线粒体DNA和端粒与年龄相关性的研究进展

用DNA技术从分子水平上推断年龄,已成为法医学和人类学研究领域的新热点。目前用于年龄推断研究的DNA标记主要是线粒体和端粒。本文从线粒体DNA和端粒的概念、线粒体DNA的缺失和突变、端粒长度变化与年龄的相关性等方面对该领域的研究进展进行了综述。旨在为法医实践及进一步的研究提供新的方法和思路。     

肋软骨分析检验技术在法医学中的应用

传统法医人类学对肋软骨的分析检验仅限于形态学检验.近年来,法医影像学以及分子遗传学的发展丰富了人类肋软骨的分析检验技术,并且已经能够运用于法医学实践中.本文从肋软骨的组织学特性入手,综述了近年来肋软骨在法医人类学性别判定、年龄推断等方面的研究进展,以期为同行提供借鉴和参考.     

分子生物学方法推断年龄的研究进展

<正>根据骨骼和牙齿的形态学改变，通过多项观察指标的联合评价，能较准确地推断年龄。但对于软组织或斑痕检材，如皮肤、血痕、精斑等，就无法用形态学观察推断年龄。近年来，用化学、分子生物学方法或技术推断年龄研究，已成为法医学和人类学领域新的热点。本文作者根据近年来国内外一些文献资料，就其用分子生物学方法或技术推断年龄的研究进行综述，旨在为法医实践及进一步的研究提供新的方法或思路。     

机器学习技术结合Y染色体CpG位点推断男性年龄

目的 年龄推断作为个体特征描绘关键环节之一，在法医实践中的地位愈发重要，然而从混合斑中推断出个体年龄是一个尚未解决的难题。本研究通过筛选Y染色体上CpG位点并结合机器学习算法构建男性个体年龄推断模型。方法 从GEO数据库筛选男性血液甲基化数据，按照年龄变化趋势对Y染色体上的位点进行差异性分析。对Y染色体上的差异性CpG位点进行线性回归拟合并计算Spearman相关系数，基于年龄相关CpG位点构建支持向量机、梯度提升机、随机森林、多元线性回归、K最邻近等5种机器学习模型用于年龄推断模拟和验证。结果差异性分析得到26个CpG位点，通过线性拟合得到8个年龄相关CpG位点。五种机器学习训练模型推断年龄的平均绝对偏差（Mean Absolute Deviation,MAD）范围从5.19岁～7.68岁。在验证阶段的数据集中，支持向量机的年龄推断模型表现最佳，MAD为5.43岁。结论 本研究基于机器学习算法验证了Y染色体上的CpG位点对男性个体年龄推断的可行性，为法医实践提供有效依据。     

基于牙本质-牙髓复合体增龄性变化推断年龄的研究进展

年龄推断是法医学实践中的热点问题,同时也是难点问题。牙齿是人体最坚硬的器官,在体外保存时间较长。随着年龄增长,继发性牙本质逐渐生成,髓腔体积不断减小,法医牙科学家提出通过牙本质-牙髓复合体的增龄性变化来推断年龄。近年来该方法在法医学年龄推断中得到了广泛应用。随着影像学技术的发展,法医牙科学家提出了多种方法评估牙本质-牙髓复合体增龄性变化从而推断年龄,不同测量方法各有优缺点,这要求法医工作者需根据实际情况对多种方法综合运用,提高年龄推断的准确性。本文对国内外利用牙本质-牙髓复合体进行年龄推断的研究现状进行综述,以期对相关领域研究提供参考。     

现场生物斑迹遗留时间推断研究进展

就现场提取的生物检材而言,我们除了需要准确获得DNA STR分型进行个体识别和亲子鉴定,还希望能够通过技术手段获知其遗留时间、空间定位等更多信息。本文以血迹为主要研究对象,就国内外采用光学、细胞生物学、分子生物学等方法推断生物斑迹遗留时间进行总结,并对法医微生物学这一法庭科学新领域在时空线索推断中的应用做以介绍,为现场生物斑迹遗留时间推断研究提供参考。     

CT技术在骨骼年龄推断研究中应用的进展

法医人类学应用诸多学科的研究方法和先进技术,对个体骨骼识别进行广泛的研究.年龄推断是法医人类学领域中一项重要的研究课题.随着影像学技术的迅速发展,法医人类学家开展了将计算机断层扫描(CT)技术应用于法医人类学领域的研究.CT具有连续快速扫描的成像能力以及强大的图像后处理功能,能够提供多种模式的高分辨骨骼重组图像,对于活体和遗骸的法医人类学鉴定都具有重要意义.本文将综述近年来CT在骨骼年龄推断研究中应用的进展.     

