呂葉輝 ,王卓群 ,陳憶九 ,陳龍
(1.上海健康醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院,上海 201318;2.司法鑒定科學(xué)研究院 上海市法醫(yī)學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 司法部司法鑒定重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 上海市司法鑒定專(zhuān)業(yè)技術(shù)服務(wù)平臺(tái),上海 200063;3.復(fù)旦大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院法醫(yī)學(xué)系,上海 200032)
死亡時(shí)間(postmortem interval,PMI),又稱(chēng)死后間隔時(shí)間或死后經(jīng)歷時(shí)間,通常是指發(fā)現(xiàn)、檢查尸體時(shí)距死亡發(fā)生時(shí)的時(shí)間間隔。對(duì)于刑事案件,PMI的準(zhǔn)確推斷可為偵查部門(mén)提供重要線索,有助于劃定偵查范圍、確定案件性質(zhì)以及認(rèn)定和排除嫌疑人等。對(duì)于死亡糾紛涉及仲裁、財(cái)產(chǎn)繼承以及保險(xiǎn)理賠的民事案件,PMI的準(zhǔn)確推斷亦可為司法實(shí)踐提供重要的科學(xué)依據(jù)。因此,PMI的準(zhǔn)確推斷一直是法醫(yī)學(xué)研究和實(shí)踐的重點(diǎn)和難點(diǎn)。
PMI推斷的方法較多,傳統(tǒng)的方法如尸體現(xiàn)象(尸斑、尸冷及角膜變化等)、胃內(nèi)容物消化過(guò)程、膀胱尿量、尸體周?chē)参锷L(zhǎng)變化規(guī)律及昆蟲(chóng)發(fā)育情況等[1],可簡(jiǎn)單快速推斷PMI,但由于體外環(huán)境因素的復(fù)雜性和多變性,推斷誤差較大,易受主觀經(jīng)驗(yàn)的影響,難以滿(mǎn)足法醫(yī)學(xué)實(shí)踐中復(fù)雜多變的需求。近年來(lái),隨著分子生物學(xué)的快速發(fā)展及相關(guān)研究技術(shù)的進(jìn)步,許多學(xué)者通過(guò)檢測(cè)死后機(jī)體生物分子物質(zhì)[如脫氧核糖核酸(deoxyribonucleic acid,DNA)[2-3]、核糖核酸(ribonucleic acid,RNA)[4-7]和蛋白質(zhì)[8-9]等]的降解變化規(guī)律來(lái)推斷PMI,取得了一系列研究成果。隨著這些生物分子物質(zhì)結(jié)構(gòu)、種類(lèi)和生物學(xué)特性被不斷揭示,RNA在PMI推斷中的應(yīng)用價(jià)值得到深入挖掘,逐漸成為研究熱點(diǎn)。本文綜述了近20年來(lái)運(yùn)用信使RNA(messenger RNA,mRNA)和非編碼RNA(non-coding RNA,ncRNA)進(jìn)行PMI推斷的研究進(jìn)展,并探討了存在的問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì),以期為相關(guān)研究和鑒定實(shí)踐提供技術(shù)參考。
