит использовать термин «ДНК-портретирование», тем более что слово «portraiting» известно с середины XVI века (https://www.oed.com/dictionary/portraiting_n?tl=true). Однако в этом случае потребуется уточнение для аббревиатуры FDP в виде введения дополнительной буквы ― FDPh. Но, возможно, на это стоит пойти, учитывая важность ДНК-фенотипирования для ДНК-криминалистики, особенно ДНК-портретирования, которое пока ещё недостаточно достоверно, но есть надежда на его совершенствование.

ЯДЕРНЫЕ ГЕНОМЫ ЧЕЛОВЕКА

Термину «геном» уже более 100 лет, и когда в 1920 году профессор ботаники Г. Винклер (Hans Karl Albert Winkler) предложил обозначать им гаплоидный набор хромосом, то о том, что материалом наследственности служит ДНК, ещё не догадывались. Однако связь термина «геном» с гаплоидным набором хромосом сохранялась, и когда появилась возможность секвенировать полные геномы эукариотических организмов, стала вестись сборка последовательностей ДНК из гаплоидного (или с учётом разных уровней плоидности ― половинного) набора хромосом, считая, что парные хромосомы у любых видов организмов довольно одинаковы. Практически такой же фразой: «думалось, что в диплоидном геноме гомологичные хромосомы содержат эквивалентную генетическую информацию», начинается статья T. Takeuchi и соавт. [18], в которой для фазированного генома жемчужной устрицы описана его сборка, демонстрирующая высокую гетерозиготность парных хромосом.

Сейчас под термином «геном» (если кратко, и для высших организмов) понимается вся совокупность ДНК в гаплоидном наборе хромосом, но фенотип и в целом жизненный статус определяются диплоидным набором хромосом, точнее полным набором хромосом с учётом существования полиплоидных организмов. При этом технологии секвенирования таковы, что происходит экспериментальное определение нуклеотидных последовательностей всей ДНК из полного (диплоидного) набора хромосом, а ведётся (обычно) сборка половинного (гаплоидного) набора хромосом. В качестве подтверждения этих слов в одной из статей говорится, что для большинства секвенированных геномов не принимается в расчёт их диплоидный статус [19].

Применительно к человеку выходит, что секвенируются два его ядерных генома, достающиеся ему от матери и от отца, по 3 млрд пар нуклеотидов каждый, а собирается, по сути, один квазигеном, также размером 3 млрд нуклеотидных пар, в котором в абсолютно случайном порядке перемежаются участки парных аутосом от матери и от отца. У женщин ещё и парные X-хромосомы подвергаются такой же мозаичной сборке, т.е. в данном случае: 3+3≠6, а равно 3. Причём как такового «генома человека» у конкретного человека нет, хотя до сих пор этим понятием продолжают оперировать, и во множестве статей и прочих материалах говорится, что размер генома человека равен 3 млрд нуклеотидных пар, и, согласно действующему термину, формально это так, но на самом деле делать какие-либо серьёзные выводы нужно только исходя из знания 6 млрд пар нуклеотидов. Причиной составления лишь квазигенома служит похожесть парных хромосом, из-за которой для сборки фазированных последовательностей двух отдельных ядерных геномов одного человека нужно прилагать гораздо больше усилий, используя оптическое картирование, Hi-C-секвенирование, Strand-seq, ТРИО-секвенирование (когда таковое возможно) и/или прочие ухищрения, а также ведя фазированную сборку с помощью соответствующих компьютерных программ, которых, впрочем, уже имеется около полусотни [20].

Помимо того что при квазигаплоидном секвенировании теряется половина геномной информации, оно ещё приводит подчас к ложному объединению экзонов из разных парных хромосом с учётом потенциально имеющихся в них в цис- и трансположениях мутаций, в результате чего могут восстанавливаться недостоверные аминокислотные последовательности, способные исказить истинную картину связи генотипа с фенотипом, включая или, точнее, исключая (согласно теме данной статьи) их реальное влияние на внешность человека. На рис. 1 в качестве примера приведено неоднозначное по результатам секвенирования ДНК восстановление некоего белка.

 

Рис. 1. Упрощённая схема правильного и неправильного восстановления аминокислотных последовательностей, кодируемых разными экзонами родительских гомологичных хромосом, в результате квазигаплоидного секвенирования (в качестве примера приведены вариации отдельных нуклеотидов).

