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Microbial Succession from a Controlled Death Event following Simulated Mass MortalityHarrison, Lindsay K 14 December 2018 (has links)
An increasing trend in mass mortality events (MMEs) has been observed in recent years, leading to an increased study of these events and their causes. Still to be investigated are the immediate and long-term effects of these environmental disturbances. Microbial communities found on and within the carcass are a major contributor to decomposition. With an increased biomass from several carcasses, transfer of these microbes to secondary death events may be affected. For this project, several simulated MMEs were used in conjunction with a secondary death event to observe the effects of transfer between the microbial communities and changes in the communities over time. It was found that microbial diversity decreases over time as decomposition progresses, and that an initial difference which can be observed between skin and internal microbial communities homogenizes over time. This result will contribute to an understanding of microbial succession and the impact of increasing MMEs.
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Investigating Postmortem Interval with Forensically Important Flies or Microbial CompositionScott, Makayla 24 May 2022 (has links)
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Utilisations du microbiome en sciences judiciairesLeblanc, Audrey-Anne 08 1900 (has links)
La microbiologie judiciaire consiste à utiliser des microorganismes comme éléments de preuves
dans une enquête judiciaire. Elle est appliquée dans plusieurs buts, dont l’identification de fluides
biologiques et la compréhension des mécanismes de décomposition des cadavres entre autres.
L’objectif de ce mémoire est de tester l’application de nouvelles méthodes de prédictions utilisant
la microbiologie judiciaire et d’évaluer leur potentiel pour le domaine.
Dans un premier temps, au chapitre 2, nous avons étudié une nouvelle méthode pour identifier
les fluides vaginaux par le microbiome. Alors que plusieurs méthodes existent pour identifier des
sources pures de fluides vaginaux, nous avons testé un modèle sur des mélanges de fluides pour
voir s’il était possible de reconnaître la présence de sources vaginales dans ceux-ci. Nos résultats
montrent que le modèle utilisé avec le seuil choisi a une spécificité de 100% en ce qui a trait à
l’identification de fluides vaginaux dans des mélanges et une sensibilité de 70%. Ainsi, nos
résultats démontrent qu’il serait possible d’utiliser éventuellement cette méthode en sciences
judiciaires.
Dans un deuxième temps, au chapitre 3, nous avons exploré le changement du microbiome
épinécrotique sur une période de sept mois comprenant un hiver complet. Nous avons pu
identifier les taxons spécifiques qui ont une différence d’abondance significative entre les saisons
et ainsi développer un modèle de prédiction qui peut déterminer si un corps a passé l’hiver ou
non. Notre modèle n’a jamais prédit qu’un corps n’avait pas passé l’hiver quand en réalité c’était
le cas, mais a parfois surestimé les résultats. / Microbial forensics uses microorganisms as physical evidence in different investigations. It is used
in multiple ways, such as the identification of body fluids or the understanding of the different
mechanisms of body decomposition. The objectives of this research are to apply novel prediction
methods using microbial forensics and assess their potential for forensic science.
First, in chapter 2, we studied a novel method to identify vaginal fluids using the microbiome.
Similar methods already exist to identify pure sources of body fluids, but we tested a model that
could find vaginal fluids in mixture samples. Our results show that the model used with the chosen
threshold has a specificity of 100% and a sensitivity of 70% for the identification of vaginal fluids
in mixtures. Therefore, our results show that it would be possible to use this method in the future
in forensic science.
Second, in chapter 3, we explored the change of the epinecrotic microbiome over a 7-months
period including a full winter. We could identify specific taxa that were differentially abundant
before and after winter and developed a prediction model that would calculate if a body went
through winter or not. The model never predicted that a body did not go through winter when it
did, but it sometimes overestimated the results predicting it went through winter when it did not.
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