Identificación de los donantes de fluidos corporales a partir de tinciones mixtas utilizando datos de transcriptomas...

Área de la Ciencia:

• Ciencia forense
• Biología molecular
• Bioinformática

Sus antecedentes:

• La deconcavación de mezclas es crucial en la ciencia forense pero desafiante, especialmente con múltiples contribuyentes.
• La genotipificación basada en ARN ayuda en la asignación de fluidos corporales, pero la secuenciación del transcriptoma está infrautilizada para la deconcavación de mezclas.

Objetivo del estudio:

• Investigar la viabilidad de utilizar datos de transcriptomas a granel para la deconcavación de mezclas biológicas.
• Desarrollar y validar un enfoque novedoso para la identificación de donantes de fluidos corporales en mezclas de múltiples fluidos corporales utilizando datos transcriptómicos.

Principales métodos:

• Se desarrollaron métodos computacionales de deconcavación para inferir las proporciones de fluidos corporales a partir de datos de transcriptomas a granel.
• Se utilizó deconcavación robusta basada en regresión con perfiles de expresión no normalizados.
• Se probó el método tanto en mezclas biológicas in silico como reales.

Principales resultados:

• Se determinaron las composiciones de fluidos corporales de las mezclas con alta precisión.
• Se extrajeron con éxito polimorfismos de nucleótido único (SNPs) correspondientes a donantes específicos.
• Se lograron altos índices de probabilidad y un fuerte peso probatorio para la identificación individual del donante.

Conclusiones:

• Los datos de transcriptomas a granel son una herramienta viable para identificar contribuyentes de mezclas en contextos forenses.
• Este estudio proporciona nuevas vías para avanzar en las técnicas de deconcavación de mezclas.
• El método desarrollado ofrece una identificación precisa de los donantes de fluidos corporales a partir de mezclas complejas.