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在法医学分子生物学中，确定生物痕迹沉积时间对案件重建至关重要。研究人员开展 “TrACES” 项目，通过靶向 RNA 测序预测血痕沉积时间。结果显示，最佳模型 RMSE 为 3h44min，78% 预测在 ±4h 内正确。该研究为法医学痕迹沉积时间判断提供重要依据。
在法医学的世界里，准确还原犯罪现场的每一个细节就如同拼图游戏，每一片 “拼图” 都至关重要。而生物痕迹沉积时间，无疑是其中关键的一块。以往，法医分子生物学主要聚焦于从犯罪现场的生物痕迹中识别个体身份，但对于这些痕迹是何时、如何留下的，却缺乏有效的判断手段。这就好比知道了拼图中的某些图案，但却不清楚它们在整个场景中的先后顺序，使得犯罪现场的重建总是不够完整。
为了解决这一难题，来自国外的研究人员开展了 “TrACES”（转录组分析用于证据痕迹的背景化，Transcriptomic Analyses for the Contextualisation of Evidential Stains）项目。他们致力于通过靶向 RNA 测序技术，找到预测血痕沉积时间的方法。这项研究成果发表在《Forensic Science International: Genetics》上，为法医学领域带来了新的曙光。
研究人员运用了多种关键技术方法。首先是样本采集，他们从 51 名健康志愿者（20 名男性，31 名女性）处收集血液样本，这些志愿者在排除多种影响睡眠 - 觉醒周期的因素后参与研究。样本采集于一天中的 8 个特定时间点（8AM、11AM、2PM、5PM、8PM、11PM、2AM、5AM），并经过一系列处理，包括 RNA 提取、cDNA 合成等。然后利用靶向 cDNA 测序技术，在 Ion S5 仪器上对目标基因表达进行定量分析，同时采用多种统计方法构建预测模型。
下面来看看具体的研究结果：
- 统计模型的开发与评估：研究人员利用 4 种不同的统计方法（惩罚回归（PR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和 TimeSignatR）构建预测模型，将时间建模为分类变量或连续变量。结果发现，连续建模方法比分类建模方法更合适，PR 模型表现最佳，其均方根误差（RMSE）为 3 小时 44 分钟，78% 的预测在 ±4 小时内正确。同时，研究还发现所有算法对深夜或清晨沉积的样本预测更准确，下午 / 晚上沉积的样本预测准确性较低。
- 模型评估 - 供体属性：考虑个体间基因表达差异进行归一化处理后，PR 模型的 RMSE 降至 2.62 小时，表明个体差异对预测准确性影响显著。然而，纳入供体年龄和性别信息并未显著提高预测准确性，其他供体特征和活动（如昼夜类型、季节、咖啡因摄入等）对预测误差也无显著影响。
- 模型评估 - 样本属性：评估样本储存时间和稀释对模型的影响发现，储存 16 天的样本与 48 小时的样本预测结果相关性强，但 RMSE 有所增加；RNA 输入量降低会导致预测准确性下降，输入量为 0.5ng 时相关性不显著。
- 生物体液鉴定（BFI）：通过引物面板对样本进行生物体液鉴定，408 个血液样本中均检测到血液标记物，表明样本为血液，且未检测到其他体液存在的迹象。
在研究结论和讨论部分，该研究虽然目前无法在刑事审判的评估阶段可靠应用，但在调查阶段能提供有价值信息。研究人员指出，个体差异显著影响预测准确性，未来了解更多影响因素可能提高模型性能。同时，样本完整性、储存条件和 RNA 输入量等也会影响预测准确性，需要进一步研究。此外，研究还为法医学中靶向 cDNA 测序技术的标准化应用奠定了基础。
总的来说，这项研究首次基于靶向 RNA 测序建立了血痕沉积时间的预测模型，是法医学痕迹沉积时间研究的重要一步。它为解决法医学中生物痕迹沉积时间的难题提供了新的思路和方法，尽管目前还存在一些局限性，但未来随着研究的深入，有望在法医学领域发挥更大的作用，帮助警方更准确地还原犯罪现场，推动司法公正的实现。
