【摘 要】
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目的:采用16s rRNA扩增子测序技术结合机器学习算法,分析大鼠死后及尸体样本肠道微生物变化与死亡时间的关系,以此推断死亡时间（postmortem interval,PMI）。方法:大鼠样本:成年雄性健康Sprague-Dewley大鼠84只,体重250300g,腹腔注射致死量戊巴比妥（350mg/kg体重）处死大鼠,死后存放于16℃、相对湿度50%±5%条件的人工气候箱。于死后0 d、1 d
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2018YFC0807204）；
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目的:采用16s rRNA扩增子测序技术结合机器学习算法,分析大鼠死后及尸体样本肠道微生物变化与死亡时间的关系,以此推断死亡时间（postmortem interval,PMI）。方法:大鼠样本:成年雄性健康Sprague-Dewley大鼠84只,体重250300g,腹腔注射致死量戊巴比妥（350mg/kg体重）处死大鼠,死后存放于16℃、相对湿度50%±5%条件的人工气候箱。于死后0 d、1 d、2 d、3 d、5 d、7 d、9 d、12 d、15 d、18 d、21 d、24 d、27 d和30 d分别收集大鼠盲肠内容物（n=6）。提取DNA后使用16s rRNA扩增子测序技术,检测大鼠盲肠内容物中的肠道菌群,通过随机森林（random forest,RF）、支持向量机（support vector machine,SVM）、多层感知机（multilayer perceptron,MLP）、逻辑斯蒂回归（logistic regression,LR）等机器学习算法建立PMI预测模型。尸体样本:收集已知死亡时间的尸体样本盲肠内容物9例,采用同样的方法获取肠道菌群,作为大鼠样本建立模型的外部验证,代入上述判别及回归模型进行预测准确性分析。结果:死后30天内大鼠肠道菌群物种丰度和多样性呈下降趋势。在属水平将大鼠样本根据肠道菌群变化,用主成分分析结果初步将死亡时间分为A组（0 d、1 d、2 d、3 d、5 d、7 d）、B组（9 d、12 d、15 d）、C组（18 d、21 d）、D组（24 d、27 d、30 d）四组。在此基础上,利用RF、SVM、MLP、LR四种机器学习算法构建死亡时间预测模型,结果显示MLP预测模型准确率最高,高达92%。进一步对上述每组进行RF回归分析,结果显示回归相关系数（R2）和均方误差（MSE）分别为A组0.85,0.83天;B组0.51,2.10天;C组0.61,0.66天;D组0.42,3.47天。最后,基于大鼠样本与尸体样本共有的42种属数据,建立大鼠预测模型用于尸体样本死亡时间推断,预测结果中准确率最高的MLP仅有一个样本判断错误,把判别正确的8个尸体样本代入RF回归模型,其中4个样本的预测结果误差不超过1天,其余样本预测时间不超过3天,证明结合MLP判别和RF回归模型用肠道微生物分析死亡时间具有一定可行性。结论:本研究利用16s rRNA扩增子测序技术,快速、简便地获取了大鼠死后30天内不同时间点盲肠内容物及尸体样本盲肠内容物的肠道菌群;基于PCA分组,利用RF、SVM、MLP、LR机器学习算法建立PMI判别模型及RF回归模型。结果显示,判别模型中MLP模型对死亡时间推断准确率最高,RF回归分析中A、B、C三组R2均大于0.5,MSE均小于1天。基于人鼠共有种属数据建立的大鼠模型,对尸体样本的预测能力较好,推断PMI比较可行,有望为死亡时间推断提供新的思路和方法。
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