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万圣节在美国已经过去，但在《一切的未来》这里，我们还没有完全结束这个恐怖季节。如果你正在将你的万圣节糖果与一些恐怖电影搭配，我们邀请你和我们一起重温几年前Russ与Lawrence Wein的对话，讨论他在法医遗传家谱方面的工作，以破解冷案。Wein教授分享了他如何利用数学通过DNA的痕迹抓捕罪犯。这既令人毛骨悚然又充满希望，我们希望你能再听一遍。你有问题想问Russ吗？请以书面或语音备忘录的方式发送给我们，它可能会在即将到来的节目中被提及。请介绍一下自己，告诉我们你来自哪里，并分享你的问题。你可以将问题发送至[email protected]。剧集参考链接：斯坦福大学简介：Lawrence M. WeinLawrence的论文：法医遗传家谱中的家谱过程分析与我们联系：剧集文字记录 >>> 一切的未来网站与Russ联系 >>> Threads / Bluesky / Mastodon与工程学院联系 >>> Twitter/X / Instagram / LinkedIn / Facebook章节：(00:00:00) 引言Russ Altman介绍嘉宾Lawrence Wein，斯坦福大学管理科学教授。(00:02:18) 法医家谱解释法医遗传家谱及其对解决未解犯罪的影响。(00:04:31) 家谱中的第三方数据库对允许执法部门搜索犯罪嫌疑人的数据库的见解。(00:08:23) 家谱中的数学模型使用数学模型来简化家谱工作。(00:11:31) 家谱算法的组成部分算法的方法，包括上升和下降的家谱树。(00:14:12) 算法效率与比较将新算法的有效性与传统家谱策略进行比较。(00:16:53) 实践中的算法人类输入在家谱案件中与数学算法的角色。(00:20:42) 家谱学家的角色家谱学家在平衡人类技能和数学算法方面的见解。(00:22:45) DNA数据库与伦理使用遗传数据相关的伦理和隐私问题。(00:27:01) 对法医家谱的背景和兴趣Lawrence从运营管理到法医家谱的旅程。(00:30:16) 结论 与我们联系：剧集文字记录 >>> 一切的未来网站与Russ联系 >>> Threads / Bluesky / Mastodon与工程学院联系 >>> Twitter/X / Instagram / LinkedIn / Facebook</context> <raw_text>0 大家好，我是来自《一切的未来》的Russ Altman。我们在播客上开始新的问答环节。在每集的最后，我会回答一些来自观众和听众的问题。

如果你有问题，请以书面或语音备忘录的方式发送给我们，它可能会在即将到来的节目中被提及。请介绍一下自己，告诉我们你来自哪里，并给我们你的问题。你可以将问题发送至thefutureofeverythingatstanford.edu。 一切的未来，所有一个词，没有空格，没有大写，没有其他，at stanford.edu。

S-T-A-N-F-O-R-D dot E-D-U。非常感谢。大家好，我是来自《一切的未来》的主持人Russ Altman。

好吧，万圣节假期现在已经过去，但在《一切的未来》，我们还没有完全结束这个恐怖季节。如果你正在将你的万圣节糖果与一些恐怖电影搭配，我们邀请你和我们一起重温几年前我与Lawrence Wine的对话，讨论他在法医遗传家谱方面的工作，试图破解冷案。

Wine教授分享了他如何利用数学通过DNA的痕迹抓捕罪犯。微小的DNA片段。这既令人毛骨悚然又充满希望，我们希望你能再听一遍。在我们开始这一集之前，我想请你给播客评分和评论。这将帮助其他人判断他们是否对一切的未来感兴趣。

我们在测量DNA的能力上经历了一场革命。首先，我们可以将其用于健康益处。我们可以了解我们患病的风险以及哪些药物可能有效，哪些可能无效。其次，人们对DNA如何告诉他们关于他们祖先的信息非常感兴趣。我的人来自哪里？我为什么在这里？这导致了由希望找到失散亲属的人们制作的DNA测量数据库的激增。

这些数据库不仅可以用于家谱，有时也可以被执法部门用来寻找犯罪的肇事者。并不是说肇事者会在数据库中。这将是直接匹配且简单。但有时他们的亲属可能在数据库中。通过相对复杂的算法，我们可以根据这些家谱数据库中亲属的DNA模式，推测出谁可能犯下了罪行。

