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全新法医学死亡时间推测方法——mRNA保守的小秘密

【2019-03-28】

       对受害者死亡时间的准确推断,是法医工作极为重要的一环。通过确定死亡时间,刑侦人员可以基本确认作案时间、缩小侦缉范围、协助确认嫌犯等。可以说,死亡时间的推断是刑侦证据链中不可或缺的组分。然而,不同于影视文学作品中或激情或浪漫的描述,现实中要准确推断死亡时间是一件相当困难的事。也因此,判断死亡时间成为法医学研究的重点之一。



       随着方法学研究的不断深入,法医工作者们也有了更多的手段来推断受害者的死亡时间,例如通过测量尸体温度、尸斑出现情况、肌肉僵硬状态、蝇蛆生长情况等等。

 

       然而,这些方法最多只能精确到小时。为了更准确地推断死亡时间,法医工作者们一方面综合多种手段,取不同方式推断的平均值,力图减少误差;另一方面也开始借助新技术的力量,试图开发更精确的方法。


       今天,大阅哥带大家来看看一个新的发现,让mRNA吐露出它所保守的死亡时间的小秘密。



       人体死亡是有一个精确时间点的。然而,当死亡发生时,人体细胞并不会立刻停止生理活动。在死亡发生后的一段时间内,细胞内的基因转录仍在进行。死亡事件造成人体血液停止循环,细胞处于缺氧状态,随之启动了许多应激措施,基因转录也发生显著变化;此外,处于尸体内部环境的组织细胞,其RNA也不会立即快速降解,而是遵循某种规律,按照一定的速率降解。因此,死者的mRNA就携带了患者死亡时间的相关信息。



       一群来自西班牙的研究者通过采用GTEx数据库(www.gtexportal.org)的RNA测序数据完成了此项研究,相关成果去年发表于 Nature Community[1]。死亡后间隔时间(post-mortem interval, PMI)被定义为死亡时刻到GTEx项目采集样本为止的时间间隔,涉及36种组织类型,共包含540名贡献者的7,105份样本。这些贡献者的实际死亡时间范围为17分钟~29小时


       研究者首先对mRNA的表达情况和降解情况进行了整体分析。分析结果表明:随着死亡时间的推移,不同组织中转录情况发生显著改变的基因数量差异很大;不同组织的基因转录情况和PMI的相关性也不尽相同。这提示我们,要选取那些和PMI相关性强的组织来构建统计模型。

 

       研究者采用了被称为梯度提升树模型(GBDT)的机器学习算法来实现此回归问题。首先,他们使用每一种组织的基因转录数据来推测死亡时间。结果显示,不同组织得到的结果确实存在差异,但整体的表现良好,模型误差(实际死亡时间减推测时间,带正负号)较小。其平均误差为+9.45分钟,中位误差为-63.75分钟!比我们开始提到的传统方法精确(实际应用和研究结果或有差异)。选取其中误差较小的20个组织数据,构建一个综合统计模型,结果如下:



       总的来说,此模型倾向于高估死亡时间。而其中和实际死亡时间相关性最大的组织为:皮下脂肪、肺、甲状腺和接触阳光的皮肤。综合四者的基因表达情况,再次构建预测模型的R2=0.86,预测能力和准确性再上一层楼。

 

       上面是利用基因转录水平来构建模型的结果。与此同时,研究人员还采用RNA降解水平进行了相似的工作。他们使用转录完整性参数(transcript integrity number, TIN)进行建模,得到了和前述转录水平方法准确性近似的预测模型。然而,他们发现这两种模型中所用到的mRNA种类是不同的,这说明人体死亡后mRNA的改变是转录状态和降解状态同时变化的结果,而本研究中所采取的方法可以捕捉到这些规律的变化,让沉默的RNA开口说出受害者死亡时间的秘密。



       目前,这仅仅是一项研究成果,距离实际应用到刑侦工作中还有很长的路要走。需要考虑的因素主要有以下几点:


1. RNA检测和分析技术比较复杂,短期内很难普及;

2. 样本极易受到环境因素干扰。比如低温可能会降低基因转录速率和降解速率,干扰预测结果,而很多传统方法不准确的原因就在于复杂环境因素的影响很难排除;

3. 本方法只适用于短期死亡时间的预测。随着时间的进一步推移,细胞逐渐死亡,各种生化反应都会终结。而RNA相对不稳定,降解过程相对较快。


       这些因素都提示我们,mRNA检测不适合用于死亡较长时间后的推测工作

 

       但我们要相信,技术的进步终将解决我们的问题。本研究只是一个起点,随着我们对于死亡后人体内各类反应、物质变化认识的深入,我们终将能够更准确地推断死亡时间。如果您有更准确推断死亡时间的好点子,欢迎随时和我们交流。大阅哥很期待能助力您攀登法医研究高峰,与您携手同行!


参考文献:

Ferreira, Pedro G., et al. The effects of death and post-mortem cold ischemia on human tissue transcriptomes. Nature communications. 

DOI:10.1038/s41467-017-02772-x

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