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为探究皮肤微生物组能否用于识别不同人群职业及法医学调查，研究人员收集厨师、医护人员和学生的手掌与袖口拭子，对 16S rRNA 基因测序。结果显示不同职业环境下皮肤微生物群落有差异，构建模型预测职业有一定准确率，这表明皮肤微生物在法医学有应用潜力。
皮肤微生物组（Skin Microbiome）的组成和多样性受多种因素影响，其中工作环境在塑造人类皮肤微生物群落方面发挥着积极作用。以往研究表明，个人物品上残留的微生物群落可用于识别物品所有者。然而，很少有研究利用皮肤微生物组来识别不同人群的职业，或评估皮肤微生物组能否作为法医调查的工具。
在此项研究中，研究人员收集了厨师、医护人员和学生这三个职业群体的手掌和袖口拭子样本，并针对 16S rRNA 基因进行了下一代测序（Next-generation Sequencing），以此来描绘与每个职业相关的微生物群落特征。研究发现，不同的职业环境会导致皮肤微生物群落组成有所不同。在学生样本中，放线菌门（Actinobacteria）和厚壁菌门（Firmicutes）是优势菌门；与其他两种职业相比，厨师样本中的拟杆菌门（Bacteroides）和蓝细菌门（Cyanobacteria）相对丰度最高；此外，医护人员袖口样本中的变形菌门（Proteobacteria）相对丰度最高。
主坐标分析（Principal Co-ordinate Analysis）结果显示，样本大致可按职业分为三个聚类。线性判别分析效应量（Linear Discriminant Analysis Effect Size）结果表明，厨师、医护人员和学生都有各自独特的生物标志物。厨师的手掌和袖口样本中有 7 种共享生物标志物，医护人员有 2 种，而学生的共享生物标志物最多，达到 13 种，这意味着部分手掌皮肤微生物群落可通过接触摩擦转移到袖口上。因此，袖口样本中的微生物群落也可用于识别所有者的职业，这表明通过日常接触留在个人物品上的皮肤微生物，同样能为推断个人职业提供信息。
最后，研究人员基于微生物群的组成和相对丰度构建了随机森林模型（Random Forest Model）来推断研究对象的职业。该模型在手掌测试数据集上的准确率达到 76.92%，在袖口测试数据集上的准确率为 73.33%，所有袖口样本数据集的准确率为 70.97%。这些研究结果表明，不仅可以从皮肤微生物群推断个人职业，还能通过衣服袖口上残留的微生物群进行推断。尽管还需要进一步研究，但这些结果展示了皮肤微生物群作为预测人群职业的法医工具的潜力。