好吧，Larry Wine教授是斯坦福大学管理科学的教授。他使用数学建模工具来理解制造、医疗保健和国土安全等一系列问题。他曾在包括HIV、炭疽、流感、食品恐怖主义和生物识别识别等公共卫生问题上工作。

他将告诉我们他如何使用数学建模工具来处理一长串DNA部分匹配，并找出谁必须是犯罪现场发现的DNA的肇事者。Larry，非常感谢你来到这里。你最近发表了一篇关于法医遗传家谱的非常有趣的论文。你的团队试图解决什么问题？然后我们可以讨论解决方案。好的，当然。谢谢Russ邀请我。我非常感激。

法医遗传家谱（FGG）大约在四年半前出现，因金州杀手案件而引起了头条新闻。

所以也许我可以带我们回顾一下那个案件。听起来不错。第一步，通常是起点，是你有一些体液或其他可以从凶手那里获取DNA样本的东西。我将称这个人为目标，未知目标。你首先要做的是将其与全国范围内的数据库坏人的DNA进行比较，但你没有得到匹配。

然后你已经耗尽了所有其他非DNA线索。这些案件就这样静置了几十年未解。因此，新的和有趣的部分在于，之所以没有得到匹配，是因为如果这个人从未被逮捕或有过犯罪记录，他们将不会在数据库中，你就没戏了。是的，讽刺的是，这家伙恰好是个前警察。

好的，金州杀手。那么下一步，之所以使这变得新颖，是因为现在有这些新的第三方服务，特别是GEDmatch和Family Tree DNA（FTDNA）。你所要做的就是获取一些SNP数据。你基本上是将体液或其他东西发送到实验室。你得到的基本上是一些DNA。你...

然后将其发送给这些公司，这家公司像GEDmatch会给你返回一千个与这个未知凶手相关的人的名单。

以及每个与目标之间共享的DNA量的centimorgan值。不仅如此，它还提供了姓名和电子邮件地址。哇。那么等一下，他们是怎么进入数据库的？所以这些人通常不是罪犯，对吗？这就像23andMe或Ancestry.com。这些人正在做这个。不同之处在于23andMe和Ancestry.com不允许执法部门使用...

人们这样做的原因仅仅是出于对自己祖先的好奇，他们想找到失散的亲属。他们甚至不知道自己有亲属。

这很有趣，因为你可以说，嘿，看起来你是我的第三个表亲，或者类似的东西。正是如此。我最近读到家谱是世界上第二受欢迎的爱好，仅次于园艺。好的。哦，实际上这很有趣，因为这都是关于树的，但，我，

但我偏离了主题。关于这些数据库的另一个问题是，他们必须同意在获得其他人的姓名和电子邮件的交易中发布他们的姓名和电子邮件。真有趣。因此，在他们抓住金州杀手的时候，情况并非如此。因此，在他们抓住他之后，公众对此感到愤怒，因为这些GEDmatch的用户并不知道执法部门在使用他们。因此，GEDmatch成为了一个选择加入的系统。因此，你必须

选择加入，执法部门才能使用它。因此，结果是大约30%左右，逐年缓慢上升的原始用户选择加入。好的，好的。谢谢你让我分心。但我们上次停留的地方是，我们现在有了来自肇事者或目标的DNA，正如你所说，现在他们有了这个GED匹配。好的，继续谈谈执法部门的做法。

对。所以在那时，你从GEDmatch获取输出，得到一大堆亲属的姓名和地址，以及关于这些亲属如何与凶手相关以及彼此之间的关系的信息。你将这些信息交给一组家谱学家。然后家谱学家试图建立这个家谱树，以找出这个未知的凶手是谁。在金州杀手的案例中，这花了几个月的时间。他们有几个远房亲戚，最终集中在一个人身上。最后一步是获取确认样本。他们基本上跟踪了他的房子。他们从他的车门上获取样本。他们进入他的垃圾桶，找到了一个纸巾。这两者都给出了完美的DNA匹配。

