# DNA 프로필 무작위 일치 확률 계산기
이 DNA 프로필 확률 실험실은 학생과 관심 있는 독자가 단순화된 집단 유전학 모델에서 작은 상염색체 STR 프로필이 확률로 바뀌는 과정을 살펴보도록 돕습니다. 각 로커스에 두 대립유전자와 빈도를 입력하면 하디-바인베르크 규칙을 적용하고 로커스 빈도를 곱해 학습용 무작위 일치 확률을 보여 줍니다.# 유전자형 규칙의 작동 방식
| 프로필 패턴 | 계산 | 의미 |
|---|---|---|
| 같은 대립유전자 2개 | p² | 대립유전자 빈도를 자기 자신과 곱합니다. |
| 서로 다른 대립유전자 2개 | 2pq | 두 대립유전자 빈도를 곱한 뒤 두 배로 합니다. |
| 여러 독립 로커스 | × | 각 로커스가 결합 프로필 빈도에 기여합니다. |
# 집단 빈도가 중요한 이유
대립유전자 빈도는 집단 데이터베이스에서 얻은 추정치입니다. 참조 집단, 표본 추출, 데이터베이스 규모, 친족 관계, 집단 하위구조와 검증이 해석에 영향을 줍니다. 입력 빈도가 관련 집단을 나타내고 프로필이 단일 출처이며 로커스가 독립이라는 가정이 모두 맞을 때만 곱셈 결과를 무관한 무작위 사람들에서의 빈도로 해석할 수 있습니다.이 결과는 입력한 값에 따른 조건부 설명입니다. 특정 인물의 선택, 친족 관계, 혼합 프로필 또는 데이터베이스 검색의 영향은 고려하지 않습니다. 따라서 학습 예시는 집단, 방법과 불확실성을 함께 보아야 하며 단독 결론으로 사용해서는 안 됩니다.- 하나의 집단: 비교할 수 없는 데이터베이스의 빈도를 섞지 마세요.
- 가정 표시: 무관한 사람과 로커스 간 단순화된 독립성을 가정합니다.
- 확률과 신원 분리: 희귀한 프로필은 출처나 유죄의 증거가 아닙니다.
- 데이터 기록: 공식 보고서에는 출처, 방법, 불확실성과 해석이 필요합니다.