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使用蛋白质芯片技术与多变量分析方法相结合的死后间隔估计.

Xu-Dong Zhang1, Yao-Ru Jiang2, Xin-Rui Liang1

  • 1School of Forensic Medicine, Shanxi Medical University, Jinzhong 030600, Shanxi Province, China.

Fa yi xue za zhi
|June 5, 2023
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

骨肌中的蛋白质变化可以估计死后间隔 (PMI). 先进的蛋白质芯片技术和多变量分析为法医科学中准确的PMI确定提供了一种新方法.

关键词:
费舍尔的歧视性分析反向传播神经网络的神经网络.法医病理学 法医病理学在死后的间隔间隔.蛋白质芯片是一种蛋白质芯片.蛋白质表达特征 蛋白质表达特征鼠类 鼠类 鼠类 鼠类 鼠类

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科学领域:

  • 法医科学 法医科学 法医科学
  • 生物化学 生物化学
  • 蛋白质组学是指蛋白质组学

背景情况:

  • 估计死后间隔 (PMI) 在法医调查中至关重要.
  • 骨肌肉组织在死亡后经历蛋白质变化,这与过去的时间相关.

研究的目的:

  • 开发一种方法来估计PMI使用骨肌肉中的蛋白质表达特征.
  • 评估蛋白质芯片技术和多变量分析用于PMI的有效性.

主要方法:

  • 从老鼠骨肌肉中提取水溶性蛋白质,在10个死后的时间点.
  • 使用主要成分分析 (PCA) 和正交部分最小平方 (OPLS) 分析了蛋白质表达特征.
  • 为了PMI估计,构建了费舍尔区分和背向传播 (BP) 神经网络模型,并对人类骨肌肉数据进行了验证.

主要成果:

  • 鼠骨肌中的蛋白质表达特征与PMI有显著的差异.
  • 对于PMI估计,BP神经网络模型实现了高准确度 (98.2%的内部,95.8%的外部验证).
  • 对人类骨肌样本的集群分析显示,死后4天至25小时之间存在显著的蛋白质表达差异.

结论:

  • 蛋白质芯片技术提供了一种快速可靠的方法来获得骨肌肉蛋白质配置文件.
  • 多变量分析模型,特别是BP神经网络,显示了准确PMI估计的前景.
  • 这种方法为法医确定死后间隔提供了一个新的策略.