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教授用分析头发断案,年薪可达百万
发布:resheng   时间:2015/12/10 13:22:25   阅读:760 
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亲们,今天要和您分享的是关于法医的那点事。国产《大宋提刑官》Ⅰ、Ⅱ看过吧,没看过不要紧,TVB的《洗冤录》Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ偶尔瞄几眼,总归瞄过吧。电子书看吧,《尸语者》、《清道夫》读过吧。从古代的法医届老祖宗宋慈到现代法医秦明,他们之所以能破获一桩桩命案,除了他们聪慧的头脑、敏锐的观察力,相信那些辅助他们破案的道具也功不可没。最近,“Spectroscopy” 编辑部采访了西维吉尼亚大学的Glen Jackson教授,Glen Jackson一直致力于研究各种法医分析头发样本的方法。这种技术曾拟被法院百万高新聘请。让我们了解一下如何通过一根细细的头发来分析案情。

头发样本为什么能获得Glen Jackson教授的青睐呢?那是由于头发存在以下几个优点,首先:头发属于很容易收集到的样品,可以直接采集并易于储存。其次:角质蛋白是头发的主要构成成分,它非常稳定、具备高度耐化学腐蚀和生物降解的能力;因此在解剖身体和尸检研究中,头发是一种相对比较稳健的非骨骼人体组织。此外,每个人的头发角蛋白的氨基酸组成存在着很大的个体差异。最后,相较之大多数生物样品,头发可以储存更长时间的生物药物使用记录。Glen Jackson教授的研究方法都是基于质谱(MS)的,以下为采访内容。

问题一:在最近的一项研究中,您使用气相色谱-质谱法(GC-MS)研究了头发角蛋白中已知的21种氨基酸中的14种,并探讨了是否可以使用这种方法来进行分类,如年龄、性别、饮食习惯、地理来源等(1)。该方法的最大挑战之一是样品的制备。你是怎么解决呢?

样品制备的确是头发分析中不希望但是必须经历的事情。头发是很结实的,它通常含有各种各样的残留物。样品制备包含洗涤和对发干分解两个必经步骤。而这两个步骤都会对最终的测定结果引入方差。我们解决这个问题的方法是借鉴一些已验证的方法以及使用如用酸水解头发、将氨基酸进行衍生化等方法,然后对这些方法先进行内部验证,再将其应用到我们的实际样品上。

问题二:在分析数据的时候,您使用了包括模糊rule-building专家系统(FuRES)在内的统计方法;然后使用留一验证法对您得到的结果进行验证。这个方法在您的研究中到底有多重要?能否为那些不太熟悉这个方法的人做个简要的介绍?

FuRES 法是众多多元分类方法之一,是由我的合作者俄亥俄大学教授Peter Harrington在1990年代早期开发的。简而言之,FuRES是基于每个对象的已知的组成成员的关系来构建树分类的。每个抉择或规则都有一个与之相关联的熵值(模糊性),这实际上就告知了用户关于这个规则的稳健性。每个规则都基于一个主成分变换,所以每个规则都是变量(测量)与不同加载分数的结合。我们在每个决策分支可以查看加载分数,根据加载分数可知哪些变量(本例中为氨基酸浓度)对树状图的每个分支最有用。理想情况下,FuRES树状图的分支越少,越有利于分类。我们采用常用的留一交叉验证法来验证我们的方法,然后用这个规则预测了一个不是构建规则的对象,最后将规则用于所有对象的预测。如果即使你省去了一个对象也不会造成规则的改变,那么就表明该方法是稳健的、成功的。

问题三:关于这个方法用于区分年龄、性别、地理来源的可行性,您的研究结果是怎样的呢?该方法通过头发分析来区分这些因素的能力,相较之其他方法或通过其他分析样本如尿液、血液等区分这些因素的能力如何呢?

