综述：推进隐蔽墓葬的时间间隔估算：从法医生态基因组学的角度探讨使用大规模并行测序技术确定埋葬和迁移时间线的方法

《Frontiers in Microbiology》：Advancing time-since-interval estimation for clandestine graves: a forensic ecogenomics perspective into burial and translocation timelines using massively parallel sequencing

本文探讨土壤微生物群在估计时间自死亡（PMI）、时间自埋葬（PBI）和时间自转运（PTI）中的应用，提出法医生态基因组学框架，强调需通过多地区验证和标准化实验流程提升准确性，并整合机器学习模型优化预测。

　　在法医学研究中，确定个体死亡后的时间（如死后时间间隔，PMI）一直是关键任务之一。这一信息不仅有助于识别受害者，还能揭示死亡的时间、地点以及死亡的性质，甚至可以用于排除嫌疑人的不在场证明。然而，随着法医学技术的发展，人们开始关注更复杂的死亡后时间变化，例如尸体被埋藏后的时间（PBI）以及尸体被转移后的时间（PTI）。这些时间间隔的估计对于发现秘密掩埋的尸体、分析犯罪现场的动态变化以及重建事件过程至关重要。当前，法医昆虫学、法医植物学、法医真菌学等传统方法在死亡时间估计方面发挥了一定作用，但它们在处理尸体在晚期分解阶段时的准确性往往受到限制。此外，这些方法在评估PBI和PTI时也存在局限性，尤其是在尸体被移动或二次掩埋的情况下。因此，研究者开始探索新的工具和方法，以提高这些时间间隔估计的精确度和可靠性。

土壤微生物群落的分析为这一领域提供了新的可能性。微生物在死亡后对尸体的分解过程具有重要影响，它们在尸体周围土壤中的分布和变化能够反映出死亡后的时间动态。这种微生物群落的变化被称为“法医微生物时钟”，通过分析其组成和多样性，可以提供关于尸体在土壤中停留时间的信息。随着高通量测序技术（MPS）的发展，科学家们能够更快速、更全面地研究土壤微生物群落的动态变化，从而更准确地估计时间间隔。此外，这些微生物群落的变化还可能帮助确定尸体是否被移动过，即PTI。因此，研究者建议将土壤微生物群落作为法医时间间隔估计的辅助工具，并结合MPS技术进行深入分析。

在法医微生物学中，MPS技术的应用为研究提供了强有力的支持。通过分析土壤微生物群落的组成，可以建立一个时间间隔估计的模型，该模型不仅适用于死亡时间的估计，还能用于尸体被埋藏后的时间和尸体被转移后的时间。这些模型的构建依赖于对不同阶段微生物群落变化的深入理解，以及对环境条件、土壤类型、尸体处理方式等因素的综合考虑。然而，这些模型的适用性需要进一步验证，尤其是在不同生物地理区域和不同季节条件下。此外，微生物群落的多样性变化需要更精细的分类，以确保时间间隔估计的准确性。

研究还指出，土壤微生物群落的分析可以为法医调查提供额外的信息。例如，通过检测特定的微生物类群，可以判断尸体是否被移动过，或者是否在特定时间点被掩埋。这种微生物信息的获取对于犯罪现场的重建和案件的进一步调查具有重要意义。此外，研究强调了在法医微生物学中使用MPS技术的必要性，因为它能够提供更全面的数据，有助于更精确地估计时间间隔。然而，当前的研究仍然面临一些挑战，例如测序过程中的偏差、样本污染以及模型的泛化能力不足等问题。

为了确保微生物群落分析在法医调查中的有效性和可靠性，研究者建议采用标准化的实验设计和数据处理流程。这包括在样本采集、处理和分析过程中加入多种控制措施，如阴性对照、阳性对照和现场空白样本。此外，建议在数据处理时使用更精细的分类方法，如物种级别的分析，以提高时间间隔估计的准确性。同时，模型的验证需要考虑不同环境条件和尸体处理方式的影响，以确保其在不同情况下都能有效应用。

总的来说，土壤微生物群落的分析为法医学提供了新的视角和工具。通过结合高通量测序技术和其他分子生物学方法，研究人员可以更全面地了解尸体分解过程中微生物的变化，并利用这些信息进行时间间隔的估计。然而，这一领域的研究仍处于发展阶段，需要更多的实验验证和数据积累，以确保其在实际案件中的应用价值。此外，跨学科的合作和标准化的流程对于推动这一领域的发展至关重要。未来的研究应着重于不同生物地理区域和环境条件下的微生物群落变化，以提高其在法医学中的适用性和可靠性。同时，应加强对模型泛化能力的测试，以确保其在各种情况下的准确性。通过这些努力，土壤微生物群落的分析有望成为法医学中一个重要的工具，帮助科学家们更准确地估计死亡后的时间间隔，从而提高犯罪调查的效率和准确性。