AI结合multiplex-HRM进行海南岛法医昆虫种属鉴定的基础研究
批准号:
82060341
项目类别:
地区科学基金项目
资助金额:
33.0 万元
负责人:
邓建强
依托单位:
学科分类:
法医学研究新技术与新方法
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
邓建强
中文摘要
法医昆虫学是目前已知最有希望解决晚期死亡时间推断的技术,其中以形态学鉴别为金标准的法医昆虫种属鉴定是其核心环节及应用瓶颈,分子种属鉴定是其重要补充手段。本研究通过建立海南岛法医昆虫形态摄像大数据库,利用基于深度学习的人工智能技术(Artificial Intelligence ,AI),探索实现法医昆虫形态学种属鉴定的难题,解决目前法医昆虫学研究中昆虫形态学种属鉴别人才不足的困境。同时,探索将简单、快速、准确、低成本的高分辨率溶解曲线分析技术(high resolution melting,HRM)及DNA barcoding技术应用于法医昆虫学研究,在此基础上探索建立一次实验即可实现多位点检测的multiplex HRM-Barcoding技术体系的构建,解决形态学难以区分的疑难法医昆虫的高分辨率种属鉴定,为将推动法医昆虫学在海南岛内进入实践应用做出重要基础性探索和积累。
英文摘要
Forensic entomology is the most promising technology to determine the time of late death, among which morphological identification is the core link and application bottleneck, and molecular species identification is an important supplement. In this study, by establishing a large database of forensic insect morphology images in Hainan Island, and using the artificial intelligence technology based on deep learning, the problem of forensic insect morphology species identification is explored, and the problem of insufficient personnel in forensic entomological species identification is solved. At the same time, the high resolution melting (HRM) and DNA barcoding techniques, which are simple, fast, accurate and low-cost, are applied to the research of forensic entomology. On this basis, the multiplex that can be used to detect multiple DNA loci can be established by one experiment. The construction of HRM barcoding technology system may solve the high-resolution species identification of insects which are difficult to distinguish morphologically, and make important basic exploration and accumulation for promoting the practical application of forensic entomology in Hainan Island.
法医昆虫学是目前已知最有希望解决晚期死亡时间推断的技术,其中以形态学鉴别为金标准的法医昆虫种属鉴定是其核心环节及应用瓶颈,分子种属鉴定是其重要补充手段。本研究对海南常见嗜尸性蝇类进行调查,建立海南岛法医昆虫形态摄像大数据库,利用基于深度学习的AI人工智能算法技术,探索实现法医昆虫形态学种属鉴定的难题,同时对AI识别疑难昆虫的快速分子种属鉴别技术。结果我们共发现海南嗜尸性蝇类5科17属36种,其中最常见的嗜尸性蝇类10种;通过摸索创新性地建立了初步证实可以对嗜尸性蝇类成虫进行人工智能快速识别的两种算法:全局-局部平衡视觉变换算法(Global-Local Balanced Vision Transformer,GLB-ViT)和粗粒度-细粒度网络框架算法(Coarse-to-Fine Grained Network Framework, CFGNet)。并在开发调试手机端App,以便实现法医学嗜尸性昆虫随时、随地、随手方便识别;同时开发出可用于法医昆虫学分子种属鉴定的新的12对嗜尸性蝇类barcode分子种属标记,在此基础上进一步筛选建立了C1-J-2495/C1-N-2800和COXⅡ-519/COXⅡ-615两套Bar-HRM 技术体系,以及针对少见蝇类分类的multiplex Bar-HRM体系;在研究中还创新性的提出法医昆虫死亡时间的概念,并探索了其法医学价值及研究方法。本研究初步建立的法医昆虫AI自动识别系统和识别疑难昆虫快速分子种属鉴别系统,为实现法医昆虫学方便、快捷、高效地应用于法医学实践这一最终目标奠定了重要基础,随着相关数据的进一步补充和完善,必将在法医学实践中发挥重要价值和作用。
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