Dense single nucleotide polymorphism testing revolutionizes scope and degree of certainty for source attribution in forensic investigations
Notice bibliographique
Résumé
The field of forensic DNA analysis has experienced significant advancements over the years, such as the advent of DNA fingerprinting, the introduction of the polymerase chain reaction for increased sensitivity, the shift to a primary genetic marker system based on short tandem repeats, and implementation of national DNA databases. Now, the forensics field is poised for another revolution with the advent of dense single nucleotide polymorphisms (SNPs) testing. SNP testing holds the potential to significantly enhance source attribution in forensic cases, particularly those involving low-quantity or low-quality samples. When coupled with genetic genealogy and kinship analysis, it can resolve countless active cases as well as cold cases and cases of unidentified human remains, which are hindered by the limitations of existing forensic capabilities that fail to generate viable investigative leads with DNA. The field of forensic genetic genealogy combined with genome-wide sequencing can associate relatives as distant as the seventh-degree and beyond. By leveraging volunteer-populated databases to locate near and distant relatives, genetic genealogy can effectively narrow the candidates linked to crime scene evidence or aid in determining the identity of human remains. With decreasing DNA sequencing costs and improving sensitivity of detection, forensic genetic genealogy is expanding its capabilities to generate investigative leads from a wide range of biological evidence.
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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 | 0,024 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».