Fig. 1. Simplified scheme of correct and incorrect restoration of amino acid sequences encoded by different exons of parental homologous chromosomes as a result of quasi-haploid sequencing (variations of individual nucleotides are given as an example).

 

Для исключения потери важной информации по двум ядерным геномам человека необходимо секвенировать ДНК из всех 46 хромосом и собирать не один (квази)геном, на что ещё в 2010 году указывал J.C. Venter [21], уточнив в конце статьи, что «геномная революция только начинается». Однако по прошествии около полутора десятков лет можно сказать, что геномная революция по-прежнему только начинается, несмотря на значительное повышение производительности и точности секвенирования. До сих пор массово продолжают секвенироваться квазигеномы, ценность которых относительно невелика и принципиально новой информации для видов с уже известными референсными геномами (в том числе для человека) они практически не несут, более того, могут вводить в заблуждение. Одной из причин этого, помимо серьёзных технологических трудностей для секвенирования диплоидного генома, служит также мнение, что парные хромосомы почти одинаковы, однако, как показывают результаты секвенирования диплоидных наборов хромосом у разных видов организмов, включая человека, это далеко не так. В частности, показано, что при высококачественной сборке диплоидного генома одного индивида с использованием данных о геномах его родителей (ТРИО-секвенирование) выявленная гетерозиготность гаплотипов по нуклеотидной последовательности составила 3,3%, в том числе обнаружено более одного миллиона разных структурных вариаций, среди которых короткие и протяжённые инсерции/делеции ― инделы (insertion/deletion) [22]. В этой работе также отмечено наличие 2,6 млн SNP, приведших к тому, что в 48% генов, кодирующих белки, в их аллельных вариантах имеются несинонимичные замены. Позже аналогичное число SNP (около 2,6 млн) обнаружено между двумя гаплотипированными геномами мужчины китайской национальности [23].

Таким образом, у каждого человека имеется не один, а два ядерных генома, которые могут отличаться весьма значительно (на 1–3% и более), тогда как ранее считалось, что геном человека от генома шимпанзе отличается всего на 1%. Именно поэтому у живущих сейчас на планете 8 млрд человек имеется 16 млрд геномов, различающихся, и даже подчас довольно сильно, «внутри» одного человека, что нельзя не принимать во внимание. В одной из недавних статей, подготовленной международным коллективом авторов [24], говорится, что они больше не считают мозаичные сборки генома размером 3 млрд пар нуклеотидов (т.е. квазигенома) современным уровнем техники, а рассматривают два генома для каждого собранного диплоидного генома (т.е. 6 млрд пар нуклеотидов против 3 млрд пар нуклеотидов), где родительские гаплотипы полностью фазированы. И это постепенно становится новой парадигмой в секвенировании ядерных геномов высших организмов, о чём мы уже упоминали ранее в статье, посвящённой столетнему юбилею термина «геном» [25]. Для человека это особенно актуально как с учётом персонифицированной медицины будущего, так и ДНК-фенотипирования и его части в виде ДНК-портретирования.

ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ДНК-ПОРТРЕТИРОВАНИЯ

Довольно длительное время изучение морфологии лица человека и влияния на него полиморфизма ДНК проводилось исключительно при различных генетических нарушениях [26]. И даже когда в ДНК-криминалистике начали использовать такие черты, как цвет глаз, волос, кожи, то к морфологии лица человека долго не могли подступиться. Пришлось ждать появления высокопроизводительной технологии ― ассоциативных исследований на уровне генома (Genome-Wide Associated Studies, GWAS), после чего стали предприниматься попытки связать физиономию человека с полиморфизмом ДНК, в первую очередь в виде SNP [27–29]. За прошедшее десятилетие об использовании ДНК-чипов, содержащих сотни тысяч и миллионы SNP, вышло немало публикаций [30–35], в которых описывается выявление в целом довольно большого числа полиморфных участков, проявляющих некоторую ассоциацию с чертами лиц исследуемых людей, отображаемых как в 2D-, так и 3D-формате. Стоит отметить, что отдельные гены, демонстрирующие определённую связь с формированием особенностей лица, обнаружены различными группами авторов, что повышает уверенность в их причастности к этому процессу. С помощью GWAS-анализа установлена также связь SNP с формой ушной раковины, и для некоторых SNP обнаружена некая корреляция [36]. Недавно подобное исследование было выполнено с использованием SNaPshot-технологии [37]. Стоит отметить, что была предпринята попытка связать физические особенности человека с вариацией числа копий (CNV) отдельных участков его генома [38], при этом авторы сделали вывод, что их подход может найти применение в криминалистике.

