# DNA档案随机匹配概率计算器
这个DNA档案概率实验室帮助学生和好奇的读者了解，在简化的群体遗传学模型中，一个小型常染色体STR档案如何变成概率。为每个位点输入两个等位基因及其频率，计算器会应用哈代温伯格规则并相乘各个位点频率，显示一个教学用的随机匹配结果。# 基因型规则如何工作
| 档案模式 | 计算 | 含义 |
|---|---|---|
| 两个相同等位基因 | p² | 等位基因频率与自身相乘。 |
| 两个不同等位基因 | 2pq | 两个等位基因频率相乘后再加倍。 |
| 多个独立位点 | × | 每个位点都会影响档案的综合频率。 |
# 群体频率为什么重要
等位基因频率是从群体数据库中估计出来的。参考群体、抽样方式、数据库规模、亲缘关系、群体结构和验证都会影响解释。只有在频率代表相关群体、档案来自单一来源且位点可视为独立时，乘积才可估计该档案在随机无亲缘人群中的出现频率。改变假设也会改变结果的含义。这个结果是依赖输入数值的条件性陈述。模型没有考虑人员选择、亲缘关系、混合档案或数据库搜索的影响。因此，教学示例应当和群体、方法以及不确定性一起阅读，而不应脱离这些条件单独解释。 练习时可以先选择一个预设，只修改一个位点，然后观察表格和总概率的变化。这样可以看到罕见等位基因如何改变单个位点的贡献。请记录输入值、频率来源和独立性假设；这个界面用于教学和自学，不是法医学意见。- 一个群体: 不要混用无法比较的数据库频率。
- 显示假设: 实验室假设人员无亲缘关系且位点之间为简化独立。
- 区分概率和身份: 罕见档案不是来源或有罪的证明。
- 记录数据: 正式报告需要来源、方法、不确定性和解释。