2002年,INOUE等[10]首先探討了mRNA作為PMI推斷指標(biāo)的可能性,運(yùn)用實(shí)時(shí)熒光定量反轉(zhuǎn)錄聚合酶鏈反應(yīng)(real-time quantitative reverse transcription polymerase chain reaction,qRT-PCR)技術(shù)檢測(cè)了大鼠腦組織中甘油醛-3-磷酸脫氫酶(glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase,GAPDH)在死后7 d內(nèi)的循環(huán)定量(quantification cycle,Cq)值[也稱(chēng)循環(huán)閾值(cycle threshold,Ct)],發(fā)現(xiàn)其與PMI之間存在良好的線性規(guī)律。2003年,BAUER 等[11]設(shè)計(jì)了 5′端到 3′端4個(gè)不同長(zhǎng)度的脂肪酸合成酶(fatty acid synthase,F(xiàn)AS)擴(kuò)增產(chǎn)物(FAS1~4),用反轉(zhuǎn)錄聚合酶鏈反應(yīng)(reverse transcription polymerase chain reaction,RT-PCR)技術(shù)檢測(cè)不同片段的含量,發(fā)現(xiàn)5′端片段的降解速率快于3′端;研究人員認(rèn)為死后組織RNA的降解具有方向性,可依次選取合適片段作為PMI推斷的指標(biāo)。2004年,KOZHEMYAKO等[12]通過(guò)RT-PCR檢測(cè)發(fā)現(xiàn),誘生型一氧化氮合酶(inducible nitric oxide synthase,iNOS)在人體肝腎組織中僅死后3d內(nèi)可檢測(cè)到,而在腦組織中7d內(nèi)都可檢測(cè)到。同年,OHASHI等[13]運(yùn)用qRT-PCR檢測(cè)了乳腺組織中β-actin、GAPDH、核糖體磷蛋白大亞基P0(ribosomal phosphoprotein large P0,RPLP0)以及Sma和Mad相關(guān)蛋白2(Sma-and Madrelated protein 2,Smad2)的表達(dá)情況,發(fā)現(xiàn)上述管家基因在不同離體時(shí)間(10 min~3 h)樣本中并無(wú)差異,從而得出了組織離體3 h內(nèi)并無(wú)RNA損失及mRNA降解的結(jié)論。然而,GEHEEB等[14]在2005年發(fā)表評(píng)論文章,認(rèn)為該論文作者錯(cuò)誤理解了qRT-PCR的數(shù)據(jù),上述結(jié)果可能是部分管家基因在死后早期轉(zhuǎn)錄活性增加和mRNA時(shí)序性降解共同作用導(dǎo)致的。
2006年,ZHAO等[15]運(yùn)用Taqman探針?lè)z測(cè)了紅細(xì)胞生成素(erythropoietin,EPO)和GAPDH在尸體心、腦、腎和肺組織中的含量,以GAPDH為內(nèi)參,EPO的相對(duì)表達(dá)量(2-ΔΔCq)在各組織中均隨PMI延長(zhǎng)顯著上升。作者雖未明確解釋EPO為何呈時(shí)序上升趨勢(shì),但其所用的探針和引物序列是人屬特異性的,排除了死后機(jī)體微生物的影響。2007年,HEINRICH等[16]收集了不同PMI(15~118h)的尸檢組織,并設(shè)計(jì)了不同擴(kuò)增片段長(zhǎng)度的GAPDH引物(GAPDH F1~F5,114~866 bp),結(jié)果發(fā)現(xiàn),與肝、脾和腎組織相比,心、腦和骨骼肌組織中GAPDH的降解較為緩慢,甚至擴(kuò)增片段最長(zhǎng)的GAPDH F5都能在大部分腦和骨骼肌樣本中檢出。此外,文章作者詳細(xì)討論了不同擴(kuò)增片段長(zhǎng)度對(duì)定量的影響,認(rèn)為在研究死后mRNA的穩(wěn)定性時(shí),應(yīng)盡量選擇小于150bp的擴(kuò)增產(chǎn)物長(zhǎng)度。同年,BAUER[4]發(fā)表重要綜述,詳細(xì)討論了RNA在法醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀及前景,并總結(jié)性提出死后機(jī)體內(nèi)mRNA的穩(wěn)定性受眾多因素的影響,如組織類(lèi)型、環(huán)境溫度及死前狀態(tài)等。