К настоящему времени опубликован ряд обзоров, посвящённых связи полиморфизма ДНК с морфологией лица человека [1, 39–41], но на них мы останавливаться не будем, а более подробно коснёмся ряда экспериментальных работ. В одной из них группой испытуемых стали 273 пары родных братьев и сестёр (78 пар братьев, 79 пар сестёр и 116 братьев и сестёр), у которых было обнаружено 218 GWAS-значимых локусов [42]. В этих 218 локусах было выявлено 8944 SNP, достигших порога значимости, и которые, возможно, могут иметь отношение к 6,6% общей вариации всего лица человека. Среди 218 локусов 109 перекрывались с результатами предыдущих исследований или находились от них в геноме в пределах ±500 000 нуклеотидных пар. Включение в анализ родителей этих братьев и сестёр, вероятно, могло бы дать важную информацию о наследовании SNP и возможность связать некоторые из них с чертами лица.

Был проведён также анализ более полумиллиона SNP у монозиготных и дизиготных близнецов, что позволило найти несколько SNP, имеющих, как считают авторы, отношение к формированию черт лица и конкретно с заметным эффектом на нос в профиль и расположение глаз [43]. Выборка была в основном из сельской местности Соединённого Королевства и от лиц, все бабушки и дедушки которых были примерно из одной и той же области, что авторы посчитали идеальной популяцией для исследований генетических ассоциаций. Однако в этом случае можно было прогнозировать большее число совпадающих SNP по всему геному, что, скорее, нужно расценивать как ненужный «шум».

Отдельного внимания заслуживает работа, в которой с помощью GWAS-анализа исследовали 16 пар неродственных двойников, обнаружив, что внутри пары они имеют общие геномные черты [44]. Было также показано, что выявленные SNP влияют на физические и поведенческие фенотипы помимо морфологии лица. Близкого родства у исследованных пар не имелось, и лишь две пары могли иметь родство в третьем поколении и в последние несколько сотен лет. Такая удалённость для подобного исследования весьма важна, поскольку исключает ненужные совпадения SNP. В частности, обнаружено, что среди 9 пар наиболее похожих двойников 19 277 SNP в 3730 генах имеют для каждой пары одинаковые генотипы вплоть до того, что если один индивид из пары гетерозиготен по конкретному SNP, то гетерозиготен и его двойник. Изучение функциональной природы общих для наиболее похожих двойников локусов SNP показало, что 171 вызывал замены аминокислот в 158 генах. В этой работе также было отмечено, что в разных языках нет единого обозначения подобных, сильно похожих людей, и их называют как «look-alike humans», «unknown twins», «twin strangers», «doubles» и «doppelgänger» (нем.).

ПЕРСПЕКТИВЫ ДНК-ПОРТРЕТИРОВАНИЯ

Серьёзным недостатком GWAS является то, что большинство выявляемых сигналов принадлежат некодирующим областям и лишь ассоциированы с некими генами-кандидатами, ответственными за преимущественно простые фенотипические признаки, сцепленно с ними наследуемыми. Рекомендуется вести анализ фланкирующих найденных SNP участков генома на протяжении 500 000 нуклеотидных пар в обе стороны для обнаружения в них генов, потенциально способных влиять на какие-либо признаки, в данном случае ― на морфологию лица человека, что само по себе не очень просто и главное малоэффективно.

Исследование довольно большого числа SNP в рамках GWAS, безусловно, способствует широкому охвату генома, однако, как уже известно (и о чём говорилось выше), два генома одного человека могут нести около 2,6 млн различающихся SNP [22, 23]. При этом считается, что (квази)геном человека отличается от некоего референсного генома (которых уже несколько, но не суть) приблизительно 5 млн SNP. Всего в человеческой популяции выявлено уже более 600 млн SNP. Поэтому любое GWAS-исследование затрагивает лишь совсем малую толику существующего геномного разнообразия. Это с одной стороны. С другой же стороны, и что не менее важно, GWAS-исследование не способно выявлять цис- и трансположения отдельных SNP и, следовательно, не позволяет для найденной ассоциации прогнозировать истинную последовательность имеющихся у человека двух аллелей конкретных генов и, соответственно, кодируемых ими белков, а в случае их расположения в некодирующих участках ― оказывать то или иное влияние на экспрессию соседних генов. При этом, как было показано в работе E.D. Jarvis и соавт. [22], в 48% генов, кодирующих белки, в их аллельных вариантах имеются несинонимичные замены с вытекающими из этого определёнными последствиями, непредсказуемыми по своему влиянию на фенотип. Таким образом, GWAS-исследование в этом плане сродни квазигеномному секвенированию, хотя и гораздо менее информативнее последнего. К тому же сообщается о случаях, когда найденные GWAS-сигналы, якобы отвечающие за морфологию лица, потом отзываются как не соответствующие этому [41].