然后，你知道，他们逮捕了他。

但也有可能你的兄弟姐妹、你的第一表亲、你的第二表亲，如果是兄弟姐妹或第一表亲，我猜这很容易找出是谁。但我猜你并不总是会得到兄弟姐妹或第一表亲，而是远房亲戚。因此，在我们的分析中，我们查看了来自DNA Doe Project的17个案例，案件之间存在很大的差异。

在这17个案例中，八个在他们给我们数据时已经解决。有些很容易解决。正如你所说，他们调查了几打匹配并找到了这个人。在其他情况下，他们调查了几百人，案件仍然未解。好的。这大致与第三、第五表亲与第一、第二表亲的关系相符。好的，那么你的团队在哪里介入？

听起来是个好系统。对。所以我们基本上是第一个，首先我想说，家谱过程的瓶颈无疑是在时间上。想想解决一个案件需要多长时间。绝大多数时间都花在这上面。但也许更重要的是，解决案件的机会可能取决于你在家谱部分做得多么好或多么彻底。因此，我们的论文实际上是第一次尝试将家谱问题数学化，并尝试解决它。

当你说家谱时，我认为你实际上是在查看出生证明、家谱、移民。这样做意味着什么？精确的数学问题是给定一组人，比如说一千个与这个谋杀案相关的人，给定centimorgan值，他们之间的关系有多远。对。然后是一个一千乘一千的矩阵...

centimorgan值，表示这1000人彼此之间的关系。给定这个最大化我们识别凶手的概率，受限于我们投入的工作量。我们通过最终家谱树中的人数来衡量这个工作量。

好的。因为你并不是在建立一个单一的1000人家谱树。你必须决定哪些人将出现在树中，然后只建立那个子树。我试图理解这个树的构建。是的，你在建立一棵巨大的树，但我们在优化中做出决策。接下来做什么是有效的。因此，我将稍微描述一下。

一般的家谱问题可以广泛地分为两个阶段。第一阶段我称之为上升阶段，你从要调查的匹配开始，然后试图找到他们的祖先、父母、祖父母、曾祖父母，向上追溯时间，向上树。是的。

第二阶段是下降阶段，你最终从这些祖先中向下寻找他们的后代、孩子、孙子、曾孙。在下降阶段，最终你在寻找凶手家谱的母亲和父亲一方之间的婚姻关系。

一旦你找到那段婚姻，假设没有近亲繁殖，但你知道凶手将是这段婚姻的某个后代。- 是的，好的，这很有道理。你刚才提到的每个人都知道，但我一时忘记了，我妈妈的家谱和我爸爸的家谱不太可能交织在一起。因此，当你查看我在这个数据库中的所有亲属时，

我本来想说大致，但实际上并不大致。他们可以完全分开为我母亲的亲属和我父亲的亲属。所有这些都汇聚在我母亲和父亲身上。因此，你试图弄清楚这一切。对。数学的奇迹使你能够做到这一点。

对，没错。那么它是如何工作的？我的意思是，你发现了什么样的结果？是的。好吧，也许我可以多告诉你一些。是的，绝对可以。首先，我将定义一个叫做最近共同祖先的东西。因此，如果你和我是第一表亲，我们不是，但如果我们是，那么我们最近的共同祖先将是我们共同的祖父母。是的。这组祖父母还有父母和祖父母。这些人将是我们之间的共同祖先。

对于你和我来说，但他们不会是最近的共同祖先。明白了。明白了。因此，在我们的论文中，我们比较了两种策略。第一种我们称之为基准策略，粗略地代表了实践中的做法。实践中的做法是你在寻找一对匹配之间的共同祖先。因此，你实际上并不...