與此同時(shí),國(guó)內(nèi)學(xué)者也開(kāi)展了運(yùn)用mRNA進(jìn)行PMI推斷的研究,所選擇的指標(biāo)主要是管家基因mRNA,特別是β-actin和GAPDH。2005年,肖俊輝等[17-18]運(yùn)用RT-PCR和凝膠圖像分析技術(shù)對(duì)斷頸死大鼠進(jìn)行檢測(cè),發(fā)現(xiàn)骨骼肌組織中β-actin在死后6d內(nèi)可檢測(cè)到,而心肌和肺組織中β-actin于死后12d仍可檢出。2006年,梁贊姜等[19]運(yùn)用同樣辦法,檢測(cè)了麻醉死大鼠各組織中β-actin的最長(zhǎng)檢出時(shí)限,發(fā)現(xiàn)肝組織為死后4d,腎組織為8d,心肌組織為10d,而脾組織為12d。同年,朱方成等[20]運(yùn)用復(fù)合熒光RT-PCR檢測(cè)發(fā)現(xiàn),在死后32 h內(nèi)大鼠腎和脾組織中可檢測(cè)到GAPDH mRNA,且表達(dá)產(chǎn)物含量(熒光強(qiáng)度)隨PMI呈規(guī)律性下降趨勢(shì)。但是,上述研究只進(jìn)行了相關(guān)指標(biāo)的半定量或定量分析,并未嘗試建立方程進(jìn)行PMI推斷。
2007年,劉季等[21]用RT-PCR檢測(cè)了窒息死大鼠腦組織中GAPDH的含量,發(fā)現(xiàn)其在2d內(nèi)含量下降不明顯,但在3~7d降解顯著增加,且降解速度隨溫度升高而增加。同年,陳曉瑞等[22]運(yùn)用復(fù)合熒光RT-PCR檢測(cè)了大鼠視網(wǎng)膜內(nèi)β-actin、磷酸甘油酸激酶1(phosphoglycerate kinase 1,PGK1)和核糖體蛋白L4(ribosomal protein L4,RPL4)的死后降解變化情況,并建立了線性方程推斷PMI。2008年,朱方成等[23]也運(yùn)用上述技術(shù)建立了次黃嘌呤鳥(niǎo)嘌呤磷酸核糖基轉(zhuǎn)移酶(hypoxanthine-guanine phosphoribosyl transferase,HGPRT)含量與PMI(0~36 h)的線性回歸方程,認(rèn)為HGPRT在大鼠腎組織中的檢測(cè)時(shí)限比之前報(bào)道[20]的GAPDH更短,更適合進(jìn)行早期PMI的推斷。
2009年,任廣睦等[24]先運(yùn)用RT-PCR和凝膠圖像分析技術(shù)定性分析了大鼠7個(gè)組織中GAPDH和β-actin的表達(dá)情況,在脾、腦組織中死后5 d內(nèi)可檢出,在心、腎組織中死后3d內(nèi)可檢出,而在肝、肺組織中僅死后1d內(nèi)可檢出。與INOUE等[10]和肖俊輝等[17]的研究相比,該研究存在管家基因mRNA檢出時(shí)限縮短的現(xiàn)象,作者分析原因一是環(huán)境濕度較高使mRNA降解加速,二是RT-PCR敏感性較低。同年,任廣睦等[25]運(yùn)用更高效、敏感的qRT-PCR技術(shù)對(duì)大鼠腦和脾組織進(jìn)行檢測(cè),發(fā)現(xiàn)GAPDH和β-actin在死后12d內(nèi)均有Cq值被檢出,且與PMI具有顯著的線性關(guān)系。之后,任廣睦等[26]又用該技術(shù)系統(tǒng)分析了大鼠死后12 d內(nèi)腦組織中GAPDH多個(gè)位點(diǎn)片段(5′端到3′端6個(gè)片段,GAPDH1~6)的含量與中晚期PMI的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)靠近5′端的3個(gè)片段降解速率相近,均快于靠近3′端的3個(gè)片段,該研究進(jìn)一步完善了BAUER等[11]的mRNA死后降解方向的假說(shuō),認(rèn)為可選擇更靠近3′端的片段作為晚期PMI推斷的指標(biāo),并提出了引物序列標(biāo)準(zhǔn)化的想法。