Реальным приближением к настоящему ДНК-портретированию, а заодно и к улучшенному EVC может быть полногеномное диплоидное секвенирование двух геномов у каждого человека, либо, что несколько дешевле и проще, полноэкзомное секвенирование кодирующих областей, но также с фазированной гаплотипированной сборкой, восстанавливающей истинные белковые последовательности с учётом цис- и трансположений имеющихся в них замен аминокислот. Конечно, можно допустить, что SNP в некодирующих областях оказываются сцеплены с некими конкретными генами или могут влиять на их регуляцию, приводя к изменению облика человека, но гораздо больший эффект вносят гены, кодирующие конкретные белки, влияющие на морфологию лица человека. Однако при таком диплоидном экзомном секвенировании на первый план выходят объекты исследований в виде конкретных людей и их групп, чему нужно уделить отдельное внимание.

Так, выше уже упоминались GWAS-исследования, в которые были вовлечены родные братья и сёстры, ди- и монозиготные близнецы, а также просто двойники. При этом именно последние могут оказаться весьма полезными для понимания генов, ответственных за морфологию лица, только для этого нужно брать не пары двойников, а максимально возможное их число, включая родителей, а также родных братьев и сестёр. За счёт того, что двойники неродственны, у них будет гораздо меньше «случайно» совпадающих SNP, а те, что будут совпадать, тем более с учётом их цис- и трансположений, для них увеличивается вероятность вовлечения в схожие черты физиономий обладателей последних. Чтобы представлять, с каким объёмом данных нужно будет иметь дело, стоит обратиться к относительно недавней статье, в которой сообщается о секвенировании полного экзома человека и выявлении четырёх локусов, связанных с черепно-лицевой морфологией [45]. В этой работе выявлено также, что экзом конкретного человека китайской национальности отличается от референсного композитного генома GRCh37/hg19 на 23 011 SNP. Если учесть, что кодирующая часть генома составляет около 1%, а замен в ней всё же меньше, чем в остальной части генома, то можно допустить, что обнаруженные различия 2,6 млн SNP между геномами одного человека [22, 23] приблизительно соответствуют тем же 23 000 экзомных SNP, что и в работе W. Wu и соавт. [45]. Сколько будет совпадающих замен у двойников, априори сказать невозможно, но с учётом огромного людского геномного разнообразия можно допустить, что большая часть SNP у двойников будет разной, в том числе с учётом их цис- и трансположений. Таким образом, в результате исследования полных экзомов увеличенного числа двойников вместе с ближайшими родственниками с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта можно «выйти» на некие гены, формирующие облик человека. Безусловно, потребуется очень детальный анализ всевозможных сочетаний аминокислотных последовательностей, принимая во внимание возможный плейотропный эффект, но здесь стоит заметить, что фирма Parabon Nanolabs на своём сайте упоминает о неделях вычислительного времени для создания своих, как показывает практика, вполне достоверных Snapshot-изображений. И чем больше будет исходных данных по двойникам, тем точнее может быть конечный результат.

