供精后代的相遇概率，一次概率计算的说明
首先说判断:目前没有一个全国统一，可直接套用供精后代的概率。
原因不在于数学计算不出来，而在于关键数据不公开，也没有全国范围内供精后代互相识别的登记机制。
人类的精子库对捐精者和受精者实行保密管理，供精后代一般不会因出生登记或正常就诊而自行知道自己和谁共用了精源。
因此，任何直接说相遇概率百分的几的说法，都只是特定假设的模型结果，并非官方统计结果。
这里“相遇”,还是要先说清楚是指什么。
如果是在现实中偶然认识的话，要求两个供精后代真的进入同一个生活圈，并且有足够长时间的接触。
如果是基因检测，家谱平台或者其它主动查询而发现的话，就不再是单纯偶遇的概率了，其中还包含了检测意愿，平台覆盖率以及信息公开的程度。
这两种情形不能放在同一个数字中计算。
一个好的测算，至少要先了解一个捐精者精源实际产生了多少出生的后代。
这并不是简单地看捐精次数，也不能将每一个冷冻样本等同于孩子。
样本可用于受精成功、保存期限控制、质量复查或其他符合要求的环节，实际出生人口受受者治疗计划、胚胎形成及妊娠结果的影响。
人类的精子库可以管理精源使用范围，但是公众一般不能获取某位捐精者的完整出生信息。
第二变量，是这些后代在哪里分布。
有的长期生活在一个城市，有的随家庭搬迁，有的到外地读书或工作，也有的跨省生活的。
人的精子库精源的调配和使用需要遵循供精管理规定，跨省调配不可以理解为可以任意转移精源。
即使制度上有合理的调配安排，样本的去向并不代表后代成年之后的居所。
第三个因素是接触机遇。
一所学校、一个单位、一个社区或一个共同兴趣圈，会增加见面机会，但城市人口大小、年龄差异、职业差异及个人社交圈也会分散机会。
如果只问两个后代一生中“见面”的概率，理论上要人口流动与接触网络的数据。
要是问他们是否意识到他们有亲缘关系，还要加上知情和识别线。
供精家庭接受辅助的生殖服务之后，需要依照规定得到知情同意，相关医疗及精源信息受保密。
这表明后代知道自己受孕的来源，常常取决于家庭的告知、本人的意愿以及将来法律政策的环境，而不是出生之后自动得到一张可查询关系表。
有人将基因检测视为改变概率的重要途径，这个判断有道理，但不能因此将检测匹配率视为相遇率。
只有双方都进行检测，并且允许匹配，检测平台有相应的数据，并且检测的结果达到了平台判定的标准时，才可以形成可识别的联系。
平台外面的人不会因一次检测而自动产生。
不同的平台数据库的范围，亲缘匹配的规则以及隐私设置不一样，平台外面的人不会因一次检测而自动产生。
而且，基因检测关系到个人的遗传信息与个人的信息保护，是否检测、上传、接受联系都不是人的精子库可以为个人决定的。
从监管的角度来看，设置捐精的次数上限以及精源的使用上限，本身就是为了减少近亲婚配的风险，并且控制一个精源在社会上的扩散。
人类的精子库还需要进行设立审批，年度校验或者年检，质量管理以及伦理审查，使用精源需要留存必要的记录，出现问题也应该能够按照记录追溯至相应的环节。
这些制度可以降低风险，但不能降低相遇概率。
由于监管解决了精源如何采集、筛查，保存，分配与记录，不能控制每一个后代将来在什么地方生活，也不能制约成年后自主检测。
反之，看到新闻中有人在基因平台上找到了遗传亲属，也不能据此断定大部分供精后代会相遇。
公开个案仅代表这种可能性，无法提供全国的分母，也无法表明所有的精子库以及所有的年代管理状况。
真正的做一次测算，应该把问题分成三步。
首先确定研究对象为自然偶遇，主动寻找，还是基因检查发现。
再确定分母是哪一位捐精者后代、哪一个人类的精子库的后代，还是全国所有供精的后代。
最后列出了样本的实际使用量，出生数量，年龄结构，地域分布，检测参与率以及联系意愿等相关数据，将不确定的部分划分为区间，而非仅给出一个看似准确的百分比
一般人判断一个测算是否可靠，首先要看它有没有说明数据的来源和计算的前提。
如果文章仅提供一个小数点之后很多位数的概率，但并未说明捐精者的后代数量，精源的使用上限以及检测的覆盖范围，基本可以将其视为演示性推算
如果涉及到具体家庭供精的来源，捐精者的身份或者后代关系，请注意隐私泄露及非法检索。
正规人类的精子库不给个人捐精者身份，也不帮助避开双盲，保密与知情同意寻找所谓的血缘关联。
因此，现阶段更安全的结论是:供精后代的相遇是现实中的低频但不可排除的事件，精确概率并没有公开的答案，任何具体的数字都要先说明口径，数据以及假设。
本文仅作为公益健康的科普，不构成医疗建议，所有医疗活动请到卫健委批准的正规医院(人精子库)就诊。
