Detection of exogenous substances in latent fingermarks by silver-assisted LDI imaging MS: perspectives in forensic sciences
Notice bibliographique
Résumé
For over one hundred years, the fingerprint has reigned as one of the most trusted pieces of forensic evidence for suspect identification. In the last few decades, the modernization of chemical analysis technologies led scientists to explore new possibilities to further analyse fingermarks sampled from a crime scene. Indeed, the detection of chemicals a suspect has been in contact with before or during the crime can provide valuable insights into criminal investigations. In this regard, imaging mass spectrometry (IMS) has shown to be a powerful tool for the analysis of fingermarks by combining suspect identification and the detection of numerous endogenous and exogenous compounds. A novel approach developed in our laboratory, silver-assisted laser desorption ionization (AgLDI), was adopted to allow for the chemical analysis of latent fingermarks left on nonconductive surfaces (such as paper, cardboard, plastic and forensic lifting tape) with a time-of-flight mass spectrometer. In this study, we continue to evaluate the potential of AgLDI IMS to provide circumstantial evidence by detecting exogenous substances. We first demonstrate that owner-specific chemical signatures can be recovered from fingermarks based on the presence of several cosmetics and personal care products. We then show the possibility of detecting and imaging fingermarks containing three common illicit drugs, namely tetrahydrocannabinol, cocaine and heroin. Finally, we demonstrate that the methodology also allows us to successfully image bloody fingermarks after appropriate forensic enhancement treatments. Overall, we believe that AgLDI IMS has significant potential that could positively contribute to forensic investigations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».