Что касается чисто семейного исследования, то для него также необходимо провести экзомное ТРИО-секвенирование членов ряда семей, имеющих сильно похожих и не очень похожих на родителей детей, что так или иначе будет указывать на наследственный компонент. Так, например, нужно взять в анализ семью, где мать имеет двух или трёх дочерей, из которых одна или две являются почти копией матери, а вторая или третья не очень похожа. С учётом, что половина SNP придёт к ним от отца (которые можно будет вычесть после секвенирования его экзома), останется около 10 000 условно мажорных SNP у матери и её двух или трёх дочерей, по которым они будут отличаться от референсного экзома, но при этом можно допустить, что у похожих на мать дочерей одинаковых SNP будет больше. Если вычесть SNP, которые будут другими у отличающейся дочери, то можно выявить группу генов, в которую войдут те, что отвечают за физиономию. В таких экспериментах могут быть и разные отцы, но их ДНК также должна быть доступны для секвенирования. Аналогичное исследование нужно провести с семьями, где есть сильно похожие на отца сыновья. Желательно вовлечь в исследование как можно больше таких семей для секвенирования и последующего компьютерного анализа.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ДНК-портретирование как набирающую обороты составляющую ДНК-фенотипирования можно считать предтечей всеобщей геномной регистрации населения. Это закономерное явление, поскольку с преступностью нужно бороться, а достичь неотвратимости наказания как одной из наиболее действенных мер будет гораздо проще при наличии подобной криминалистической базы ДНК-данных. И хотя роль ДНК-фенотипирования в установлении личности лица, совершившего правонарушение, будет при таких условиях неизбежно снижаться, но методика ещё долго будет востребована, так как необходимо восстанавливать облик людей, ещё не включённых во всеобщую геномную базу данных. К тому же, подобная ДНК-регистрация населения потребует, вероятно, довольно значительного времени для полного его охвата. В этой связи необходимо улучшать существующее ДНК-фенотипирование, особенно подходы к ДНК-портретированию из-за крайней важности последнего, с одной стороны, и пока плохой достоверности восстановления физиономии человека по выявляемому полиморфизму ДНК ― с другой. Для этого требуются принципиально иные подходы к поиску необходимых ДНК-маркеров. Такими взамен GWAS могут стать полногеномное (полноэкзомное) секвенирование диплоидных геномов человека с фазированной сборкой, а также правильный выбор объектов в виде увеличенного числа неродственных двойников и подбор семей с чётко наследуемыми признаками лицевой морфологии как по мужской, так и по женской линии, сопровождаемые анализом с применением машинного обучения и искусственного интеллекта.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Источник финансирования. Работа выполнена за счёт гранта Российского научного фонда № 24-28-00834 (https://rscf.ru/project/24-28-00834).

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение поисково-аналитической работы и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией). Наибольший вклад распределён следующим образом: А.В. Чемерис, Р.Р. Гарафутдинов — написание текста статьи; А.А. Халиков — редактирование статьи; Д.А. Чемерис, А.Р. Сахабутдинова, Р.Р. Галяутдинов, Р.Х. Сагидуллин — сбор и анализ литературных данных; А.Ф. Халиуллина — научное редактирование статьи; Ф.Г. Аминев — написание статьи, утверждение итогового варианта.

ADDITIONAL INFORMATION

Funding source. The work was supported by the Russian Science Foundation grant No. 24-28-00834 (https://rscf.ru/project/24-28-00834).

Competing interest. The authors declare that they have no competing interest.

Authors’ contribution. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work. A.V. Chemeris, R.R. Garafutdinov — writing the text of the article; A.A. Khalikov — editing of the article; D.A. Chemeris, A.R. Sakhabutdinova, R.R. Galyautdinov, R.Kh. Sagidullin — literary data collection and analysis; A.F. Khaliullina — scientific editing of the article; F.G. Aminev — writing the article, approving the final version of the article.

×

Об авторах

Алексей Викторович Чемерис

Уфимский университет науки и технологий

Email: chemeris@anrb.ru
ORCID iD: 0000-0002-8917-0449
SPIN-код: 1248-2582

д-р биол. наук, профессор

Россия, Уфа

Айрат Анварович Халиков

Башкирский государственный медицинский университет

Email: airat.expert@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1045-5677
SPIN-код: 1895-7300

д-р мед. наук, профессор

Россия, Уфа

Равиль Ринатович Гарафутдинов

Уфимский университет науки и технологий

Email: garafutdinovr@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9087-7364
SPIN-код: 3434-2630

канд. биол. наук

Россия, Уфа

Дмитрий Алексеевич Чемерис

ГЕНВЕД

Email: dch@dch.ru.net
ORCID iD: 0009-0003-6407-5001
SPIN-код: 5190-9790

канд. биол. наук

Россия, Москва

Ассоль Рафиковна Сахабутдинова

Институт биохимии и генетики ― обособленное структурное подразделение Уфимского федерального исследовательского центра

Email: sakhabutdinova@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-8797-4702
SPIN-код: 7172-7141

канд. биол. наук

Россия, Уфа

Айгуль Фаатовна Халиуллина

Уфимский университет науки и технологий

Email: aigul229@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-4193-2832
SPIN-код: 7448-6130

