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溺水诊断是法医学研究的关键难题，传统方法如硅藻分析存在局限。研究人员通过 16S rRNA 测序分析溺水与死后浸泡小鼠肺部微生物群落差异，构建随机森林模型。结果显示该模型预测准确率高（AUC=0.96） ，为溺水诊断提供新途径。
在法医学领域，溺水诊断一直是个棘手的问题。全球范围内，溺水是导致意外死亡的常见原因之一 。在实际案件中，当尸体高度腐败或只剩骨骼时，溺水的外部特征往往消失不见，此时实验室检测就成为诊断溺水的关键手段。传统的硅藻分析方法，虽然因成本低、操作简单在国内外法医实验室广泛应用，但它也有不少缺点。比如，该方法反应剧烈，安全性差，还会造成环境污染，而且硅藻的回收率较低。同时，硅藻可能通过多种途径进入人体胃肠道，导致形态学检测出现假阳性结果。
随着高通量技术的飞速发展，16S rRNA 基因测序技术为溺水诊断带来了新希望。它能全面展示微生物种群的整体特征，准确识别样本中的微生物种类。基于此，广州法医科学研究所、南方医科大学法医系等机构的研究人员开展了一项研究，旨在揭示溺水和死后浸泡小鼠肺部微生物群落的差异，寻找与溺水相关的特征微生物标记，并利用机器学习方法构建溺水推断模型。研究成果发表在《BMC Microbiology》上，为法医学溺水诊断领域提供了重要的参考依据。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，选用 324 只八周龄雄性 C57BL/6N 小鼠，构建溺水和死后浸泡模型，分别在死后 1 天、4 天和 7 天采集肺部样本。然后，对样本进行 DNA 提取，接着通过 PCR 扩增小鼠样本 16S rDNA 的 V3 - V4 区域，并在 Illumina NovaSeq 6000 平台测序。最后，运用多种生物信息学分析方法，如利用 fastp 软件进行质量控制，使用 FLASH 软件合并序列，借助 Deblur 工具去噪等，并在 R 软件中进行数据可视化和模型分析。
研究结果
- α 多样性差异：研究人员分析了溺水组和死后浸泡组小鼠肺部组织的 α 多样性，发现两组在观测到的操作分类单元（OTU）数量和香农多样性指数上存在显著差异。在第 1 天，溺水组的 OTU 计数（234.77±16.60）显著高于死后浸泡组（171.32±9.22），但随着时间推移，溺水组 OTU 计数急剧下降，而死后浸泡组下降较为平缓。香农多样性指数方面，第 1 天溺水组低于死后浸泡组，到第 7 天则高于后者。
- 主坐标分析（PCoA）：通过 PCoA 分析，研究人员发现溺水组和死后浸泡组的微生物群落存在明显差异。在 PCo1 和 PCo2 的分离下，溺水样本主要聚集在右下象限；在 PCo1 和 PCo3 的区分下，溺水样本主要位于右侧。基于 Bray - Curtis 距离的 PERMANOVA 分析也显示两组间存在显著差异（pseudo F=32.79，??p=0.001 ）。
- LEfSe 分析：利用线性判别分析效应量（LEfSe）分析，研究人员确定了不同分类水平下两组间的差异物种。在门水平上，有厚壁菌门（Firmicutes）和变形菌门（Proteobacteria）；在属水平上，有大肠杆菌 - 志贺氏菌属（Escherichia - Shigella sp.）等。其中，厚壁菌门、芽孢杆菌纲（Bacilli）等不仅在溺水样本中具有较高的线性判别分析（LDA）分数，且属于同一分类分支，可能作为区分溺水和死后浸泡的微生物标记。
- 随机森林模型性能评估：研究人员使用 H2O 随机森林模型进行分析，该模型在多个评估指标上表现出色。在训练集上，模型的均方误差（MSE）为 0.0497 ，根均方误差（RMSE）为 0.2230，对数损失为 0.2132 ，平均每类误差为 0.0185 ，曲线下面积（AUC）达到 0.9919 。在对来自 L3 的 108 个样本进行预测时，模型准确率达到 90.74%，AUC 为 0.96 。模型性能在早期（第 1 天）最佳，准确率可达 98.22%，AUC 为 1.00 ，随着时间推移准确率略有下降，但 AUC 保持稳定。通过 SHAP 分析确定了影响模型预测的关键微生物类群，如摩根菌科（Morganellaceae）、肠杆菌科（Enterobacteriaceae）等。
研究结论表明，随机森林模型在不同地点和时间点都展现出强大的预测能力，能够有效区分溺水和死后浸泡情况，显著提高了溺水诊断的准确性。同时，研究还确定了一系列与溺水相关的关键微生物标记，为法医学溺水诊断提供了新的生物标志物。不过，微生物群落受环境因素影响较大，这给法医学模型的标准化带来挑战。未来研究应进一步优化模型，探索将下一代测序（NGS）技术与传统法医方法相结合，建立更完善的诊断工具。此外，构建详细的微生物数据库对于区分腐败相关微生物入侵和溺水特异性特征至关重要，有助于提高法医微生物学诊断的可靠性。这项研究为法医学溺水诊断开辟了新方向，推动了法医微生物学的发展，有望在实际案件中发挥重要作用，帮助法医更准确地判断死亡原因。
