混合痕跡からのバルクトランスクリプトームデータを用いた体液提供者の同定
Huan Yu1, Jiayan Li1, Jiaxin Ji1
1School of Forensic Medicine, Shanxi Medical University, No. 55 Wenhua Street, Yuci District, Jinzhong, Shanxi 030619, China.
Briefings in bioinformatics
|December 12, 2025
まとめ
本研究は、バルクトランスクリプトームデータが複雑な生物学的混合物を効果的に脱コンボリューションし、犯罪現場での体液提供者の特定に役立つことを実証する。この新しいアプローチは、法科学捜査のための混合物脱コンボリューションを強化する。
科学分野:
- 法科学
- 分子生物学
- バイオインフォマティクス
背景:
- 混合物の脱コンボリューションは法科学において重要ですが、特に複数の貢献者が関与する場合、困難です。
- RNAベースの遺伝子型判定は体液の割り当てに役立ちますが、トランスクリプトームシーケンシングは混合物の脱コンボリューションには十分に活用されていません。
研究 の 目的:
- バルクトランスクリプトームデータを使用して生物学的混合物を脱コンボリューションする実現可能性を調査すること。
- トランスクリプトームデータを使用して、複数の体液混合物における体液提供者を特定するための新しいアプローチを開発および検証すること。
主な方法:
- バルクトランスクリプトームデータから体液の割合を推定するための計算脱コンボリューション方法を開発しました。
- 正規化されていない発現プロファイルを用いた堅牢な回帰ベースの脱コンボリューションを利用しました。
- in silicoおよび実際の生物学的混合物の両方で方法をテストしました。
主要な成果:
- 混合物の体液組成は高い精度で決定されました。
- 特定の提供者に対応する一塩基多型（SNP）が正常に抽出されました。
- 個々の提供者の特定に対して高い尤度比と強力な証拠価値が達成されました。
結論:
- バルクトランスクリプトームデータは、法科学の文脈における混合物貢献者の特定のための実行可能なツールです。
- 本研究は、混合物脱コンボリューション技術を進歩させるための新しい道を提供します。
- 開発された方法は、複雑な混合物からの体液提供者の正確な特定を提供します。