由于自然界中和生物體內(nèi)均存在大量的RNA酶,以往學(xué)者認(rèn)為RNA的穩(wěn)定性較差,不適合作為PMI推斷的指標(biāo)。但隨著研究的深入,國(guó)內(nèi)外學(xué)者逐漸發(fā)現(xiàn)死后機(jī)體內(nèi)RNA的降解變化規(guī)律具有時(shí)序性,可通過(guò)測(cè)定某些常見(jiàn)的管家基因mRNA(特別是GAPDH和β-actin)的含量變化推斷PMI。學(xué)者們?cè)?010年前的研究就顯示mRNA的時(shí)序性降解受到較多因素的影響,如環(huán)境溫度、濕度、死亡原因、生前影響因素和組織類(lèi)型等,還有部分學(xué)者[11,26]探討了死后mRNA降解方向的問(wèn)題,認(rèn)為mRNA的死后降解是從5′端到3′端,可選取靠近5′端片段作為早期PMI推斷的指標(biāo),3′端片段作為中晚期PMI推斷的指標(biāo)。另外,也有學(xué)者[16]探討了擴(kuò)增片段長(zhǎng)度對(duì)mRNA定量的影響,初步提出了引物序列位置和長(zhǎng)度標(biāo)準(zhǔn)化的想法。
運(yùn)用RNA降解規(guī)律推斷PMI的定量方法也有明顯進(jìn)步,以往的半定量RT-PCR檢測(cè)靈敏度相對(duì)較低,這也是諸多早期研究[10,17,20,23-24]中同一 mRNA 指標(biāo)檢出時(shí)限不同的原因之一,而更為靈敏的qRT-PCR顯著推動(dòng)了該研究領(lǐng)域的進(jìn)步,是研究死后mRNA時(shí)序性變化的可靠工具。但是,和國(guó)外研究相比,國(guó)內(nèi)2009年以前的研究材料均為大鼠樣本,缺少對(duì)其他動(dòng)物模型和人體樣本的探索和驗(yàn)證。此外,雖然國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的推斷指標(biāo)主要為管家基因mRNA,特別是GAPDH和β-actin,但由于PMI間隔(或節(jié)點(diǎn))的設(shè)置缺少標(biāo)準(zhǔn),以致早期或中晚期PMI階段GAPDH和β-actin的時(shí)序性變化規(guī)律并未得到明確,還需進(jìn)一步研究。
近10年來(lái),隨著RNA研究技術(shù)的進(jìn)步和對(duì)RNA(特別是ncRNA)認(rèn)識(shí)的不斷提高,單純運(yùn)用mRNA死后變化規(guī)律推斷PMI的相關(guān)研究主要集中在2013年前和2017年后,共計(jì)23項(xiàng)[27-49],詳見(jiàn)附表1。
1.2.1 運(yùn)用反轉(zhuǎn)錄技術(shù)檢測(cè)mRNA死后變化規(guī)律推斷PMI的研究進(jìn)展
在上述23項(xiàng)研究中,運(yùn)用RT-PCR或qRT-PCR驗(yàn)證單個(gè)或多個(gè)mRNA指標(biāo)時(shí)序性變化規(guī)律進(jìn)行PMI推斷的研究有 15 項(xiàng)[27,31-36,38-41,46-49]。2010 年,PARTEMI等[27]收集了16例人體心肌樣本,并分為長(zhǎng)PMI組(36~120 h)和短PMI組(0.6~2.7 h),但在4個(gè)候選mRNA指標(biāo)中,只有內(nèi)皮型一氧化氮合酶(endothelial nitric oxide synthase,eNOS)在兩組的表達(dá)具有差異。2011年,KIMURA等[31]檢測(cè)了小鼠和人體3個(gè)組織中節(jié)律基因的表達(dá)情況,分別證實(shí)PER2/BMAL1和NR1D1/BMAL1含量比值在24h內(nèi)呈節(jié)律性變化,為PMI推斷提供了新思路。2010—2011年,國(guó)內(nèi)學(xué)者[28-29,32]也延續(xù)了之前的研究[17-22],在大鼠或小鼠模型中運(yùn)用RT-PCR或qRT-PCR檢測(cè)管家基因mRNA的時(shí)序性降解規(guī)律,但均缺乏對(duì)內(nèi)參指標(biāo)(內(nèi)參基因)的考量與篩選。
