近年来,法医实践中复杂案件数量逐渐增多,需要联合使用短串联重复序列(short tandem repeat,STR)、单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNP)、插入缺失多态性(insertion/deletion polymorphism,InDel)、微单倍型(microhapl...近年来,法医实践中复杂案件数量逐渐增多,需要联合使用短串联重复序列(short tandem repeat,STR)、单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNP)、插入缺失多态性(insertion/deletion polymorphism,InDel)、微单倍型(microhaplotype,MH)等不同类型的遗传标记,为案件提供更多的参考信息。本研究筛选了24个常染色体STR(autosomes STR,A-STR)、24个Y染色体STR(Y-STR)、110个A-SNP、24个Y-SNP、9个A-InDel、1个Y-InDel、8个MH和Amelogenin共201个遗传标记,建立二代测序检测体系HID_AM Panel v1.0。根据DNA分析方法科学工作组(Scientific Working Group on DNA Analysis Methods,SWGDAM)的验证指南,对该体系的重复性、准确性、灵敏度、对降解样本的适用性、物种特异性、抗抑制性等指标进行评估。本体系分型结果与基于毛细管电泳方法检测的48个STR和Amelogenin结果完全一致,与ForenSeq™ DNA Signature Prep Kit重合的79个SNP分型结果完全一致;当DNA加入量不低于200 pg时可获得全部等位基因分型结果;当检测降解指数大于15.87的模拟降解样本时,检出成功率明显高于GlobalFilerTM PCR扩增试剂盒;当体系内血红素浓度不高于40μmol/L、靛蓝浓度不高于2 mmol/L、或腐殖酸浓度不高于15 ng/μL时,扩增无明显抑制;鸭、鼠、牛、兔、鸡的DNA特异性扩增较少;常规样本中STR检出率达99.74%,SNP、InDel、MH全部检出。综上所述,本研究建立的检测体系具有较高的准确性、灵敏度、物种特异性和抗抑制性,适用于降解样本的个体识别。展开更多
目的 分析2012—2022年Web of Science核心合集数据库中人工智能在法医学研究领域的文献,探索该领域的研究热点和发展趋势。方法 通过文献计量工具CiteSpace对2012—2022年Web of Science核心合集数据库关于人工智能在法医学领域的736...目的 分析2012—2022年Web of Science核心合集数据库中人工智能在法医学研究领域的文献,探索该领域的研究热点和发展趋势。方法 通过文献计量工具CiteSpace对2012—2022年Web of Science核心合集数据库关于人工智能在法医学领域的736篇文献进行可视化分析,对相关文献的作者、机构、国家(地区)、标题、期刊、关键词、引用的参考文献等信息进行分析。结果 736篇文献来自69个国家(地区)289家机构的355位作者,发表于220种期刊,发文量呈逐年上升趋势。其中美国发文量最高,中国位列第二,机构中司法鉴定科学研究院发文量最高。Forensic Science International、Journal of Forensic Sciences、International Journal of Legal Medicine在发表文献和被引频次中均排名靠前。对关键词进行分析发现,人工智能在法医学领域的研究热点主要集中在利用人工智能技术进行性别年龄推断、死亡原因分析、死亡时间推断、个体识别等方面。结论 应注重国际合作与机构间合作,加强交叉学科间的研究。探索先进的人工智能技术应用于法医各学科领域将是未来研究的热点与方向。展开更多
文摘近年来,法医实践中复杂案件数量逐渐增多,需要联合使用短串联重复序列(short tandem repeat,STR)、单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNP)、插入缺失多态性(insertion/deletion polymorphism,InDel)、微单倍型(microhaplotype,MH)等不同类型的遗传标记,为案件提供更多的参考信息。本研究筛选了24个常染色体STR(autosomes STR,A-STR)、24个Y染色体STR(Y-STR)、110个A-SNP、24个Y-SNP、9个A-InDel、1个Y-InDel、8个MH和Amelogenin共201个遗传标记,建立二代测序检测体系HID_AM Panel v1.0。根据DNA分析方法科学工作组(Scientific Working Group on DNA Analysis Methods,SWGDAM)的验证指南,对该体系的重复性、准确性、灵敏度、对降解样本的适用性、物种特异性、抗抑制性等指标进行评估。本体系分型结果与基于毛细管电泳方法检测的48个STR和Amelogenin结果完全一致,与ForenSeq™ DNA Signature Prep Kit重合的79个SNP分型结果完全一致;当DNA加入量不低于200 pg时可获得全部等位基因分型结果;当检测降解指数大于15.87的模拟降解样本时,检出成功率明显高于GlobalFilerTM PCR扩增试剂盒;当体系内血红素浓度不高于40μmol/L、靛蓝浓度不高于2 mmol/L、或腐殖酸浓度不高于15 ng/μL时,扩增无明显抑制;鸭、鼠、牛、兔、鸡的DNA特异性扩增较少;常规样本中STR检出率达99.74%,SNP、InDel、MH全部检出。综上所述,本研究建立的检测体系具有较高的准确性、灵敏度、物种特异性和抗抑制性,适用于降解样本的个体识别。
文摘目的 分析2012—2022年Web of Science核心合集数据库中人工智能在法医学研究领域的文献,探索该领域的研究热点和发展趋势。方法 通过文献计量工具CiteSpace对2012—2022年Web of Science核心合集数据库关于人工智能在法医学领域的736篇文献进行可视化分析,对相关文献的作者、机构、国家(地区)、标题、期刊、关键词、引用的参考文献等信息进行分析。结果 736篇文献来自69个国家(地区)289家机构的355位作者,发表于220种期刊,发文量呈逐年上升趋势。其中美国发文量最高,中国位列第二,机构中司法鉴定科学研究院发文量最高。Forensic Science International、Journal of Forensic Sciences、International Journal of Legal Medicine在发表文献和被引频次中均排名靠前。对关键词进行分析发现,人工智能在法医学领域的研究热点主要集中在利用人工智能技术进行性别年龄推断、死亡原因分析、死亡时间推断、个体识别等方面。结论 应注重国际合作与机构间合作,加强交叉学科间的研究。探索先进的人工智能技术应用于法医各学科领域将是未来研究的热点与方向。
