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Enregistrement W4200202582 · doi:10.1097/paf.0000000000000741

Forensic DNA Typing From Femurs and Bones of the Foot: A Study of 3 Cases.

2022· article· en· W4200202582 sur OpenAlexaff
Heitor Simões Dutra Corrêa, Venusia Cortellini, Lorenzo Franceschetti, Andrea Verzeletti

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhalanxFoot (prosody)FemurTypingAnatomyNail (fastener)Cadaveric spasmBiologyOrthodonticsMedicineSurgeryGeneticsEngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Evidence has been accumulating in the sense that femur may not always be the best option for DNA typing of skeletal remains. Recent studies have shown that bones of the hands and feet appear to be a superior source of preserved DNA. The current study reanalyzed DNA quantitation, degradation, and short tandem repeat typing in femurs, lateral cuneiforms, and distal foot phalanges. Data from 3 human identification cases involving corpses in an advanced decomposition state were collected. We found that in the studied cases, the femur provided equal or inferior results, recovering 84.9% of true alleles. Lateral cuneiforms (99.2%) and distal foot phalanges (96.8%) yielded higher percentages. In addition, more drop-ins and drop-outs were detected in femurs than cuneiforms and phalanges. This study adds to current findings that advocate for further investigation into bone selection for use in forensic practice. The impacts of our findings are limited by the small number of individuals studied and may not apply to old and degraded bones.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
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Résumé présentoui

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