2013年,SAMPAIO-SILVA等[33]在0~11 h連續(xù)取材3種小鼠組織,發(fā)現(xiàn)骨骼肌和肝組織中6個(gè)mRNA的Cq值均與PMI顯著相關(guān),并建立了基于線性回歸的數(shù)學(xué)模型推斷早期PMI;該研究的創(chuàng)新之處是預(yù)留了額外樣本進(jìn)行驗(yàn)證,驗(yàn)證樣本的推斷誤差在1h左右。同年,YOUNG等[34]嘗試使用豬牙髓RNA進(jìn)行晚期PMI推斷,發(fā)現(xiàn)較短片段的β-actin在死后84 d內(nèi)的含量變化與PMI具有相關(guān)性。DENG等[35]也做了積極嘗試,將DNA作為內(nèi)參,檢測(cè)了不同環(huán)境溫度下缺氧誘導(dǎo)因子-1α(hypoxia-inducible factor-1α,HIF-1α)和β-actin在心腦組織中的時(shí)序性變化規(guī)律,結(jié)果發(fā)現(xiàn),4℃組含量變化不明顯,而37℃組各RNA含量在24 h內(nèi)明顯下降。2014年,ZAPICO等[36]研究了細(xì)胞死亡蛋白相關(guān)基因FsaL和PTEN,發(fā)現(xiàn)上述指標(biāo)在死后6h內(nèi)表達(dá)上升,與PMI有良好的線性關(guān)系,但在8h又開(kāi)始下降。該研究得出了機(jī)體死后部分基因轉(zhuǎn)錄活性增加和mRNA時(shí)序性降解的結(jié)論,但時(shí)間節(jié)點(diǎn)的推論還需進(jìn)一步證實(shí)。
2017年,劉志杰等[38]以次黃嘌呤磷酸核糖基轉(zhuǎn)移酶(hypoxanthine phosphoribosyl transferase,HPRT)為內(nèi)參,發(fā)現(xiàn)腦組織中核糖體蛋白L32(ribosomal protein L32,RPL32)等指標(biāo)的相對(duì)表達(dá)量與PMI存在線性關(guān)系。同年,ALI等[39]收集了人體皮膚組織并檢測(cè)了晚期角質(zhì)化包膜蛋白1C(late cornified envelope 1C,LCE1C)隨 PMI(0~5 d)的變化情況,發(fā)現(xiàn) LCE1C在不同溫度組均隨PMI延長(zhǎng)而逐漸降低。BAI等[40]延續(xù)了DENG等[35]的研究,以caspase-3 DNA為內(nèi)參,證實(shí)缺氧相關(guān)因子(hypoxia associated factor,HAF)在48h內(nèi)的表達(dá)量隨PMI延長(zhǎng)而上升,且在0.5~4h有更好的相關(guān)性。ELGHAMRY等[41]將大鼠斷頸處死后,將尸體分別暴露于空氣(30℃)、埋入沙地(30℃)和淹沒(méi)入水(6℃和30℃)4種環(huán)境中長(zhǎng)達(dá)96h,檢測(cè)發(fā)現(xiàn)腦組織中GAPDH的含量變化和PMI、存放條件及環(huán)境溫度均密切相關(guān)。2018年,F(xiàn)AIS等[46]收集了10例尸檢牙齦組織,分為死后1~3d、4~5d和8~9d 3個(gè)研究組,并以3例手術(shù)牙齦組織為對(duì)照,結(jié)果發(fā)現(xiàn),尸檢組織中HIF-1α的含量隨PMI延長(zhǎng)而逐漸降低,但死后1~3d和4~5d組中HIF-1α的含量均高于對(duì)照組,分析是死亡前的缺氧過(guò)程使HIF-1α的表達(dá)增加,之后又隨PMI延長(zhǎng)不斷降解。
