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人工智能技术加快对关键犯罪现场幼虫的法医分析
分子模式和机器学习可以确定犯罪现场的蛆虫
来源:科学美国人腐烂的谋杀受害者身上有大量蠕动的蛆虫，这对于胆怯的人来说并不常见，但对于某些人来说，这是证据。蛆的年龄和种类可以为调查谋杀案的法医昆虫学家提供重要信息。 （例如，在远离水的尸体上发现的一只蠕动的马蝇蛆，为昆虫学家在 2022 年提供了尸体来源的关键线索。）通过梳理这些蝇幼虫，调查人员有可能了解犯罪发生的时间和地点、尸体是否被移动或是否涉及毒素。
例如，绿头苍蝇是最早在尸体上定居的昆虫之一；它们通常会在几分钟到几小时内嗅出尸体并在尸体上产卵。蛆（也称为幼虫）发育的速度取决于热量、湿度以及昆虫的种类和性别。为了利用这一证据，研究人员通常必须在实验室环境中将幼虫培养至成年，然后通过视觉或基因序列来识别它们。但是，如果幼虫死亡或失踪，没有高质量的 DNA 或者没有时间或设备来对果蝇的基因组进行测序怎么办？路易斯安那州立大学的生物有机化学家拉比·穆萨 (Rabi Musah) 表示：“犯罪实验室的人员根本不具备常驻专业知识或资源，无法对昆虫证据进行常规 DNA 分析。”
为了应对这些挑战，Musah 和其他研究人员将机器学习算法与红外光谱和化学分析等方法相结合，以快速查明蛆的种类和性别。这些工具可以帮助专家快速识别没有幼虫 DNA 的蛆，或者完全没有幼虫的蛆，只识别它们留下的东西，从而节省通常花在测序上的时间和金钱。它们还可以帮助调查人员在犯罪现场进行测量，以确定幼虫的性别。