Generating human STR DNA profiles from blood ingested by leeches
Notice bibliographique
Résumé
Aquatic crime scenes may include the presence of annelids, such as leeches, which may have ingested human blood and can potentially aid in the identification of a victim and/or suspect. In this research, human blood from one male donor was fed to 35 North American medicinal leeches. These leeches were then euthanized at various periods (0, 1, 2, 4-, 6-, 12-, and 24-hours post-feed). Blood from their midguts (crop) was amplified using three methods. First, the tip of each Copan microFLOQ® Direct Swab was dipped into the midgut of the individual leeches and amplified directly. Second, Copan microFLOQ® Direct Swabs were utilized to sample the crop, concentrating crop blood followed by direct amplification. Third, 4N6 FLOQSwabs® forensic collection devices collected, extracted, and amplified remaining crop blood. The aim was to determine if blood found in the midgut of leeches can be used in revealing human identity. This research can aid in unique forensic cases where annelids might be present at a crime scene. Autosomal STR profiles were generated using PowerPlex Fusion 6 C System and GlobalFiler Express. Y-STR profiles were obtained with PowerPlex® Y23 System and Yfiler® Plus amplification kits. Complete and partial, concordant, and consistent, autosomal, and Y-STR profiles were observed between 420 autosomal and 420 Y-STR profiles. All three methods can be used to generate DNA profiles from blood ingested by leeches when collected within a 24-hour period. The results indicate that blood ingested by annelids can serve as a valuable source of evidence in unique crime scene cases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».