канд. юрид. наук, доцент

Россия, Уфа

Рушан Радикович Галяутдинов

Уфимский университет науки и технологий

Email: rushan-94@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1205-7608
SPIN-код: 8322-7325

канд. юрид. наук

Россия, Уфа

Рафаэль Хамитович Сагидуллин

Уфимский университет науки и технологий

Email: sagidullin12@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5721-8831
SPIN-код: 7970-8831

канд. мед. наук

Россия, Уфа

Фарит Гизарович Аминев

Уфимский университет науки и технологий

Автор, ответственный за переписку.
Email: faminev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4031-4103
SPIN-код: 5527-5110

д-р юрид. наук, профессор

Россия, Уфа

Список литературы

  1. Чемерис А.В., Аминев Ф.Г., Гарафутдинов Р.Р., и др. ДНК-криминалистика. Москва: Наука, 2022. 466 с. EDN: FVXBBD
  2. Dabas P., Jain S., Khajuria H., Nayak B.P. Forensic DNA phenotyping: Inferring phenotypic traits from crime scene DNA // J Forensic Leg Med. 2022. Vol. 88. P. 102351. EDN: VQNDST doi: 10.1016/j.jflm.2022.102351
  3. Kayser M., Branicki W., Parson W., Phillips C. Recent advances in Forensic DNA Phenotyping of appearance, ancestry and age // Forensic Sci Int Genet. 2023. Vol. 65. P. 102870. EDN: FBGHRP doi: 10.1016/j.fsigen.2023.102870
  4. Wang Z., Fu G., Ma G., et al. The association between DNA methylation and human height and a prospective model of DNA methylation-based height prediction // Hum Genet. 2024. Vol. 143, N 3. P. 401–421. EDN: GHIREU doi: 10.1007/s00439-024-02659-0
  5. Wolinsky H. CSI on steroids: DNA-based phenotyping is helping police derive visual information from crime scene samples to aid in the hunt for suspects // EMBO Rep. 2015. Vol. 16, N 7. P. 782–786. doi: 10.15252/embr.201540714
  6. Arnold C. The controversial company using DNA to sketch the faces of criminals // Nature. 2020. Vol. 585, N 7824. P. 178–181. doi: 10.1038/d41586-020-02545-5
  7. Pulker H., Lareu M.V., Phillips C., Carracedo A. Finding genes that underlie physical traits of forensic interest using genetic tools // Forensic Sci Int Genet. 2007. Vol. 1, N 2. P. 100–104. doi: 10.1016/j.fsigen.2007.02.009
  8. Frudakis T. Molecular photofitting: Predicting ancestry and phenotype using DNA. Chapter 1: Forensic DNA analysis from modest beginnings to molecular photofitting genics genetics genomics and the pertinent population genetics principles. Elsevier, 2010. P. 1–34.
  9. Stephan C.N., Caple J.M., Guyomarc’h P., Claes P. An overview of the latest developments in facial imaging // Forensic Sci Res. 2019. Vol. 4, N 1. P. 10–28. EDN: WWXGOA doi: 10.1080/20961790.2018.1519892
  10. Walsh S., Liu F., Ballantyne K.N., et al. IrisPlex: A sensitive DNA tool for accurate prediction of blue and brown eye colour in the absence of ancestry information // Forensic Sci Int Genet. 2011. Vol. 5, N 3. P. 170–180. EDN: OLPRVB doi: 10.1016/j.fsigen.2010.02.004
  11. Walsh S., Wollstein A., Liu F., et al. DNA-based eye colour prediction across Europe with the IrisPlex system // Forensic Sci Int Genet. 2012. Vol. 6, N 3. P. 330–340. doi: 10.1016/j.fsigen.2011.07.009
  12. Stacey G., Bolton B., Doyle A., Griffiths B. DNA fingerprinting: A valuable new technique for the characterisation of cell lines // Cytotechnology. 1992. Vol. 9, N 1-3. P. 211–216. EDN: NXPZFZ doi: 10.1007/BF02521748
  13. Butler J.M. Recent developments in Y-short tandem repeat and Y-single nucleotide polymorphism analysis // Forensic Sci Rev. 2003. Vol. 15, N 2. P. 91–111.
  14. Yu W., Zhu M., Wang N., et al. An efficient transformer based on global and local self-attention for face photo-sketch synthesis // IEEE Trans Image Process. 2023. Vol. 22. P. 483–495. EDN: TQJGWL doi: 10.1109/TIP.2022.3229614
