Stabilité de l’acide ribonucléique pour la datation des fluides corporels en biologie judiciaire
Notice bibliographique
Résumé
Des recherches en sciences judiciaires ont montré récemment une possible corrélation entre le temps d’entreposage d’échantillons de fluides corporels et la dégradation de l’ARN dans ceux-ci. Le moment où une tache a été déposée sur une scène de crime peut être important pour déterminer la pertinence d’un échantillon dans une enquête. Dans ce mémoire, nous rapportons les profils de dégradation de quatre ARN différents mesurés par RT-qPCR, soit l’ARN ribosomique 18S et les ARNm de la β-actine, de la glyceraldehyde-3-phosphate déhydrogénase et de la cyclophiline A, obtenus de taches de sang, de salive et de sperme, entreposés à la température de la pièce ou au congélateur à -80°C sur une période de 6 mois. Nos résultats montrent une faible variation interindividuelle pour le sang et le sperme, mais une différence importante entre les donneurs pour la salive. De plus, le profil de dégradation est semblable pour tous les transcrits, mais diffère entre les fluides. La congélation des échantillons stabilise les ARN avant leur analyse. Finalement, la quantité d’ARN détecté est en relation avec le temps d’entreposage et pourrait être utilisée afin d’estimer l’âge des échantillons lorsque l’impact des conditions d’entreposage sur la dégradation de l’ARN sera mieux connu.
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 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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».