涉及目标。你只是在查看这些匹配的列表，寻找祖先。然后一旦他们找到匹配对之间的共同祖先，他们就会向下寻找他们的后代。与此相反，我们所做的是

我们明确考虑目标，对于目标的每一个祖先。即凶手的父母、四个祖父母、八个曾曾祖父母。我们将保持一个可能的最近共同祖先的列表

在每个匹配和目标之间。然后我们所做的是计算，给定特定的列表，真正的最近共同祖先在该列表中的概率是多少？

因为，你知道，我可能是凶手，你可能是匹配。我们找到你的祖父母，我们是第一表亲。但结果发现他们找错了，你知道，我们在父系方面有关系，但他们找到了与我无关的母系祖父母。对。所以听起来第一种方法，传统方式，有很多错误线索，做了很多合理的工作，但没有连接。

到目标，而你的见解是，让我们将其非常针对目标，并优先分析我们认为是目标祖先的人。对，没错。因此，我们在上升和下降阶段都比基准策略更有效。我会说在下降阶段，

好吧，在上升阶段，如果你按照他们的方式做，就有低估或高估的危险。如果你在从共同祖先向下追溯时低估了

他们与凶手的关系太近，你就无法抓住凶手，凶手不在后代中。你可以高估，追溯五代而不是三代。然后这就非常低效，因为尤其是在几百年前，人们有六、七个孩子，你只是- 所以树就爆炸了。很多都不是很有用。

在更有趣的一面，在下降方面，我们发现我们提出的策略非常激进，即使在真正的最近共同祖先的概率相对较小，如30%或40%时，也会从这些潜在的最近共同祖先列表中向下追溯。

而传统方法则等待直到你看到共同祖先，那时，你知道，100%。所以这基本上就是我们政策运作良好的原因。至于实际的

结果。再次，我们有来自DNA Doe Project的17个案例，这是一个非营利组织。论文的共同作者是DNA Doe的两位共同创始人。我们对每个17个案例进行了500次模拟，因此我们模拟了8500个案例，我们发现

我们提出的使用数学的策略比基准策略保守地快10倍。例如，如果你限制最终家谱树有7500人，这是一棵相当大的树。这是一棵相当大的树。基准策略仅解决了4%的案件，

而我们提出的策略已经解决了94%的案件。现在，你早期提到的一个规范是你想最小化家谱学家的工作。那么这个算法只是运行数学并得到答案吗？还是它必须在某些点停止并请求一些人类帮助？我甚至不知道那会是什么。但是否有某个时刻它会停止并说，我需要额外的信息才能继续？

不。在每个时刻，这都是纯粹的算法。它基本上是在说我们跟踪这个巨大的系统状态，数量在百万级，我们跟踪每个可能的行动的信息，我们基本上计算一种收益成本比，然后我们决定是调查一个特定的新匹配，还是从一个特定的潜在最近共同祖先列表中向下追溯，而不需要任何

那么你通常会向执法部门提供什么样的输出？所以他们给了你样本。你去了数据库。你得到了你的七千人。你进行了数学魔法，适当地上升和下降。然后你交给警察或相关方的输出是什么？你告诉他们关于你即将交给他们的内容是什么？

对。所以我们还没有到那一步。我希望我能在一两年后回来，给你一个答案，告诉你这是...所以现在，论文模拟了8500个案例，并表示我们可以更快地做到这一点。现在我们正在尝试创建一个接口，将GEDmatch的输出与我们的算法结合，以便以迭代的方式进行。因此，他们会给我们...

来自GEDmatch的输出，假设你知道，我们得到输出，我们会说，好的，首先调查匹配编号37。好的，他们会调查，实际的家谱学家，他们会告诉我们这是，你知道，我们无法弄清楚他们是谁，我们可以，或者，你知道，我们找到了。我明白了。好的。所以那时他们开始查找婚姻记录和出生证明。是的，他们自己做这个。然后他们会，理想情况下，他们会

输入到我们的算法中。这是我们发现的结果。然后我们会告诉他们，好的，接下来做这个。然后他们会做那个。好的。所以以一种有趣的方式，系统正在学习。我不会称之为错误，但它正在从家谱学家学到的额外信息中学习，以便得出下一个最佳猜测和下一个最佳猜测。对。所以这就像任何，

在时间和不确定性下的决策问题，比如无人驾驶汽车。对。跟踪复杂的系统状态。你在微秒内做出决策。你获得有关环境的新信息。你更新你的决策。因此，这就是我们在这里做的事情。这是《一切的未来》，我是Russ Altman。接下来还有Larry Wine的更多内容。

欢迎回到《一切的未来》。我是Russ Altman，我正在与斯坦福大学的Larry Wine教授讨论法医家谱。在上一段中，Larry告诉我们这个数学算法显著提高了分析一长串潜在远亲的效率，以找出谁是最可能的罪犯。