18岁年龄推断的法医影像学研究进展

18周岁年龄节点在司法审判、移民、竞技体育中均有重大意义,18岁年龄推断是法医实践工作的难点之一,也是法医基础研究应面对的问题。目前常用的指标包括锁骨胸骨端、髂嵴、第三磨牙、四肢骨近关节端。18岁年龄推断的常用影像方法多样,包括平片、CT、超声、MRI,薄层CT是目前主要研究手段,但逐渐向无辐射的MRI发展。统计方法多采用一般描述性分析,但其统计效能低,因此逐渐有作者提出应用ROC、数据挖掘技术等高功效的统计方法推断年龄。既往研究显示上述指标的完全发育成熟在18岁年龄推断中有一定意义,可用于18岁年龄推断,多指标的联合应用及高功效的统计方法将会提高18岁年龄推断的准确性。     

人体表型特征的DNA分子鉴识——5年新进展

人体外部可见特征(externally visible characteristic,EVC)的分子鉴识,也被称为法医DNA表型(forensic DNA phenotyping,FDP)推断。在常规调查无法确定罪犯身份、DNA数据库未成功比对时,可作为"分子目击证人",通过从犯罪现场留下的生物检材或未知名尸体中获取DNA,推断其外部可见表型特征,以协助侦破案件。近年来,筛选不同EVC相关分子标记的研究多有报道,一部分EVC的推断已经具有一定的准确性,如发色和虹膜颜色。随着人体外部表型特征分子遗传学基础研究的持续深入,以及分子生物学技术的不断创新,将促进人体表型特征DNA分子鉴识的飞速发展。     

法医牙科学研究进展CSCD

法医牙科学是法医学与口腔医学的交叉学科,通过科学地收集、检测、评价牙科证据而为司法实践提供有法律效力的证明资料。本文从年龄推断,性别推断,种族、职业及生活习惯推断,个体识别,家庭暴力或虐待行为判定等方面对法医牙科学的应用现状进行综述,并对其未来应用进行展望,希望对法医牙科学体系进行不断的补充和完善,使其在法医学甚至司法实践中更好地发挥作用。     

法医昆虫学死亡时间的推断与Daubert规则之思考

死亡时间(postmortem interval,PMI)推断一直是法医工作的重点和难点之一,法医昆虫学在PMI推断上有着独特的优势。近年来,法医昆虫学的理论和技术不断丰富,但在研究和实践中仍然有许多问题。Daubert规则的提出,对应用法医昆虫学知识推断PMI的可信度及准确度提出了更多的要求。本文围绕Daubert规则从生态学、数量遗传学、种群遗传学、分子生物学、微生物学等角度综述了这些理论在法医昆虫学中的应用,为基础理论研究和法医实践之间搭建了一座桥梁,以便运用法医昆虫学在PMI推断中为司法实践提供更准确的依据。     

肋骨的个体识别

根据骨骼进行身高推断、性别判定、年龄判定以及同一认定等是法医人类学个体识别的重要内容。肋骨是骨骼系统的重要组成部分，在性别和年龄的判定中具有重要的应用价值。本文主要就肋骨在性别和年龄判定两个方面的国内外研究做一概要回顾，为肋骨的进一步研究提供参考。     

基于CiteSpace的法医齿科学研究发展态势分析

目的 基于文献计量学方法,实现法医齿科学研究动态可视化,以期捕捉研究热点,明确未来发展趋势。方法 在Web of Science核心数据集中依据特定主题词搜索1995年1月—2020年12月发表的文献,采用CiteSpace 5.7.R5W软件对发文国家、机构、学科领域、作者、共被引期刊、关键词等进行可视化分析。结果 发文年度分析表明法医齿科学研究文献呈现逐年上升趋势,最近5年年度发文量达110篇以上。发达国家是主要的供稿来源,平均中心度>0.2。法医齿科学研究涉及口腔医学、生物、计算机、医学影像学等多个学科,学科交叉明显。关键词聚类分析共获得115个节点,主要以个体识别、年龄推断为主线,关键词热点突现与新技术密切相关。基于群体的齿科学调查、对传统牙龄推断法的改善、基于新技术的牙龄推断是当前法医齿科学较热门的研究方向。结论 发展中国家亟须提高相关研究的关注度。建立并充实本地区齿科数据库,结合前沿高端技术开发新型齿科鉴定方法,基于先进信息技术开发识别程序,可能是未来法医齿科学学科发展的重要方向。     