结果取决于我们在构建规则和预测的组成员关系之前,是否仅在一个人体内进行了平均重复测量。如果我们在构建FuRES树状图前,对多个个体进行了平均重复测量,那么我们预测性别的准确度可以达到94%(留一交叉验证率的水平)。当然这肯定不如核DNA分析的准确度,但在头发上或者发干里是不经常发现核DNA的。而血液和尿液是可以通过其他方法很容易测定的,但是这样的样本在犯罪现场是不稳定,相较之头发它们更容易流失。

问题四:在随后的研究中,您使用了类似的方法,通过采用GC-MS分析头发样本来诊断糖尿病(2)。研究结果如何?

我们使用同样的方法对头发中的氨基酸进行了定量,然后将受试者的结果与实际糖尿病患者进行比对。结果表明:共有15名受试者患有II型糖尿病,12名受试者没有。我们发现对于糖尿病的预测,准确率还要大于94%。在患有糖尿病的受试者头发中发现了更丰富的氨基酸(异亮氨酸和苯丙氨酸等),与在患有II型糖尿病患者的头发和血液中发生的丰富的氨基酸相同,所以我们的测定结果似乎与该领域类似的工作的结果相一致。

问题五:您还研究了使用液相色谱-同位素质谱法(LC-IRMS)分析头发样本,用以区分各种因素,如疾病状态和体重指数等(3)。对于这类型的研究,利用同位素比值分析有什么特别的优势吗?

LC-IRMS是测定每个氨基酸中13C与12C的比值,来代替测定每个氨基酸的数量。IRMS 的优势是假设不同的个体他们的头发中氨基酸的浓度时相同的,我就可以通过同位素比值的不同将个体进行区分。几十年来,IRMS科学界都认为个体饮食决定了13C与12C的比值,但我们最新的研究成果发现人体代谢也会影响13C与12C的比值。换句话说,即使两个人的饮食是相同的,但是他们头发中13C与12C的比值却是不同的,因为他们身体对于食物的代谢是不同的。我们还未掌握对所有可以改变13C与12C比值的因素,但就目前研究来看,体重指数和年龄两个因素应该是具有显著的影响的。

问题六:GC-IRMS法与LC-IRMS法两种方法是很相似的,那么相较之GC-IRMS法,LC-IRMS法有什么优势?

LC-IRMS最大的优势是在将各种氨基酸进行分离之前,不需要对氨基酸进行衍生化。在GC-IRMS分析中,氨基酸必须进行衍生化才能分离,而衍生化的过程会引入碳原子,这将改变13C与12C的同位素比值。因此,对于GC-IRMS的分析结果,必须校准由衍生化导致的同位素比值变化。而LC-IRMS的分析结果是不需要校准的,因此,降低了结果的不确定性因素。

问题七:您还研究了不经过色谱分离的质谱分析方法——激光剥蚀电喷雾电离串联质谱法(LAESI-MS-MS),应用其确定在各种类型的样本中非法毒品的存在,包括头发(4)。使用这种方法获得的结果与那些需要经过GC分离的、分析速度较慢的方法有什么不同吗?

使用LAESI-MS-MS法,我们可以在几秒钟之内检测出相关药物滥用的水平,不需要样品前处理(相较之其他的湿法处理)。但目前这个方法还未经过验证,而且我们没有试图用其定量;但是它是一种有潜力的头发分析方法。

参考文献:
(1) A.H.B. Rashaid, P.B. Harrington, and G.P. Jackson, Anal. Methods 7, 1707–1718 (2015).
(2) A.H.B. Rashaid, P.B. Harrington, and G.P. Jackson, Anal. Chem. 87, 7078−7084 (2015).
(3) G.P. Jackson, Y. An, K.I. Konstantynova, and A.H.B. Rashaid, Science and Justice 55, 43–50 (2015).
(4) R.E. Deimler, T.T. Razunguzwa, B.R. Reschke, C.M. Walsh, M.J. Powell, and G.P. Jackson, Anal. Methods 6, 4810–4817 (2014).
 
译自:spectroscopyonline
来源:材料与测试
译者:兔子小光
 
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