和DNA匹配。在这一段中，Larry将告诉我们，家谱学家并不一定担心因为他的算法而失去工作。事实上，他们使用一些非常不同的数据来源来为这个过程做出贡献。

我想问，是否我们让人们失业，这个算法是否让人们失业？所以你描述了这些家谱学家，他们做了很多工作来追踪这些案件。现在他们如何回应这项新技术？

好吧，我会说家谱既是一门艺术，也是一门科学。这些家谱学家中的一些人已经投入了他们的10000小时，他们对此非常精通。他们在我们的分析中使用了一些我们不使用的信息，在我们的数学问题中。因此，特别是他们使用地理和偶尔使用种族。

例如，我的一位合著者Talon Wasari，所有亲属都在一个州，比如亚利桑那州。然后，他们发现家谱中有一个人在威斯康星州。他们就是无法弄清楚。然后他们意识到这个人死于

在亚利桑那州旅行几个月期间与某人发生了婚外情，这就是，知道了这个情况，案件就破了。还有另一个...有趣的是，当他们有一个家谱，所有人都是同一民族，然后他们有一个...

一小部分希腊人，然后他们找到了这个人，使他们能够在干草堆中找到针。因此，我认为我们的算法，我们提出的策略可以在他们卡住时帮助他们，因为通常

你知道，如果他们有一些热门线索并使用地理、种族等，但否则他们只是从列表中取下下一个，然后回溯他们想要的任意多代。这将帮助他们决定接下来该做什么，因为这些树非常庞大。没有人，即使他们投入了10000小时，

也无法完全理解这样大小的树。因此，这很好。所以他们将其视为一种动力工具，可以与其他工具一起使用，以便更好地完成工作。对，没错。很好。那么我想问的是，所有这些遗传学的东西总是引发伦理、隐私的问题。这些问题在这种工作中会出现吗？

是的，当然，当金州杀手案件发生时，你知道，这些公司并没有告诉人们他们允许执法部门使用。因此，这是一个大问题。然后，GEDmatch转向了选择加入系统。但这里还有另一个尚未调查的方面。实际上，我们正在进行的研究中，这被称为目标测试。

所以有时会发生的是，你知道，你有这个巨大的家谱树，你正在进行调查，但你卡住了。你找不到这个人。

但是，你看到这些人可能与凶手有关，但你不确定。他们不是使用GEDmatch的人。这些只是执法部门的人。因此，家谱学家在他们的工作过程中发现了这些人，查看洗礼和婚姻等证书，他们说，嘿，这个人存在，但他们不在我的任何数据库中。然后执法部门真的敲响了他们的门。

并说：“我们正在进行一起谋杀调查。我们有理由相信你是凶手的远亲。你愿意给我们DNA吗？”在我参加他们的大型会议并发表演讲后，FBI法医遗传家谱的科学工作组的负责人邀请我在这个工作组上发表演讲，那里有一位生物伦理学家，她说，

这在她看来真的是一种隐私侵犯和不道德的行为。并且没有研究来理解这有什么好处。我是说，某种程度上了解成本。因此，我们扩大了我们的模型，以允许将其作为目标测试的选项，并查看它在提高效率方面的效果。

我们还没有结果，但我们正在研究这个。因此，明确一点，伦理学家担心的隐私是——这里涉及很多人。这里有刚刚被敲门的亲属的隐私，他们只是过着自己的生活。现在执法部门的代表想要获取他们的DNA，他们需要知道你将如何处理它？这只是为了这起犯罪吗？你会永远保留它吗？所有这些问题都会出现。如果我说不呢？对。没错。

还有一个可能不那么引人注目的问题是目标或潜在罪犯的隐私，我认为大多数情况下我们并不担心。但还有，你知道，每当你测试一个人的DNA时，他们所有的一度、二度、三度亲属现在也部分在数据库中，因为他们都共享部分DNA。

因此，另一个问题是你可能与我们现在正在寻找的肇事者没有关系，但你家中可能有其他亲属，你刚刚使他们更容易被捕获。人们可能对他们希望这样做的程度有不同的看法。对，没错。

