基于机器学习的法医微生物研究现状

微生物广泛存在于自然界和人体,其群落分布差异性为解决法医学相关问题提供了很多新的可能性。作为实现人工智能的主要方法之一,机器学习拥有强大的识别、处理和分析数据能力,为法医微生物研究提供了新思路和新方法。通过介绍近年来在法医微生物研究中使用较多的无监督学习、监督学习和深度学习等机器学习算法,并对其在个体识别、死亡时间推断、地理位置溯源等领域的探索性研究进行总结。此外,还系统剖析了机器学习算法在法医微生物研究中标准化流程、数据库建立和证据解释等方面存在的问题,并对其在法医微生物中的应用进行展望。

金刚烷胺在大鼠体内的死后再分布研究

目的 建立金刚烷胺的死后再分布动物模型,研究其在大鼠体内的死后再分布规律,为金刚烷胺相关案件的法医学鉴定提供实验依据。方法 126只雄性SD大鼠,随机分为3组(L组、M组、H组),按治疗极量、LD50和2LD50灌胃,未死的按照LD50平均死亡时间处死,仰卧位置于20℃条件下,按照0 h、6 h、12 h、24 h、48 h、72 h、96 h采集心血、外周血、心、肝、脾、肺、肾、脑、肌肉、睾丸并检测金刚烷胺的含量。结果 治疗极量的金刚烷胺入体后,在心血、心、肝中的含量在死后6 h前下降随后上升,在脾、肾、脑、肌肉和睾丸组织中的含量在死后48 h前都较为稳定,并于96 h点达到峰值,但在肺脏中的含量随时间呈现逐渐下降的趋势;LD50剂量的金刚烷胺入体后,在各组织中的含量均在死后24 h前有下降趋势,随后上升,在外周血、脾、肾、肌肉中的含量于死后48 h点达到峰值,在心血和睾丸中的含量于72 h点达到峰值,在肝、肺、脑中的含量于96 h点达到峰值;2LD50剂量的金刚烷胺入体后,在心、肝中的含量在死后12 h前有下降趋势,在肺、脑、肌肉中的含量在死后48 h前均有下降趋势,在心脏、肝、脾、肌肉、睾丸中的含量在死后96 h点达到峰值。结论 金刚烷胺中毒死亡大鼠体内存在死后再分布现象,可为金刚烷胺中毒死亡案件的法医学鉴定提供实验依据。

死亡人体组织中rRNA亚基的稳定性及影响因素评价

目的探讨人尸体组织中rRNA亚基表达水平的稳定性及影响因素。方法选取3例成人、3例婴幼儿大脑皮质和脾组织,在尸检即刻、48、72、96、120、144、168、192、216、240h,采用实时荧光定量RT-PCR法检测5s、5.8s、18s、28s rRNA的表达水平。结果两个年龄组两种组织中4种rRNA亚基表达量相比较均显示有差异(P<0.05)。同种组织比较:脑组织中两个年龄组最后一个时间点与第一时间点4种rRNA亚基的表达量均有差异(P<0.05),其他各时间点与第一时间点无显著性差异(P>0.05);脾组织中婴幼儿5s rRNA在最后一个时间点,其余3种rRNA亚基最后两个时间点与第一时间点比较有差异(P<0.05);成人5s rRNA最后一个时间点,5.8s rRNA亚基最后两个时间与第一时间点比较差异(P<0.05),其余两种亚基各时间点与第一时间点相比较均无差异(P>0.05)。结论尸体组织中rRNA亚基表达稳定性好,适于作为晚期死亡时间推断的内参基因使用,但需注意指标、组织和年龄段差异性。