基于多器官代谢组学与机器学习算法的不同环境温度下死后间隔精准预测模型研究

法医实践中，死后间隔(PMI)估算一直是难题。来自国内的研究团队通过GC-MS平台分析机械性窒息SD大鼠肝、肾、股四头肌在不同温度下的代谢物变化，运用多变量统计和机器学习建立支持向量回归(SVR)模型。研究发现多器官联合模型精度更高，并构建出适用于5-35℃的通用PMI预测模型，为代谢组学在法医学应用奠定基础。

　　

法医学领域长期面临死后时间推断(postmortem interval, PMI)的精准判定难题。最新研究采用气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)对机械性窒息死亡的Sprague Dawley大鼠进行多器官（肝脏、肾脏、股四头肌）代谢组学分析，在5-35℃环境温度梯度下捕捉到24、18、19种与PMI显著相关的差异代谢物。研究团队创新性地将支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法应用于单器官与多器官代谢组学数据建模，发现整合多器官代谢特征的模型展现出更优异的预测性能。特别值得注意的是，该研究首次构建了包含温度变量的通用PMI预测模型，其预测范围可覆盖常温至高温环境（5-35℃）。这项突破不仅证实了多器官代谢组学模型在不同环境温度下PMI预测的可靠性，更为代谢组学技术在法医实践中的实际应用提供了重要方法论支撑。实验中采用的多变量统计分析策略有效降低了传统单一标记物方法的误差率，而机器学习算法的引入则实现了从全局代谢网络角度解读生物标志物的协同变化规律。