在尸体分解过程中病毒社区的继承及其对估计死后间隔的潜力
Daijing Yu1,2,3, Yaru Mai1,2,3, Liuyaoxing Zhang1,2,3
1School of Forensic Medicine, Shanxi Medical University, Jinzhong, Shanxi, China.
Applied and environmental microbiology
|September 16, 2025
概括
病毒对于估计死后间隔 (PMI) 是至关重要的. 这项研究揭示了特定阶段的病毒生物标志物和用于在埋葬遗骸中准确预测PMI的机器学习模型,突出了分解过程中的病毒-细菌相互作用.
科学领域:
- 法医科学 法医科学 法医科学
- 微生物学 微生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 微生物群落对于尸体分解和死后间隔 (PMI) 估计至关重要.
- 研究一直专注于细菌和真菌,忽视了病毒,这是最丰富的生物实体.
- 病毒继承模式及其作为PMI生物标志物的潜力尚未得到充分探索.
研究的目的:
- 在埋葬的老鼠尸体的分解过程中调查病毒继承.
- 为了确定PMI估计的特定阶段的病毒生物标志物.
- 为准确的PMI预测开发一种基于病毒的新型框架.
主要方法:
- 在35天的分解过程中对病毒群体进行了元基因组学分析.
- 多样性分析 (α-和β-多样性) 和相关性分析 (斯皮尔曼,普罗克鲁斯特斯,曼特尔测试).
- 开发一种极端随机树 (ERT) 模型,用于使用病毒丰度数据进行PMI预测.
主要成果:
- 观察到不同的病毒继承模式,不同阶段的特定病毒家族在不同的分解阶段占主导地位.
- 证实PMI是病毒社区结构的重要驱动因素 (27%的差异解释).
- 该ERT模型实现了高PMI预测准确性 (测试组:R2 = 0.96,MAE = 2.54天).
- 在病毒和细菌社区之间发现了强烈的一致性和相关性.
结论:
- 这项研究建立了一个新的,基于病毒的框架,用于准确地估计埋葬遗骸中的PMI.
- 已识别的病毒家族作为PMI的可靠的特定阶段生物标志物.
- 研究结果表明,病毒在调节细菌群落和分解过程中的营养循环中起着关键作用.
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