Forensic botany and forensic chemistry working together: application of plant DNA barcoding as a complement to forensic chemistry—a case study in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Brazilian Federal Police used forensic chemistry and forensic botany techniques on a case. Two packets containing fragmented plant matter were seized and sent for forensic analysis. Forensic chemistry, the gold standard for evaluating plant material suspected to contain illicit substances, did not find illicit materials. Gas chromatography coupled mass spectrometry (GC-MS) identified thujone in the botanical material. Thujone is a chemical compound naturally found in many plant species, notably Artemisia absinthium. Because doubt remained, we next used plant DNA barcoding methods. Total DNA from plant tissue fragments was extracted and five different DNA regions were amplified, sequenced, and analyzed using plant DNA barcoding methods. Genetic analysis yielded 30 good quality sequences representing five taxa. Most specimens were identified as A. absinthium. Few studies focus on practical forensic applications of plant DNA barcoding methods using a case solved in a forensic laboratory with its difficulties and limitations. To the best of our knowledge, this is the first study to report an effective joint effort of forensic chemistry and botany techniques to assess plant material in Brazil. The availability of a new technical approach for the genetic sequencing of plant species will enhance many forensic investigations and inspire similar initiatives.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».