Macedonian: Карактеристики на донаторот од плунка оставена на местата на злосторството: пушач или непушач?

Откривањето на телесни течности за време на форензичката истрага може да обезбеди безброј индиции за кривично дело. Плунката често се спротивставува за време на одредени истраги, особено во истрагата за сексуални напади и други насилни злосторства. Богатството хемиски информации сместени во сложената матрица може да обезбеди индиции за тоа кој би можел да ја остави супстанцијата зад себе. Еден пример за ова е дали донаторот е пушач или не.

Тим истражувачи од Универзитетот во Олбани неколкупати ги погодија вестите во последниве години со своите брзи алатки за анализа на телесните течности на лице место. Користејќи Раман спектроскопија, групата успешно разви методи за идентификување на телесните течности, проценка на возраста на телесните течности и одредување на карактеристиките на донаторот, како што се расата и полот. Во најновиот труд на Игор Леднев и неговите колеги, објавен во Journal of Biophotonics, се покажа дека Раман спектроскопијата прави разлика помеѓу пушачите и непушачите.

Работејќи во соработка со истражувачите од Кувајтскиот универзитет, тимот примени Раман спектроскопија на исушената плунка од пушачи и непушачи, со цел да се користат хемиски разлики во примероците за да се утврди дали донаторот пуши или не. Раман спектроскопијата е недеструктивна техника која овозможува брза, на лице место анализа на примероците, произведувајќи карактеристични хемиски отпечатоци од прсти кои се состојат од ленти произведени од интеракцијата на светлината со молекуларните структури.

Може да се претпостави дека тестот ќе го таргетира никотинот, главната хемиска компонента во тутунот. Сепак, никотинот е релативно краткотраен во телото, па затоа не е соодветна цел за аналитички тестови. Наместо тоа, истражувачите се фокусираа на котинин, примарен метаболит на никотин со значително подолг полуживот. Примероците од плунка од 32 донатори беа анализирани со Раман спектроскопија и произведените хемиски профили беа проучени за разлики. Истражувачите набрзо наишле на проблем. Рамановите ленти кои укажуваат на котинин се преклопуваат со типичните Раманови ленти произведени од плунката, што го прави предизвик откривањето на котинин во плунката. Тимот користеше машинско учење за да го реши овој проблем.

Прво, тие идентификуваа осум спектрални региони кои придонесоа за најголема варијација помеѓу плунката на пушачите и непушачите. Со помош на вештачка невронска мрежа, конструиран е модел на класификација за предвидување на навиките за пушење на донаторот. Со внесување хемиски податоци од познати примероци, мрежата може да учи од податоците за да го предвиди излезот (во овој случај, без разлика дали донаторот на примерокот од плунка бил пушач или не). Во лабораториските студии, конструираниот модел постигна импресивна точност од 100%.

Иако оваа пилот студија беше заснована на многу ограничена големина на примерокот, техниката дава големо ветување во определувањето на карактеристиките на донаторот од исушените телесни течности.

Ал-Хетлани и сор. Разликување пушачи и непушачи врз основа на Раман спектроскопија на орална течност и напредна статистика за форензички апликации. Journal of Biophotonics, а може да се најде овде: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jbio.201960123 како и секогаш, останете безбедни!

птица