法医牙科学研究进展

法医牙科学是法医学与口腔医学的交叉学科,通过科学地收集、检测、评价牙科证据而为司法实践提供有法律效力的证明资料。本文从年龄推断,性别推断,种族、职业及生活习惯推断,个体识别,家庭暴力或虐待行为判定等方面对法医牙科学的应用现状进行综述,并对其未来应用进行展望,希望对法医牙科学体系进行不断的补充和完善,使其在法医学甚至司法实践中更好地发挥作用。     

根据长骨线性骨折愈合X线表现与骨折时间推算

在法医临床学鉴定中，因车祸、高坠及伤害等导致的肢体骨折日渐增多，都涉及到对骨折时间的法医学鉴定。本研究选择不同年龄人体长骨线性骨折的X线片进行观察和分析，得到不同年龄人体长骨愈合的影像数据并进行统计学处理，为根据长骨线性骨折X片表现推断骨折时间的法医学鉴定提供数据支持，初步探讨根据骨折X片表现推断骨折时间的方法。     

DNA甲基化与个体年龄的相关性研究进展

年龄推断在法医实践中占有重要的地位。分子生物学的巨大进展使得人们借助于生物学标记推断个体年龄成为可能。作为表观遗传学重要组成部分的DNA甲基化，在机体生长、发育、衰老的过程中存在着动态变化过程．通过检测DNA甲基化改变，有望构建与之相关的年龄变化模式，用以推断个体年龄。本文着重介绍DNA甲基化水平的改变与个体年龄的相关性及其在判断个体年龄方面的前景。     

耻骨联合面推断年龄较大偏差原因分析

在法医实践中,利用耻骨联合推断年龄的方法得到了广泛应用和不断发展.根据耻骨联合推断年龄,理论上要求年龄在14岁～30岁期间,误差仅±1岁;在30岁～50岁期间,误差为±2岁.但南于骨骼的年龄变化受多因素影响,可产生形态变异,影响年龄判断,利用耻骨联合推断年龄也难免出现较大偏差.笔者在实际工作中遇见两例利用耻骨联合面推断年龄时,结果出现较大偏差,且偏差都在10岁以上.本文结合法医工作者的法医实践,参考相关文献,对造成此偏差的原因进行分析讨论.     

法医SNP系谱推断技术研究进展

法医SNP系谱推断技术是利用基因组中的高密度SNP数据，基于血缘同源片段长度分析等算法，推断远亲缘关系的一种新型侦查技术手段。与传统STR亲缘关系鉴定方法相比，法医SNP系谱推断技术可以分析更远的亲缘关系，且可以在社会公共DNA数据库中进行家族关系搜索，应用场景更为广阔，包括犯罪嫌疑人查找、受害者的身源鉴定、失踪人口寻找等。本文就法医SNP系谱推断技术的遗传学原理、高密度SNP分型技术、常用的推断算法以及在低质量DNA中的应用等方面的研究进展进行阐述，以期为该技术应用时选择合适的检测技术和亲缘关系分析算法提供思路。     

基于机器学习技术通过精液miRNA推断个体年龄

目的 年龄推断作为个体特征描绘关键环节之一,在法医实践中的地位愈发重要。本研究通过机器学习算法构建精液相关MicroRNAs(miRNAs)的年龄推断模型。方法 从GEO数据库筛选精液miRNAs数据集,按照年龄变化趋势对样本进行差异分析。对差异基因进行线性回归拟合并计算Pearson相关性,基于显著相关miRNAs构建深度学习、梯度提升机、分布式随机森林、广义线性模型等4种机器学习模型用于年龄推断模拟和验证。结果差异分析得到11个差异miRNAs,通过线性拟合得到5个显著相关miRNAs (hsa-miR-95-3p,hsa-miR-181c-5p,hsa-miR-203a-3p,hsa-miR-205-5p,hsa-miR-409-5p)。四种机器学习训练模型推断年龄的平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）范围从2.41～4.23岁。在随机抽取的测试集中,深度学习模型表现最佳,MAE为2.27岁。结论 本研究基于机器学习算法初步验证了精液相关miRNAs在年龄推断领域的可行性,为法医实践提供有效依据。     

利用椎体进行个人识别的研究进展

个人识别在法医实践中占有重要地位，主要包括判定种族、推断身高、判定性别和推算年龄。本文综述了近年来国内外利用椎体进行个人识别的成果。并对椎体个人识别的研究进行了展望。