目的通过对中国知识基础设施工程(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)数据库收录的死亡时间推断研究的文献信息可视化分析,探究1990年1月—2020年8月我国死亡时间推断研究的发展过程、不同时期的研究热点、作者及机构间合...目的通过对中国知识基础设施工程(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)数据库收录的死亡时间推断研究的文献信息可视化分析,探究1990年1月—2020年8月我国死亡时间推断研究的发展过程、不同时期的研究热点、作者及机构间合作情况,为更好地开展死亡时间推断研究提供借鉴。方法利用信息可视化分析软件CiteSpace 5.7.R1对CNKI收录的1990年1月—2020年8月死亡时间推断研究文献中的突现热点、高频关键词、作者、机构等情况进行大数据分析。结果死亡时间推断研究的文献发表高峰期在2006—2010年,共114篇。关键词共现网络中,有效热点词汇为法医昆虫学、DNA含量分析,同时出现人工智能、大数据等新兴词汇。机构合作网络中,高频发文机构为科研院校;作者合作网络呈共聚、多合作态势。结论随着科技进步,基于传统方法的死亡时间推断研究日渐成熟,新的研究热点涌现,基于大数据、人工智能的研究为死亡时间推断提供了新方向。展开更多
目的基于气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)代谢组学技术建立4种环境温度下窒息死大鼠早期死亡时间推断的正交偏最小二乘(orthogonal partial least square,OPLS)模型,用于推断不同温度条件下窒息死大鼠的早...目的基于气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)代谢组学技术建立4种环境温度下窒息死大鼠早期死亡时间推断的正交偏最小二乘(orthogonal partial least square,OPLS)模型,用于推断不同温度条件下窒息死大鼠的早期死亡时间。方法将96只大鼠平均分为4个温度组(5℃、15℃、25℃、35℃),每组再分为死后3h、6h、12h、24h,另取6只大鼠作为对照组。4个温度组于设定的时间点、对照组于死后0 h取心血进行GC-MS代谢组学分析。通过OPLS分析,以变量投影重要性(variable importance in projection,VIP)>1及Kruskal-Wallis检验P<0.001筛选出各温度组大鼠心血中与死亡时间相关的差异代谢物,利用差异代谢物分别建立不同温度组的OPLS回归模型,同时设置预测组考察模型的预测能力。结果通过OPLS分析,分别从5℃、15℃、25℃、35℃组大鼠心血中筛选出18、15、24、30种差异代谢物(包括有机酸、氨基酸、糖类、脂质等)。4个温度组模型的预测结果显示,5℃模型相对其他组预测偏差较大,其余各温度组预测结果较为理想。结论不同环境温度下大鼠尸体心血中的代谢物变化有一定差异,利用代谢组学技术推断死亡时间的研究中应当考察环境温度的影响,有望提高死亡时间推断的准确性。展开更多
文摘目的通过对中国知识基础设施工程(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)数据库收录的死亡时间推断研究的文献信息可视化分析,探究1990年1月—2020年8月我国死亡时间推断研究的发展过程、不同时期的研究热点、作者及机构间合作情况,为更好地开展死亡时间推断研究提供借鉴。方法利用信息可视化分析软件CiteSpace 5.7.R1对CNKI收录的1990年1月—2020年8月死亡时间推断研究文献中的突现热点、高频关键词、作者、机构等情况进行大数据分析。结果死亡时间推断研究的文献发表高峰期在2006—2010年,共114篇。关键词共现网络中,有效热点词汇为法医昆虫学、DNA含量分析,同时出现人工智能、大数据等新兴词汇。机构合作网络中,高频发文机构为科研院校;作者合作网络呈共聚、多合作态势。结论随着科技进步,基于传统方法的死亡时间推断研究日渐成熟,新的研究热点涌现,基于大数据、人工智能的研究为死亡时间推断提供了新方向。
文摘目的基于气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)代谢组学技术建立4种环境温度下窒息死大鼠早期死亡时间推断的正交偏最小二乘(orthogonal partial least square,OPLS)模型,用于推断不同温度条件下窒息死大鼠的早期死亡时间。方法将96只大鼠平均分为4个温度组(5℃、15℃、25℃、35℃),每组再分为死后3h、6h、12h、24h,另取6只大鼠作为对照组。4个温度组于设定的时间点、对照组于死后0 h取心血进行GC-MS代谢组学分析。通过OPLS分析,以变量投影重要性(variable importance in projection,VIP)>1及Kruskal-Wallis检验P<0.001筛选出各温度组大鼠心血中与死亡时间相关的差异代谢物,利用差异代谢物分别建立不同温度组的OPLS回归模型,同时设置预测组考察模型的预测能力。结果通过OPLS分析,分别从5℃、15℃、25℃、35℃组大鼠心血中筛选出18、15、24、30种差异代谢物(包括有机酸、氨基酸、糖类、脂质等)。4个温度组模型的预测结果显示,5℃模型相对其他组预测偏差较大,其余各温度组预测结果较为理想。结论不同环境温度下大鼠尸体心血中的代谢物变化有一定差异,利用代谢组学技术推断死亡时间的研究中应当考察环境温度的影响,有望提高死亡时间推断的准确性。
