A new method to detect methylation profiles for forensic body fluid identification combining ARMS-PCR technique and random forest model

DNA甲基化 甲基化 体液 法医鉴定 CpG站点 多路复用 聚合酶链反应 计算生物学 生物 多重聚合酶链反应 DNA 遗传学 分子生物学 医学 基因 病理 基因表达
作者
Huan Tian,Peng Bai,Yu Tan,Zhilong Li,Duo Peng,Xiao Xiao,Huan Zhao,Yan Zhou,Weibo Liang,Lin Zhang
出处
期刊:Forensic Science International-genetics [Elsevier BV]
卷期号:49: 102371-102371 被引量:26
标识
DOI:10.1016/j.fsigen.2020.102371
摘要

A set of DNA methylation markers was detected and evaluated to identify body fluids using the amplification refractory mutation system-PCR (ARMS-PCR) and random forest algorithm. In this study, four multiplex DNA methylation reactions composed of 22 promising methylation markers were used to identify regular forensic body fluids, including venous blood, saliva, semen, menstrual blood, and vaginal fluid. The ARMS-specific primers were used to amplify the candidate markers, and then the methylation values of each CpG site were detected through capillary electrophoresis (CE). The DNA methylation patterns of 22 highly informative methylation markers were consistent with previously reported results to a certain extent. To our knowledge, our study is a new method to apply the ARMS-PCR technique and random forest model to detect DNA methylation patterns and identify the type of body fluids in forensic science, thus providing a new method for forensic body fluid identification. Moreover, we proved that this method is robust, applicable and effective for identifying body fluids using the random forest model. The accuracy to predict all body fluids reached up to 0.9966. We firmly believe that this method will have a great potential in the detection of methylation profiles at the molecular level.
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