  15. Soares C. Portrait in DNA // Sci Am. 2010. Vol. 302, N 5. P. 14–17. doi: 10.1038/scientificamerican0510-14
  16. Pośpiech E., Teisseyre P., Mielniczuk J., Branicki W. Predicting physical appearance from DNA data-towards genomic solutions // Genes (Basel). 2022. Vol. 13, N 1. P. 121. EDN: FHZXGC doi: 10.3390/genes13010121
  17. Буторина И.В., Косарев С.Ю. К вопросу о «геномном портрете» как методе изобличения преступников // Материалы научной конференции с международным участием: «Неделя науки СПБПУ», 13–19 ноября. Санкт-Петербург, 2017. С. 403–405. EDN: ORTLMB
  18. Takeuchi T., Suzuki Y., Watabe S., et al. A high-quality, haplotype-phased genome reconstruction reveals unexpected haplotype diversity in a pearl oyster // DNA Res. 2022. Vol. 29, N 6. P. dsac035. EDN: YPMRLY doi: 10.1093/dnares/dsac035
  19. Christiansen L., Amini S., Zhang F., et al. Contiguity-preserving transposition sequencing (CPT-Seq) for genome-wide haplotyping, assembly, and single-cell ATAC-Seq // Methods Mol Biol. 2017. Vol. 1551. P. 207–221. doi: 10.1007/978-1-4939-6750-6_12
  20. Chemeris D.A., Kuluev B.R., Patrushev M.V., et al. Progress in sequencing of the complete haplotyperesolved diploid genomes of plants // Biomics. 2023. Vol. 15, N 4. P. 279–309. EDN: ZCPOMK doi: 10.31301/2221-6197.bmcs.2023-26
  21. Venter J.C. Multiple personal genomes await // Nature. 2010. Vol. 464, N 7289. P. 676–677. doi: 10.1038/464676a
  22. Jarvis E.D., Formenti G., Rhie A., et al.; Human Pangenome Reference Consortium. Semi-automated assembly of high-quality diploid human reference genomes // Nature. 2022. Vol. 611, N 7936. P. 519–531. doi: 10.1038/s41586-022-05325-5
  23. Yang C., Zhou Y., Song Y., et al. The complete and fully-phased diploid genome of a male Han Chinese // Cell Res. 2023. Vol. 33, N 10. P. 745–761. EDN: OCELEC doi: 10.1038/s41422-023-00849-5
  24. Porubsky D., Vollger M.R., Harvey W.T., et al.; Human Pangenome Reference Consortium. Gaps and complex structurally variant loci in phased genome assemblies // Genome Res. 2023. Vol. 33, N 4. P. 496–510. EDN: FFXMYI doi: 10.1101/gr.277334.122
  25. Кулуев Б.Р., Баймиев Ан.Х., Геращенков Г.А., и др. Сто лет гаплоидным геномам. Сейчас наступает время диплоидных // Biomics. 2020. Т. 12, № 4. С. 411–434. EDN: WOZCTG doi: 10.31301/2221-6197.bmcs.2020-33
  26. Richmond S., Howe L.J., Lewis S., et al. Facial genetics: A brief overview // Front Genet. 2018. Vol. 9. P. 462. EDN: UTHSTN doi: 10.3389/fgene.2018.00462
  27. Liu F., van der Lijn F., Schurmann C., et al. A genome-wide association study identifies five loci influencing facial morphology in Europeans // PLoS Genet. 2012. Vol. 8, N 9. P. e1002932. doi: 10.1371/journal.pgen.1002932
  28. Paternoster L., Zhurov A.I., Toma A.M., et al. Genome-wide association study of three-dimensional facial morphology identifies a variant in PAX3 associated with nasion position // Am J Hum Genet. 2012. Vol. 90, N 3. P. 478–485. doi: 10.1016/j.ajhg.2011.12.021
  29. Claes P., Shriver M.D. Establishing a multidisciplinary context for modeling 3D facial shape from DNA // PLoS Genet. 2014. Vol. 10, N 11. P. e1004725. EDN: UUGMIX doi: 10.1371/journal.pgen.1004725
  30. Fagertun J., Wolffhechel K., Pers T.H., et al. Predicting facial characteristics from complex polygenic variations // Forensic Sci Int Genet. 2015. Vol. 19. P. 263–268. doi: 10.1016/j.fsigen.2015.08.004
  31. Claes P., Shriver M.D. New entries in the lottery of facial GWAS discovery // PLoS Genet. 2016. Vol. 12, N 8. P. e1006250. doi: 10.1371/journal.pgen.1006250
