Évaluation de méthodes statistiques pour l'interprétation des mélanges d'ADN en science forensique

Evaluation of statistical methods for the analysis of forensic DNA mixtures

• Auteur / Autrice : Hinda Haned
• Direction : Dominique Pontier, Laurent Pène, Frank Yves Sauvage
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Science forensique
• Date : Soutenance le 29/10/2010
• Etablissement(s) : Lyon 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Interdisciplinaire Sciences-Santé (Villeurbanne ; 1995-....)
• Jury : Président / Présidente : Christian Biémont
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Denis Laloë
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Peter Gill, Éric Petit

Mots clés

Mots clés contrôlés

Génotype

Biométrie

Criminalistique

Mots clés libres

Police scientifique

Preuve ADN

Mélange ADN

Erreur de génotypage

Évaluation de méthodes

Subdivision populationnelle

Simulations

Forensic science

DNA evidence

DNA mixture

Genotyping error

Method evaluation

Population subdivision

Simulations

Résumé

L’analyse et l’interprétation d’´echantillons constitu´es de mélanges d’ADN de plusieurs individus est un défi majeur en science forensique. Lorsqu’un expert de la police scientifique a affaire à un mélange d’ADN il doit répondre à deux questions: d’abord, “combien de contributeurs y a-t-il dans ce mélange ?”et puis, “quels sont les génotypes des individus impliqués ?” Le typage seul de cet ADN ne permet pas toujours de r´epondre `a ces questions. En effet leproblème est posé d`es lors que plus de deux allèles sont observées à un locus donné, plusieurscombinaisons génotypiques sont alors `a envisager et il est impossible de déterminer avec certitudele nombre d’individus qui ont contribué au m´elange. De plus, la présence d’anomalies liées àl’analyse de marqueurs g´en´etiques, comme la contamination ou la perte d’all`eles (“drop-out”),peut davantage compliquer l’analyse.Les nombreux d´eveloppements statistiques d´edi´es `a ces probl´ematiques n’ont pas eu le succ`esescompt´e dans la communaut´e forensique, essentiellement, parce que ces m´ethodes n’ont pas ´et´evalid´ees. Or sans cette validation, les experts de la police scientifique ne peuvent exploiter cesm´ethodes sur des m´elanges issus d’affaires en cours d’investigation.Avant d’ˆetre valid´ees, ces m´ethodes doivent passer par une rigoureuse ´etape d’´evaluation.Cette derni`ere soul`eve deux questions: d’abord, la question de la m´ethodologie `a adopter, puis,celle des outils `a d´eployer. Dans cette th`ese, nous tentons de r´epondre aux deux questions.D’abord, nous menons des ´etudes d’´evaluation sur des m´ethodes d´edi´ees `a deux questions cl´es: i)l’estimation du nombre de contributeurs `a un m´elange d’ADN et ii) l’estimation des probabilit´esde “drop-out”. En second lieu, nous proposons un logiciel “open-source” qui offre un certainnombre de fonctionnalit´es permettant de faciliter l’´evaluation de m´ethodes statistiques d´edi´eesaux m´elanges d’ADN.Cette thèse a pour but d’apporter une r´eponse concr`ete aux experts de la police scientifiqueen leur fournissant `a la fois une d´emarche m´ethodologique pour l’´evaluation de m´ethodes, et lapossibilit´e d’analyser la sensibilit´e de leurs r´esultats au travers d’un outil informatique en libreacc`es.

Analysis of forensic DNA mixtures recovered from crime scenes is one of the most challengingtasks in forensic science. DNA mixture raise two main questions: “how many contributors arethere” and “what are the genotypes of the contributing individuals?” The genetic characterizationalone of such samples does not always answer these questions. In fact, whenever more thantwo alleles are observed at a given locus, several distinct genotypic combinations are plausiblefor the unknown contributors to the sample, and it is not possible to determine the number ofthese contributors with absolute certainty. Besides, the presence of anomalies related to DNAtyping techniques, such as contamination or allele loss (drop-out), can further complicate theanalysis.Numerous statistical developments facilitating DNA mixtures interpretation were proposed,but they did not receive the expected success in the forensic community. The main explanationfor this is that these methods are not validated for forensic casework.In order to achieve this validation criterion, the methods must undergo a rigorous evaluationstep. The latter raises two questions: i) how methods should be evaluated? and ii) whattools can be used to conduct evaluation studies? In this thesis we attempt to answer bothquestions. First, we evaluate methods dedicated to two key issues, the estimation of the numberof contributors to DNA mixtures and the estimation of drop-out probabilities. Second, wepropose an “open-source” software that offers a number of functionalities dedicated to facilitatingmethod evaluation through the simulation of data commonly encountered in forensic settings.This thesis aims to provide a concrete answer to the issues raised by forensic DNA mixtures,by providing a methodology for method evaluation and by offering necessary tools to enablemethod evaluation.