利用逆转录实时 PCR 结合特定 mRNA 标记多维预测模型推断法医唾液斑年龄的研究

在法医调查中，准确推断生物样本沉积时间至关重要。研究人员开展了利用逆转录实时 PCR（RT-qPCR）结合特定 mRNA 标记多维预测模型推断唾液斑年龄的研究。结果显示该模型预测能力强，这为法医调查提供了可靠工具，有助于确定生物样本年龄。

　　在法医科学领域，犯罪现场生物污渍沉积时间的推断一直是个难题。传统方法，如视觉观察、生化检测和 DNA 降解率分析等，存在诸多缺陷。这些方法不仅准确性有限，还极易受到温度、湿度和光照等外部因素的影响，而且缺乏特异性，难以区分不同时间沉积的污渍。此外，生物样本的个体差异，像留下污渍者的健康状况等，也会干扰降解过程，导致结果不稳定。正因如此，现有的技术往往只能给出大致估计，在精确的犯罪调查中可靠性大打折扣，毕竟准确的时间线对于锁定嫌疑人、重建犯罪过程至关重要。

为了解决这些问题，来自艾因夏姆斯大学（Ain Shams University）的研究人员展开了深入研究。他们致力于通过测量特定基因的表达水平来推断唾液斑的年龄，相关研究成果发表在《Egyptian Journal of Forensic Sciences》上。

研究人员采用了多种关键技术方法。在样本采集方面，他们遵循严格的伦理准则，选取了 10 名埃及参与者（5 男 5 女，平均年龄 30 岁），通过被动流涎法收集唾液样本，并确保样本不受 DNA 污染及 PCR 抑制剂的影响。样本处理过程中，运用了总 RNA 提取、互补 DNA（cDNA）合成、基于 SYBR Green 的定量实时 PCR（qPCR）等技术，以测定小脯氨酸丰富蛋白 1A（SPRR1A）、甘油醛 - 3 - 磷酸脱氢酶（GAPDH）和 β₂微球蛋白（β₂M）基因的表达水平。同时，利用 5 - plex qPCR 软件分析数据，并运用随机森林回归建立预测模型。

研究结果如下：

• 模型开发与估计公式：研究人员基于 SPRR1A 和 GAPDH 基因表达的倍数变化，构建了一个线性回归模型来估计唾液斑的年龄。公式为 T = - 3.40?log (FC^SPRR1A) - 12.43·log(FC^GAPDH) + 7.07 ，该公式中的系数是通过实验数据和机器学习模型确定的，对数转换有助于处理基因表达随时间的非线性衰减。
• 基因表达与沉积时间的关系：通过 qPCR 分析 10 名个体的唾液斑，发现 SPRR1A 和 GAPDH 基因表达均随时间下降。GAPDH 的降解速度比 SPRR1A 快，其 R²值更高，与沉积时间的相关性更强，在预测模型中起主导作用；而 SPRR1A 虽降解较慢，但也为模型提供了有价值的信息，二者结合提高了模型预测的准确性。
• 基因降解模式：β₂M 作为内参基因，在各时间点表达稳定，适合用于标准化。SPRR1A 和 GAPDH 呈现出可预测的降解趋势，其中 SPRR1A 降解相对较快，更适合检测较短时间间隔。

研究结论和讨论部分指出，该研究揭示了 SPRR1A 和 GAPDH 基因表达与唾液斑沉积时间的关系，并建立了可靠的预测模型。模型的 R²值为 0.773，能解释 77.3% 的沉积时间变异，平均绝对误差较小，对 30 天内的样本预测准确性较高。不过，研究也存在一定局限性，如样本量较小、未考虑环境因素对 RNA 降解的影响等。未来研究可进一步扩大样本量，纳入更多 RNA 标记和环境因素，利用机器学习算法优化模型，以提高其在实际法医调查中的可靠性和适用性。

总体而言，这项研究为法医唾液斑年龄推断提供了新的方法和思路，在法医学领域具有重要意义，有望推动法医科学的进一步发展。