而且当你知道警察人员时，他们会感到压力。对。对。然后关于这有多少是自由选择的问题等等。因此，当你说你正在研究一篇论文时，你是在研究伦理方面的问题，还是在寻找技术手段来减轻伦理问题？

还是两者。我认为这是为伦理学家和政策制定者提供输入，以决定我们是否需要它。因为这一切都是西部荒野。这是一种全新的方法，正在彻底改变冷案谋杀的解决方式。我们在新闻中经常听到这似乎越来越频繁地发生。因此，我希望能够揭示真相，并让他们拥有信息，以做出明智的决定。

所以只是问一个有些显而易见的问题，执法部门今天真的在敲门，还是在等待听到你的工作的结果？不，他们确实在敲门。实际上，我刚刚从一个人那里听到传闻，他在这个领域比任何人都更了解，他们知道有一个案件，他们为一个案件敲响了20扇门，仅仅是为了一个谋杀案件。好的，所以门确实在被敲响，因此我们现在正在努力找出正确的方法来处理和管理这个问题。在最后几分钟，我想问你，你是斯坦福商学院的教授。是什么让你对法医遗传家谱这样具体的事情产生兴趣？

对。所以我教授运营管理，我在你的工程学院获得了博士学位，旧的运营研究系现在在管理科学与工程中。因此，我将世界视为一个运营人员。在我职业生涯的七八年后，我转向公共卫生和公共政策问题。在911事件后，我

我真的将我的努力集中在灾难性威胁上，核武器、天花、炭疽、肉毒毒素。我研究了美国访客计划，使用机场的指纹系统来阻止恐怖分子进入国家。我在《国家科学院院刊》上发表了一篇论文，并在国会委员会作证。</raw_text>

0 这导致了从两指系统转变为十指系统。因此，生物识别技术，我认为是一个非常有趣的领域，至少对我这样的人来说。这里有概率、统计、优化。有时还有博弈论的方面。有时还有操作方面，这与我的一般训练相符。而且在社会挑战方面，它们无疑是有影响的。对，对。所以这让我...

你知道，几年后，在过去五年左右的时间里，我开始专注于犯罪。因此，我研究了弹道成像。所以这不是指纹，而是你现在有一个关于从枪中射出的弹壳的照片数据库。这可以帮助解决枪支犯罪。我的工作是在斯托克顿警察局进行的，但导致了全国范围内对100%弹壳处理的采用。然后我查看了关于性侵犯检测试剂盒的论文，再次，你在查看DNA，试图，且有数十万未检测的检测试剂盒。我们的论文是第一篇

进行成本效益分析的论文。我们估计，对于每花费一美元在性侵犯检测试剂盒上，你可以节省大约81美元与通过检测这些检测试剂盒避免的未来性侵犯相关的费用。

是的，性侵犯的问题似乎与法医家谱非常密切相关，因为，对，你必须，通常会有一个特定的被指控者，但你仍然需要进行基因组测序或DNA基因分型。你仍然需要进行匹配，然后你必须弄清楚证据的说服力。这方面我们有进展吗？因为我们时不时在新闻中听到关于，正如你所说，成千上万的未处理检测试剂盒的消息。是的。

这似乎是一个真正的司法问题。是的，是的。而且有很多资金被投入其中。像其他任何事情一样，可以投入更多资金。国家的积压可以更快地处理。但确实已经有了稳定的进展。多亏了拉里·温。这就是法医家谱的未来。

感谢您收听这一集。我们的档案中有超过250集，因此您可以即时访问各种主题的广泛讨论。如果您喜欢这个节目，或者它以任何方式帮助了您，请考虑给我们评分和评论。这将帮助我们了解您对节目的体验，并帮助传播这个消息。您可以在X或Twitter上与我联系，用户名是RB Altman，您也可以与斯坦福工程部联系，用户名是Stanford ENG。

如果您想询问有关这一集或之前一集的问题，请通过电子邮件发送书面问题或语音备忘录问题。我们可能会在未来的节目中展示它。您可以将其发送至[email protected]。所有字母连在一起，the future of everything。没有空格，没有下划线，没有破折号。the future of [email protected]。再次感谢您的收听。我们希望您喜欢这个播客。