作為研究RNA表達(dá)的精確定量技術(shù),qRT-PCR具有準(zhǔn)確高效的優(yōu)點(diǎn),但其結(jié)果的準(zhǔn)確性很大程度上依賴(lài)于穩(wěn)定內(nèi)參指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化。在上述15項(xiàng)研究中,有11項(xiàng)都使用了內(nèi)參指標(biāo)校正,除2項(xiàng)[35,40]使用了DNA進(jìn)行校正,其余9 項(xiàng)中有5 項(xiàng)[31,36,39,46,49]均使用了 GAPDH或β-actin作為內(nèi)參指標(biāo)。但是,KOPPELKAMM等[50]認(rèn)為,死后機(jī)體內(nèi)理想的內(nèi)參指標(biāo)應(yīng)該較少受PMI、外界環(huán)境、組織類(lèi)型、死亡原因和死前因素的影響,而一般分子生物學(xué)研究中常用的GAPDH和β-actin并不滿(mǎn)足上述條件,除時(shí)序性降解外,GAPDH還被證明在缺氧、窒息條件下表達(dá)上調(diào)[51-52],故不適合作為PMI推斷研究中的內(nèi)參指標(biāo)。鑒于死后組織樣本的特殊性,穩(wěn)定適用的內(nèi)參指標(biāo)在一定程度上可以消除個(gè)體差異和環(huán)境因素的影響,故PMI推斷研究的內(nèi)參指標(biāo)篩選和驗(yàn)證需要學(xué)者進(jìn)一步關(guān)注。當(dāng)然,在上述研究中,也有部分研究人員[33,47-48]按照實(shí)時(shí)熒光定量PCR國(guó)際化標(biāo)準(zhǔn)暨M(jìn)IQE(Minimum Information for Publication of Quantitative Real-time PCR Experiments)指南[53]要求,提供了包括樣本分析、核酸提取、反轉(zhuǎn)錄、靶基因信息、qPCR引物或探針、qPCR實(shí)驗(yàn)流程、qPCR合理性驗(yàn)證和數(shù)據(jù)分析在內(nèi)的系列實(shí)驗(yàn)信息,此舉不僅使相關(guān)實(shí)驗(yàn)操作更加規(guī)范,也提升了定量結(jié)果的準(zhǔn)確性和可重復(fù)性。
1.2.2 運(yùn)用高通量技術(shù)檢測(cè)mRNA死后變化規(guī)律推斷PMI的研究進(jìn)展
近幾年來(lái),也有學(xué)者開(kāi)始通過(guò)生物信息學(xué)分析RNA測(cè)序數(shù)據(jù),在PMI推斷研究中取得了一些進(jìn)展。2015年,F(xiàn)ENG等[37]分析了部分基因型-組織表達(dá)(Genotype-Tissue Expression,GTEx)數(shù)據(jù)庫(kù) RNA 測(cè)序數(shù)據(jù),提出mRNA完整性指數(shù)(mRNA integrity number,mRIN)的概念,用來(lái)評(píng)估測(cè)序樣本中mRNA的降解程度。2017年,ZHU等[42]系統(tǒng)性分析了GTEx數(shù)據(jù)庫(kù)中2016個(gè)測(cè)序樣本的基因表達(dá)情況,發(fā)現(xiàn)PMI相關(guān)性基因的整體表達(dá)模式具有組織特異性,并篩選出266個(gè)差異表達(dá)基因,其中206個(gè)基因隨PMI延長(zhǎng)而下調(diào)。