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Enregistrement W4414351258 · doi:10.1093/fsr/owaf025

To test or not to test for body fluids: integration of body fluid identification and direct PCR in one workflow

2025· article· en· W4414351258 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueForensic Sciences Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody fluidWorkflowDNA profilingProfiling (computer programming)Identification (biology)Polymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Frequently at crime scenes, it is possible to find lesser amounts of biological material, which prevents performing all the analyses to make a full identification of the evidence: body fluid identification, DNA extraction, human DNA quantitation, and short tandem repeats (STR) profiling. In these situations, DNA profiling is chosen over body fluid identification. Nowadays, the current advancements in forensic genetics, such as the development of different swab materials and direct polymerase chain reaction (PCR) amplification, allow us to skip the steps of DNA extraction and quantitation, avoiding losing important amounts of genetic material and original evidence. However, DNA profiling is as important as body fluid identification in certain cases. The present study assessed the efficiency of integrating body fluid identification by immunochromatographic tests and genetic profiling into a single workflow using microFLOQ® swabs and evaluating different approaches in bloodstain samples. The findings from this research indicated that the microFLOQ can be used both for sampling directly from the source and for subsampling from swabs of different materials, followed by direct PCR to get good-quality STR profiles, in this case allowing to extract the maximum information from a “unique” source of evidence before destruction, as in body fluid and genetic identification. Future research can expand these results to other body fluids (i.e., semen and saliva) and mixtures. Key points The present work showed that the integration of body fluid identification by immunochromatographic tests and genetic profiling by STR analysis into a single workflow is feasible.Three different strategies for integrating body fluid identification and genetic profile into one single workflow were assessed with different results.No clear correlation was found between hemoglobin concentration and the quality of the STR profiles.A viable solution for low-quantity DNA casework scenarios may be using microFLOQ for subsampling from regular cotton or nylon-flocked (4N6FLOQ) swabs.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,349 · 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