基于AIM-InDels位点复合扩增体系检测乌鲁木齐蒙古族祖先信息

目的基于课题组前期构建的用于祖先信息推断的39个AIM-InDels位点复合扩增检测体系,探索乌鲁木齐地区蒙古族的遗传背景和遗传结构。方法采集乌鲁木齐市蒙古族145名健康无关个体血样进行基因分型,以千人基因组计划数据库中三个洲际(东亚、欧洲和非洲)的17个群体作为参考人群,研究乌鲁木齐蒙古族的祖先信息构成。应用多种群体遗传学和生物信息学分析方法,进行配对群体间的Fst值与DA值比较分析、PCA分析、系统发育树的构建。应用Strucutre等软件分析乌鲁木齐蒙古族的祖先信息成分比例。结果乌鲁木齐蒙古族在不同洲际群体的祖先信息成分占比为89∶7∶3(东亚∶欧洲∶非洲)。相对于其他洲际群体,乌鲁木齐蒙古族与东亚群体有较小的Fst值与DA值,PCA分析中其与东亚群体形成聚类,系统发育树中亦与东亚群体在同一个分支。结论乌鲁木齐蒙古族与东亚人群有着较近的遗传关系,其东亚祖先成分比例约为89%。

人工智能技术时代法医学科面临的新机遇与挑战

传统的法医学鉴定依赖于法医专家提取信息,运用医学、生物学等多领域知识结合工作经验作出鉴定意见,不仅耗时耗力,而且存在难以克服的主观因素。在大数据时代,人工智能的蓬勃发展为法医学带来了新思路。近些年,国内外法医学者们基于人工智能技术开展了人脸识别、年龄及性别鉴定、DNA分析、死亡时间推断、损伤以及死亡原因鉴定等多方面的研究,显示出运用人工智能技术解决法医学鉴定问题的可行性与优越性。人工智能技术作为一种适应时代发展的崭新技术手段,为法医学带来新活力的同时,也带来了新挑战。如何科学应对这些挑战,形成人工智能和法医学协同发展的"人工智能+法医学"新模式,是大数据时代下法医学发展的新方向。

微生物组学的法医学应用新进展、挑战和机遇

微生物群落演替与样本种族、性别、健康状况、生活方式、死亡时间等重要因素密切相关,具有较大的法医学潜在应用价值。本文总结了近年来微生物组学应用于法医学同一认定、地域特征鉴识、组织或体液来源鉴定以及死亡时间推断等方面的研究,并介绍了基于二代测序数据用于微生物学研究的主要机器学习算法。此外,还分析了当下法医微生物组学面临的检材提取与保存、标准化和数据库建设、伦理审查和实践适用性等问题。未来借助微生物多组学技术将有望以全面动态的角度探索微生态系统,从而推动法医微生物组学的应用发展。