2018年,F(xiàn)ERREIRA等[45]進(jìn)一步分析了GTEx數(shù)據(jù)庫(kù)中36種組織共7105個(gè)樣本的RNA測(cè)序數(shù)據(jù),篩選出187個(gè)至少在3種組織中都與PMI相關(guān)的mRNA指標(biāo),并通過(guò)梯度提升樹(shù)建立了數(shù)學(xué)模型推斷PMI,較低推斷誤差(均值9.45min,中位數(shù)63.75min)也證實(shí)了多組織、多指標(biāo)模型的有效性。上述對(duì)RNA測(cè)序數(shù)據(jù)分析的研究證實(shí),雖然死后組織內(nèi)mRNA的表達(dá)變化受多種因素(PMI、死亡原因、缺血、窒息等死前狀態(tài))影響,但生物信息學(xué)分析、大數(shù)據(jù)工具運(yùn)用和數(shù)學(xué)模型創(chuàng)新為運(yùn)用RNA進(jìn)行PMI推斷提供了一種新的思路和方法。
運(yùn)用表達(dá)譜芯片進(jìn)行PMI推斷的報(bào)道也逐年增多。2011年,BIRDSILL等[30]檢測(cè)了79例人體大腦皮質(zhì)樣本的總RNA,發(fā)現(xiàn)RNA完整性指數(shù)(RNA integrity number,RIN)與PMI呈負(fù)相關(guān),并通過(guò)PCR芯片檢測(cè)了89個(gè)基因在早期PMI樣本中的表達(dá)情況,發(fā)現(xiàn)其中65個(gè)mRNA指標(biāo)在機(jī)體死后含量逐漸下降,而20個(gè)mRNA指標(biāo)的含量隨PMI延長(zhǎng)而增加。2017年,HUNTER等[43]和POZHITKOV等[44]運(yùn)用表達(dá)譜芯片檢測(cè)了斑馬魚(yú)和小鼠多個(gè)mRNA的表達(dá)情況,通過(guò)基因計(jì)量方法挑選出斑馬魚(yú)中548個(gè)和小鼠中515個(gè)死后表達(dá)上調(diào)指標(biāo),并通過(guò)矩陣代數(shù)綜合多個(gè)指標(biāo)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型進(jìn)行PMI推斷,額外樣本驗(yàn)證結(jié)果顯示,推斷誤差在斑馬魚(yú)中<3h,在小鼠肝組織中<4h,在小鼠腦組織中<5h。2018年,TAO等[47]通過(guò)mRNA表達(dá)譜芯片在大鼠心肌中篩選出217個(gè)差異表達(dá)mRNA指標(biāo),其中31個(gè)與凋亡、自溶等信號(hào)通路有關(guān),特別是細(xì)胞分裂周期蛋白25B(cell division cycle protein 25B,CDC25B)與早期PMI的相關(guān)性較好,依此建立了多溫度數(shù)學(xué)模型推斷PMI,驗(yàn)證結(jié)果表明,誤差率相對(duì)較低(10%左右)。2019年,WANG等[48]延續(xù)了TAO等[47]的研究,運(yùn)用表達(dá)譜芯片篩選了一批大鼠腦組織早期PMI相關(guān)性mRNA指標(biāo),并運(yùn)用其中6個(gè)指標(biāo)(NINJ2、GRIFIN、ARPP19、HOPX、SYNPR和SYNPO2)建立了多溫度數(shù)學(xué)模型推斷PMI,驗(yàn)證結(jié)果表明,前4個(gè)指標(biāo)建立的數(shù)學(xué)模型誤差率較低(<3h),通過(guò)聯(lián)用多個(gè)數(shù)學(xué)模型推斷PMI,可進(jìn)一步降低推斷誤差(<1.5h)。
