發(fā)布時間：2022-01-12 14:59

　　目的:年齡推斷是法醫(yī)學領域研究的重要課題之一,如推斷高度腐敗甚至白骨化無名尸的年齡,可為尸源的查找提供偵查范圍和線索;若現場遺留生物物證DNA與數據庫無比對結果時,推斷年齡將具有重要價值。目前,個體年齡推斷主要運用骨骼、牙齒等形態(tài)學指標,但誤差較大,易受主觀因素和檢材種類影響,不適用于血液等常見法醫(yī)生物檢材。近來一些研究報道利用端粒長度、mi RNA、DNA甲基化等分子標志物進行血液等生物檢材的年齡推斷,但年齡推斷的精度仍有待進一步提高,這些標志物的檢驗方法對檢材質量也具有較高的要求,限制了其在法醫(yī)實踐中的應用。因此,尋找新的穩(wěn)定的年齡分子標志物用來構建高精度年齡推斷模型是當前法醫(yī)年齡推斷所面臨的難題。最近研究發(fā)現某些環(huán)狀RNA分子隨年齡增長而逐漸累積,且文獻報道環(huán)狀RNA分子結構較穩(wěn)定,能夠抵抗RNA核酸外切酶的降解,更適合法醫(yī)陳舊降解檢材,有望成為新興生物學標記用于法醫(yī)常見檢材的年齡推斷。本研究將探索circ RNA隨年齡變化的規(guī)律,通過RNA-seq方法篩選與年齡有高度相關性的circ RNA,構建法醫(yī)血液樣本的年齡推斷模型,為法醫(yī)年齡推斷方面提供新的理論依據和技術方案。方法:1... 

【文章來源】：河北醫(yī)科大學河北省

【文章頁數】：83 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

circRNA二代測序流程

15圖2circRNA測序的信息分析流程對各樣本中已知和新發(fā)現的circRNAs進行表達量的統(tǒng)計，并用TPM（TranscriptsPerMillion）進行表達量歸一化處理。聚類熱圖可以直觀展示出circRNAs表達量的整體分布情況。2.2根據二代測序結果篩選年齡相關性候選circRNAs根據測序公司反饋的TPM標準化circRNAsreadcounts結果，采用spearman雙變量相關性分析、lasso回歸以及支持向量機（supportvectormachine，SVM）降維三種方法從中篩選與年齡具有相關性的circRNAs分子，從鑒定得到的45697個circRNAs中，我們共篩選出了7個年齡相關性circRNAs用于后續(xù)RT-qPCR驗證分析及模型構建（圖3）。

16圖3年齡相關性circRNA的篩選2.2.1Spearman雙變量相關性分析后錯誤發(fā)現率（FalseDiscoveryRate，FDR）校正Spearman相關性分析是對雙變量做直線相關性分析的非參數統(tǒng)計方法，相關性系數用rho表示，正值表示正相關，負值表示負相關，相關性系數的絕對值越接近于1表示兩變量的相關性越強。根據測序公司反饋的不同年齡樣本中circRNA表達量數據，對鑒定出的circRNA表達量分別與年齡變量做Spearman相關性分析后進行錯誤發(fā)現率校正，選擇校正后的P值小于等于0.01的circRNAs作為候選circRNAs分子。2.2.2LASSO回歸法Lasso全稱為最小絕對收縮和選擇算子（leastabsoluteshrinkageandselectionoperator），Lasso回歸的特點是在擬合廣義線性模型的同時進行變量篩選和復雜度調整，即Lasso回歸在多元線性回歸使用最小二乘法的求解原理基礎上，對其損失函數加上一個正則項來對原本的損失函數形成一個懲罰，能夠使模型中某些變量的系數壓縮甚至為零，以此達到稀疏變量和精煉模型的目的。該懲罰函數的表達形式如下：1/n其中，為誤差項，為懲罰項，懲罰力度與調節(jié)參數λ有關，Lasso回歸的模型復雜度調整的程度由參數λ來控制，λ越大

【參考文獻】：
期刊論文
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