结合ATR-FTIR光谱、差异表达基因与机器学习技术估算食腐昆虫滞育期持续时间

《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》：Combining ATR-FTIR spectroscopy and DEGs with machine learning for necrophagous insect diapause duration estimation

　　

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  RNA测序揭示了Sarcophaga peregrina滞育期间具有动态表达模式的14个差异表达基因（DEGs）。
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  将光谱数据与基因表达相结合，与单一模态方法相比，提高了滞育持续时间估计的准确性。
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  PLS-SVR模型在滞育持续时间估计方面展现出良好的准确性（R² = 0.922）。

引言

食腐昆虫的发育时间是死后间隔（PMI）估计的关键指标[1]、[2]、[3]。在适宜温度下，蝇蛆和蛹按照可预测的热量积累模式发育，形态分期结合积温模型在常规法医案件中能够提供可靠的PMI估计[4]。然而，在秋冬季节或持续低温条件下，食腐蝇经常进入滞育状态，这是一种快速进化适应的重要模型，具有高度的遗传变异性，并经历强烈的自然选择[5]、[6]、[7]。滞育蛹可能在数月内不表现任何形态变化，使传统分期方法不可靠，无法区分早期、中期和晚期滞育阶段[8]。因此，基于昆虫证据的冷季案件PMI估计可能产生数周至数月的偏差，这是法医昆虫学中长期存在的挑战[9]。

滞育是一个动态的、多层次的生物学过程，涉及基因表达、代谢调节和环境适应的协调变化[10]。它经历不同的阶段：诱导和准备阶段；发育停滞的启动和维持阶段；以及以向活跃发育转变为特征的终止阶段[11]。保幼激素和胰岛素信号通路已被确定为滞育诱导和终止的关键调节因子[12]。尽管近期转录组和蛋白质组学研究记录了滞育期间热休克蛋白、抗氧化酶和表皮蛋白的时间变化[13]、[14]、[15]，但很少有分子标记物被证明可用于估计滞育持续时间。Fremdt等人证明hsp23、hsp24、hsp70和AFBP等基因可用于诊断Calliphora vicina的滞育状态，但此后没有报道额外的标记物，也没有任何标记物被应用于持续时间估计[9]。因此，法医实践中的基因表达分析仍然仅限于确定是否发生了滞育，而非其持续了多久。这一局限性可能源于单维度测量仅能捕捉复杂多层次过程的一个方面。相比之下，多维数据融合可以整合跨层次的信息，可能提高滞育持续时间估计的准确性。因此，探索差异表达基因（DEGs）以外的维度可能是一个有前景的方向。

近年来，衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）作为一种快速、非破坏性的代谢指纹工具应运而生，在昆虫发育时间估计和物种鉴定方面具有应用潜力[16]、[17]、[18]、[19]。通过捕获蛋白质、脂质和碳水化合物等大分子功能团的特征振动信号，该技术直接反映昆虫的生理和生化状态[20]、[21]、[22]。从土壤种子库到哺乳动物冬眠体和滞育昆虫，滞育的一个典型特征是代谢抑制[23]、[24]、[25]。大多数滞育昆虫停止摄食，必须依赖预先积累的储备来维持漫长的滞育期并为滞育后的发育提供能量[26]。代谢底物的依次消耗，结合水分含量的变化，留下了可供红外检测的、可量化的光谱特征。利用FTIR分析，Maria等人证实了滞育前产生的幼虫表皮薄膜由脂质组成，呈现出蜡状特征[27]。据此，我们假设ATR-FTIR是利用滞育期间发生的代谢变化来估计滞育持续时间的有力工具。

在本研究中，我们选用具有重要法医意义的丽蝇S. peregrina作为模式生物。该物种在子宫内和幼虫取食腐肉期间感知短日照后会进入兼性滞育状态。作为全球分布的丽蝇科昆虫，它具有广泛的生态适应性，能够在多种环境中完成生命周期，并通过高效分解动物尸体和有机物在生态系统分解中发挥关键作用。从滞育第0天到第120天，在13个时间点系统地采集连续样本。RNA测序鉴定了在滞育期间表现出时间动态的差异表达基因，而来自同一样本集的ATR-FTIR光谱则揭示了特征生物大分子峰的规律性时间变化。我们对基因表达矩阵和红外光谱矩阵进行了源级整合，并使用偏最小二乘（PLS）回归结合机器学习方法开发了滞育持续时间估计模型。通过结合分子和光谱数据，我们探索了一种估计昆虫滞育持续时间的策略，目标是为提高PMI估计的准确性提供潜在方法。

各章节摘要

样本采集

在中国湖南省长沙市湘江流域（北纬28.23°，东经112.94°）采集丽蝇S. peregrina成虫，经形态鉴定后建立实验室品系[28]。在25 °C、12 L:12 D光周期条件下饲养，以奶粉和蔗糖1:1混合物饲喂，并提供新鲜猪肺诱导繁殖。为诱导滞育，亲代成虫及其后代在预处理条件下（15 °C，8 L:16 D）维持；

S. peregrina蛹中滞育相关基因的时空表达动态

为研究滞育期间的转录组重编程，我们对滞育第0、60和120天（D0、D60和D120）采集的蛹样本进行了RNA-seq（n = 3/时间点）。D60和D120转录组的主成分分析（PCA）显示，PC1（52.33%）和PC2（32.26%）累计解释了84.59%的方差。得分图显示各时间点沿PC1方向明显分离，D60位于正侧，D120位于负侧，反映了时间依赖性的转录变化。样本

结论

昆虫滞育会阻止形态发育，影响冷季昆虫发育时间估计。我们的结果表明，转录组学与ATR-FTIR光谱学的源级整合可用于估计S. peregrina的滞育持续时间。在PLS-SVR框架中将基因表达与全范围红外光谱特征相结合，测试集R²达到0.922，优于任一单一模态。这些发现可能为PMI

作者贡献

所有作者均对本研究有所贡献。张翔言负责实验设计、操作、数据分析及论文撰写。其他作者协助提升了文章质量。郭亚东对文章进行了修改和审核指导。所有作者均已阅读并批准最终稿件。

资金支持

本研究得到国家自然科学基金（编号：82572150）、公安部法医研究中心开放研究项目（编号：2025CSEEKFKT02）和中国博士后科学基金会（编号：2025M781426）的资助。

伦理声明

不适用。

生成式人工智能使用声明

在准备本工作期间，我们使用了DeepSeek-V3进行语言润色。使用该工具后，我们根据需要审阅和编辑了内容，并对已发表文章的内容承担全部责任。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文所述工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

我们感谢贵州警察职业学院陈露石教授协助昆虫鉴定，以及中南大学高性能计算中心的计算支持。

张翔言|屈洪科|陈思乐|王浩|肖雨燕|周祉齐|张常权|郭亚东