  32. Qiao L., Yang Y., Fu P., et al. Genome-wide variants of Eurasian facial shape differentiation and a prospective model of DNA based face prediction // J Genet Genomics. 2018. Vol. 45, N 8. P. 419–432. doi: 10.1016/j.jgg.2018.07.009
  33. Xiong Z., Dankova G., Howe L.J., et al.; International Visible Trait Genetics (VisiGen) Consortium. Novel genetic loci affecting facial shape variation in humans // Elife. 2019. Vol. 8. P. e49898. doi: 10.7554/eLife.49898
  34. White J.D., Indencleef K., Naqvi S., et al. Insights into the genetic architecture of the human face // Nat Genet. 2021. Vol. 53, N 1. P. 45–53. EDN: RZPCXH doi: 10.1038/s41588-020-00741-7
  35. Zhang M., Wu S., Du S., et al. Genetic variants underlying differences in facial morphology in East Asian and European populations // Nat Genet. 2022. Vol. 54, N 4. P. 403–411. EDN: LYJLSC doi: 10.1038/s41588-022-01038-7
  36. Adhikari K., Reales G., Smith A.J., et al. A genome-wide association study identifies multiple loci for variation in human ear morphology // Nat Commun. 2015. Vol. 6. P. 7500. EDN: XQFDRF doi: 10.1038/ncomms8500
  37. Noreen S., Ballard D., Mehmood T., et al. Evaluation of loci to predict ear morphology using two SNaPshot assays // Forensic Sci Med Pathol. 2023. Vol. 19, N 3. P. 335–356. EDN: MORVPQ doi: 10.1007/s12024-022-00545-7
  38. Ueki M., Takeshita H., Fujihara J., et al. Simple screening method for copy number variations associated with physical features // Leg Med (Tokyo). 2017. Vol. 25. P. 71–74. doi: 10.1016/j.legalmed.2017.01.006
  39. Weinberg S.M., Roosenboom J., Shaffer J.R., et al. Hunting for genes that shape human faces: Initial successes and challenges for the future // Orthod Craniofac Res. 2019. Vol. 22, Suppl. 1. P. 207–212. doi: 10.1111/ocr.12268
  40. Naqvi S., Hoskens H., Wilke F., et al. Decoding the human face: Progress and challenges in understanding the genetics of craniofacial morphology // Annu Rev Genomics Hum Genet. 2022. Vol. 23, N 1. P. 383–412. EDN: ZUSQMT doi: 10.1146/annurev-genom-120121-102607
  41. Alshehhi A., Almarzooqi A., Alhammadi K., et al. Advancement in human face prediction using DNA // Genes (Basel). 2023. Vol. 14, N 1. P. 136. EDN: IJGMFL doi: 10.3390/genes14010136
  42. Hoskens H., Liu D., Naqvi S., et al. 3D facial phenotyping by biometric sibling matching used in contemporary genomic methodologies // PLoS Genet. 2021. Vol. 17, N 5. P. e1009528. doi: 10.1371/journal.pgen.1009528
  43. Crouch D.J., Winney B., Koppen W.P., et al. Genetics of the human face: Identification of large-effect single gene variants // Proc Natl Acad Sci USA. 2018. Vol. 115, N 4. P. E676–E685. EDN: YEVKIX doi: 10.1073/pnas.1708207114
  44. Joshi R.S., Rigau M., García-Prieto C.A., et al. Look-alike humans identified by facial recognition algorithms show genetic similarities // Cell Rep. 2022. Vol. 40, N 8. P. 111257. EDN: VXOVUG doi: 10.1016/j.celrep.2022.111257
  45. Wu W., Zhai G., Xu Z., et al. Whole-exome sequencing identified four loci influencing craniofacial morphology in northern Han Chinese // Hum Genet. 2019. Vol. 138, N 6. P. 601–611. EDN: CNXYPC doi: 10.1007/s00439-019-02008-6

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Упрощённая схема правильного и неправильного восстановления аминокислотных последовательностей, кодируемых разными экзонами родительских гомологичных хромосом, в результате квазигаплоидного секвенирования (в качестве примера приведены вариации отдельных нуклеотидов).

Скачать (163KB)

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 60835 выдано 09.09.2021 г. 
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ЭЛ № ФС 77 – 59181 выдано 03.09.2014
г.



Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах