1.
Técnicas genéticas aplicadas
a las ciencias forenses
Víctor Acuña Alonzo
Licenciatura de Antropología Física
Escuela Nacional de Antropología e Historia

2.
‘every contact leaves a trace’
Edmond
Locard

3.
Conceptos
Identificación individual y parentesco
Características de ?
Bases de datos poblacionales
Ejemplos

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.
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.
• 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.
Conceptos
Genoma humano
Brown TA. 2002. Genomes. Garland Science.

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

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.
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.
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.
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.
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.
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.
Conceptos
Identificación individual y parentesco
Características de X
Bases de datos poblacionales
Ejemplos

17.
Sistema de identificación más usado:
Combined DNA Index System
Identificaci
ó
n
STRbase http://www.cstl.nist.gov/div831/strbase/

18.
Identificaci
ó
n
THO1
Multiplex de 2 individuos

19.
Identificaci
ó
n
STRbase http://www.cstl.nist.gov/div831/strbase/

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.
• 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.
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.
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.
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.
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.
• 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.
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.
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.
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.
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.
Conceptos
Identificación individual y parentesco
Características de ?
Bases de datos poblacionales
Ejemplos

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.
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. 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.
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.
Caracter
ísticas

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.

41.
www.hapmap.org

42.
Conceptos
Identificación individual y parentesco
Características de X
Bases de datos poblacionales
Ejemplos

43.
Jobling MA y Gill P. 2004. Encoded evidence: DNA in forensic analysis. Nature Reviews Genetics. 5: 739­752.

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

46.
Tsar Nicholas II profile

52.
Bases de datos

55.
Bases de datos

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

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.
Conceptos
Identificación individual y parentesco
Características de X
Bases de datos poblacionales
Ejemplos

60.
http://www.innocenceproject.org/
Ejemplos

61.
¿Qué datos están disponibles en México?

62.
Ejemplos American Journal of Human Biology
Volume 20, Issue 5, Date: September/October 2008, Pages: 605­613

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.

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.
‘the little things are infinitely the most
important’
Sherlock Holmes