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Enregistrement W4281694964 · doi:10.3389/frans.2022.900483

Insights Into Bloodstain Degradation and Time Since Deposition Estimation Using Electrochemistry

2022· article· en· W4281694964 sur OpenAlexafffund
Mitchell Tiessen, Holly M. Fruehwald, E. Bradley Easton, Theresa Stotesbury

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Analytical Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueForensic Fingerprint Detection Methods
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDifferential pulse voltammetryHemoglobinRedoxElectrochemistryChemistryDeposition (geology)VoltammetryLinear sweep voltammetryAnalytical Chemistry (journal)Biological systemOxygenCyclic voltammetryElectrodeChromatographyInorganic chemistryBiochemistryOrganic chemistryBiologyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood is an important type of forensic evidence because it can be used for source identification, toxicological analyses, and bloodstain pattern interpretation. Determining the time that bloodshed occurred, often described as the bloodstain’s time since deposition (TSD), has important implications for crime scene investigation. In this work, we focus on using electrochemical methods to monitor the gradual oxidative changes and electron-transfer reactions of hemoglobin (Hb) occurring in degrading bloodstains using differential pulse and hydrodynamic voltammetry. Bloodstains were monitored across a two-week time series in five different temperature conditions. Linear mixed models generated from the differential pulse voltammograms (DPV) suggested that 7 of 27 variables related to the redox reactions associated with the blood film were significantly correlated with time (p< 0.033). Of these correlated variables, all were related to the reduction of bound oxygen to hemoglobin or the oxidation of hemoglobin degradation products within the film. Hydrodynamic voltammetry demonstrated that hemoglobin retains its catalytic activity for oxygen reduction when aged on an electrode surface with a shift to greater peroxide formation the longer it is aged. The time series models are improved when the biological replicate is considered as a random effect, and as well as when peak area ratios are included in the model. Interestingly, using linear mixed models we observed a significant change in redox response at the 96-h time point (p< 0.043) regardless of temperature condition. Overall, we demonstrate preliminary support for DPV as a technique for TSD estimation of bloodstains.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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