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目的 构建基于微生物标记物的荧光复合检测体系,实现对唾液斑迹、阴道分泌物斑迹的区分鉴别。方法经文献检索结合本实验室前期工作,根据特异性和丰度筛选唾液和阴道分泌物微生物标记物;制备唾液斑迹、阴道分泌物斑迹样本,提取总DNA,利用毛细管电泳技术构建基于微生物标记物鉴别唾液、阴道分泌物的多重荧光标记复合扩增检测体系,并使用体液斑迹样本对体系特异性、灵敏度进行检验。结果 本研究筛选出5个唾液微生物标记物(微黄奈瑟氏菌Neisseria subflava、非典型韦荣氏菌Veillonella atypica、唾液链球菌Streptococcus salivarius、口腔链球菌Streptococcus oralis、凯托卟啉单胞菌Porphyromonas catoniae)和3个阴道分泌物微生物标记物(卷曲乳杆菌Lactobacillus crispatus、加氏乳杆菌Lactobacillus gasseri、短双歧杆菌Bifidobacterium breve),利用毛细管电泳技术构建了8重微生物荧光标记复合扩增检测体系,并使用140份样本对体系特异性进行验证;测试结果显示,唾液和阴道分... 相似文献
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目的 基于大鼠模型研究埋葬尸体骨骼微生物的群落演替规律,并以此推断死亡时间(PMI),为埋尸案件的死亡时间推断提供参考。方法 将20只大鼠埋葬于深度20 cm的土壤中,分别于5个时间点(7 d、14 d、30 d、45 d、60 d)采集上肢肱骨及下肢股骨,对细菌16S rRNA基因测序及数据分析,利用机器学习算法构建预测死亡时间的随机森林模型。结果 埋葬大鼠在60 d的分解过程中,上肢肱骨和下肢股骨微生物群落无显著差异,不同时间点微生物群落差异显著。在尸体腐败进程中,骨骼厚壁菌门、拟杆菌门相对丰度总体呈现上升趋势,变形菌门、放线菌门呈现下降趋势。利用随机森林算法筛选出与PMI相关的89个OTU作为标记物并进行预测模型的构建,其R2值可达86.32%,平均绝对误差(MAE)为2.11±1.81 d。结论 本实验基于埋葬大鼠模型所建立的骨骼微生物的死亡时间推断模型具有较好的准确性,可为埋葬案件的死亡时间推断提供参考。 相似文献
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根据<药品生产质量管理规范>(GMP)的要求,厂房必须按生产工艺和产品质量要求划分洁净级别,活微生物数应符合规定要求.100 000级洁净厂房一般适用于片剂、丸剂及其他制剂的生产,原料的精制、烘干、分装. 相似文献