人类指纹花样的遗传分析

人类指纹花样的遗传分析

实验时间2016.10.25晚

摘要：人类、灵长类的手足上有两类明显不同的痕迹，一类是褶痕，另一类是皮纹，皮肤可分为凸起的嵴纹及两条嵴纹之间凹陷的沟纹。手指尖端的皮纹即为指纹。人类利用和研究指纹的历史非常久远，指纹在刑侦起着重要的作用[1]，同时，指纹与亲缘关系、性别、疾病等都有着较为密切的联系[2][3]。通过图像处理法收集2015级134名同学的指纹，统计指纹类型、总指嵴数(TRC)等信息，进一步分析指纹类型、总指嵴数(TRC)与性别的关系。对总指嵴数(TRC)作频次分布直方图，分析总指嵴数(TRC)是否为数量性状。

引言

人类对指纹研究的历史非常漫长。最早可追溯到17世纪的英国植物生理学家Nehemiah Grew，他于1684年描述了手脚皮肤的嵴纹、沟纹与汗腺孔。1892年，Galton通过收集了大量指纹并进行分析后，将指纹类型分为弓、箕、斗三类[4]，奠定了指纹分类的基础。1924年，Bonnevie借鉴Golton和Henry指嵴数的算法提出总指嵴数(TRC)来用客观的数值来表示一个个体的指纹特征[5]。本实验收集了生物学院2015级134名同学的指纹，对指纹类型比例进行统计，对总指嵴数(TRC)进行简单分析。

1 实验材料

1.1 实验材料和器具

2B铅笔一只；A4复印纸一张；透明胶带；直尺一把；装有图像处理软件的电脑；普通平板扫描仪一台。

1.2 实验步骤

1.2.1 印取指纹

1) 将A4 复印纸对折。在一半纸上用铅笔分上下两排画出10个格子，每排5格，每格约3cm×4cm，用于贴印取的指纹。在格子的最左边写上“左手”“右手”，表格上方写上“拇指”“食指”等字样，并标上姓名、班级。

2) 洗净双手，擦干。揭一条胶带，在揭开的一头贴一小纸片或将胶带内折，制作一小段“不沾区”。胶面朝上放在桌子边缘。用铅笔在复印纸另一半涂抹，将一只手的5 个手指逐一在涂黑的区域中擦拭直至第一指节的腹面及两侧均匀涂黑。按住“不沾区”，将涂黑的指尖一侧按在脚面上，翻转180°滚压至另一侧。将印好的5 个指纹裁下，贴在上一步骤中画出的相应位置上。重复这一步骤获得另5 个指纹。印取的指纹应有嵴线及两侧三叉点。

1.2.2分析指纹类型并统计指嵴数

1) 将印取的指纹用扫描仪扫描，图像存为jpg格式。

2) 调整图片大小至能看清指纹的程度。对指纹类型进行记录。

3) 对指嵴数进行记录。确定指纹中心、三叉点，用图像处理软件中的直线工具（红色，线宽适中），从指纹中心点向三叉点画线，直线所接触的纹嵴线数目（不计连线起止点的嵴线数）即为该指纹的纹嵴数。将十个手指的指嵴数相加得总指嵴数（TRC）[6]。

2 结果与讨论

2.1 我及同学指纹的收集

表格 1 中为本人按照上述方法采集并统计的指纹图型及纹嵴数等信息。生物学院2015级134名同学指纹类型及总嵴数汇总见文末附件。

表格 1 我的指纹图型及纹嵴数

左手

拇指食指中指环指小指

我的指纹

指纹类型普通斗普通斗普通斗普通斗普通斗纹嵴数27 20 21 20 17

左手纹嵴数小计 105

右手

拇指食指中指环指小指

我的指纹

指纹类型普通斗普通斗普通斗普通斗普通斗纹嵴数29 14 18 18 18

右手纹嵴数小计 97

总指嵴数 202

2.2 指纹数据的统计分析

2.2.1 四种指纹出现的频率

表格 2中显示的四种统计结果与文献中提到的弓、箕、斗出现的比例2.5%、47.5%、50%[7]接近。女生中出现弓形纹和箕形纹频率比男生高，而男生中出现斗形纹的频率比女生高。用EXCEL数据分析功能作单因素方差分析，p<0.05，即男女生指纹类型有显著性差异，指纹类型与性别有一定的联系。总体上看，人群中三种基本指纹类型，斗纹出现的频率较高，箕形纹其次，弓形纹最少。

表格 2 生物学院2015级134名同学四种指纹出现的百分频率

弓形纹箕形纹斗形纹混合型女生

3.97 48.46 46.54 1.03

指纹数780

男生

1.61 38.04 58.39 1.96

指纹数560

男女合计

2.99 44.10 51.49 1.42

指纹数1340

2.2.2 TRC分析

表格 3 生物学院2015级134名学生TRC最大值、最小值、平均值

最大值最小值平均值

男生244 99 165.4

女生232 27 144.7

男女合计244 27 153.3 表格 3中的统计结果与文献提到的平均TRC男性约162.7，女性约153.1[8]接近。男性

TRC最大值略大于女性TRC最大值，男性TRC最小值大于女性TRC最小值，男性TRC平均值大于女性TRC值。用EXCEL数据分析功能作单因素方差分析，p<0.05，即男女生TRC有显著性差异，TRC的遗传与性别有一定的联系。

2.2.3 TRC数据分组及绘制频率分布图

将134名同学的总指嵴数(TRC)，进行分组，组距20，统计每一组中数据出现的频数，得到表格4中的结果。

表格 4 TRC频数统计

TRC分组组中值

数据出现频数

全部男生女生

30101 50303 70505 90633 1101349 13023815 15020119 17027819 19017125 2101486 230413 250110

(a)(b)

根据绘制的TRC 分布图(图表1 )，可以看出大部分人的TRC 分布在中间区域，过多或过少的均占少数。可能由于样本量不够大和男女生人数不相等等各种原因，总指嵴数(TRC)没有呈明显的正态分布。但根据TRC 连续的变化能推测，TRC 是数量性状。 参考文献

[1] Berry J, Stoney D A. 2001.History and Development of Fingerprinting. In Lee H C. and Gaensslen R E eds. Advances in fingerprint technology 2nd

ed.CRC press. Chapter 1.

[2]Holt S. 1961. Quantitative genetics of fingerprint patterns. British Medical Bulletetin, 17: 247-250.

[3]颜文伟.皮肤纹理与遗传. 国外医学, 1981, 4(5): 267-274. [4] Galton F. 1892. Finger Prints. London: Macmillan.

[5] Bonnevie. K. 1924. Studies on papillary patterns of human fingers. Journal of Genetics, 15: 1-111. [6] 杨大祥. 遗传学实验. 第三版. 北京：科学出版社, 2016.

[7] 张海国,王伟成,许玲娣. 中国人肤纹研究 Ⅰ.汉族10项肤纹参数正常值的测定[J]. 遗传学报. 1981(01).

[8] 马慰国. 西安地区750例人手皮纹图型调查分析. 1981. 3(1): 1-5.

(c)

1 总指嵴数次数分布图。(a) 78名男生的TRC

190处。(b) 56名女生的TRC 170处。(c) 134名同学的TRC 170。