Toward Analysis at the Point of Need: A Digital Microfluidic Approach to Processing Multi‐Source Sexual Assault Samples
Notice bibliographique
Résumé
Forensic case samples collected in sexual assaults typically contain DNA from multiple sources, which complicates short-tandem repeat (STR) profiling. These samples are typically sent to a laboratory to separate the DNA from sperm and non-sperm sources prior to analysis. Here, the automation and miniaturization of these steps using digital microfluidics (DMF) is reported, which may eventually enable processing sexual assault samples outside of the laboratory, at the point of need. When applied to vaginal swab samples collected up to 12 h post-coitus (PC), the new method identifies single-source (male) STR profiles. When applied to samples collected 24-72 h PC, the method identifies mixed STR profiles, suggesting room for improvement and/or potential for data deconvolution. In sum, an automated, miniaturized sample pre-processing method for separating the DNA contained in sexual assault samples is demonstrated. This type of automated processing using DMF, especially when combined with Rapid DNA Analysis, has the potential to be used for processing of sexual assault samples in hospitals, police offices, and other locations outside of the laboratory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».