近幾年來(lái),通過(guò)分析RNA測(cè)序數(shù)據(jù)和運(yùn)用高通量芯片技術(shù)進(jìn)行PMI推斷的研究中,其共同特點(diǎn)是樣本多、組織多、指標(biāo)多、數(shù)據(jù)量大,所以需要更加先進(jìn)的算法(如聚類(lèi)、矩陣代數(shù)、梯度提升樹(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等)提供相關(guān)支持。在數(shù)學(xué)模型優(yōu)化的基礎(chǔ)上,驗(yàn)證結(jié)果也證實(shí)研究所建立的綜合性(多組織、多指標(biāo))數(shù)學(xué)模型的推斷精度較高,是未來(lái)的研究方向之一,但這些研究的缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)處理比較復(fù)雜、費(fèi)用比較昂貴,所以如何應(yīng)用到實(shí)際工作中還需進(jìn)一步研究。
在2010年前的相關(guān)研究中,各學(xué)者選擇的mRNA指標(biāo)相對(duì)單一,過(guò)于依賴(lài)前期研究或文獻(xiàn)篩選,主要為GAPDH、β-actin等管家基因或EPO、iNOS等單個(gè)候選基因,所選用的數(shù)學(xué)模型也較為簡(jiǎn)單,僅為線性回歸模型,一定程度上也影響了PMI推斷的精確性。隨著研究的深入,mRNA指標(biāo)的選擇更加多元,在近10年的研究中絕大多數(shù)的候選mRNA指標(biāo)數(shù)量超過(guò)3個(gè)。值得一提的是,指標(biāo)的篩選也更加依賴(lài)轉(zhuǎn)錄組學(xué)相關(guān)技術(shù)手段,運(yùn)用高通量方法(RNA測(cè)序或表達(dá)譜芯片)篩選與細(xì)胞死后變化相關(guān)的mRNA(如ARPP19、HPOX和PTEN等)進(jìn)行PMI推斷成為新熱點(diǎn),因其可聯(lián)合功能學(xué)分析,有望闡明特定指標(biāo)時(shí)序性變化的機(jī)制,為法醫(yī)學(xué)實(shí)踐中準(zhǔn)確推斷PMI提供理論基礎(chǔ)。
ncRNA是指不編碼蛋白質(zhì)的RNA,包括轉(zhuǎn)運(yùn)RNA(transfer RNA,tRNA)、核糖體RNA(ribosomal RNA,rRNA)、核小RNA(small nuclear RNA,snRNA)及核仁小 RNA(small nucleolar RNA,snoRNA)等,上述ncRNA都是細(xì)胞生命活動(dòng)中的重要組成部分,又被稱(chēng)為管家 ncRNA(housekeeping ncRNA)[54]。隨著轉(zhuǎn)錄組學(xué)和生物信息學(xué)的發(fā)展,尤其是高通量測(cè)序技術(shù)的廣泛應(yīng)用,更多種類(lèi)的ncRNA被發(fā)現(xiàn),其調(diào)控機(jī)制也逐漸被揭示,其在許多重要的生物進(jìn)程中都發(fā)揮著重要的作用,逐漸成為各相關(guān)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。其中,常見(jiàn)的具有調(diào)控作用的調(diào)控ncRNA(regulatory ncRNA)包括微小 RNA(microRNA,miRNA)、長(zhǎng)鏈ncRNA(long ncRNA,lncRNA)和環(huán)狀 RNA(circular RNA,circRNA)等。
運(yùn)用管家ncRNA死后變化規(guī)律推斷PMI的研究主要集中在2010年以后。2010年以前用于PMI推斷的ncRNA主要是rRNA,且多數(shù)研究?jī)H將rRNA作為候選內(nèi)參指標(biāo),或與mRNA的降解規(guī)律進(jìn)行橫向?qū)Ρ取?/p>
早在1991年,NOGUCHI等[55]比較了大鼠腦組織中精氨酸加壓素(arginine vasopressin,AVP)mRNA和18S rRNA的含量,發(fā)現(xiàn)死后24h內(nèi),AVP的降解速率明顯快于18S rRNA。1994年,PARDUE等[56]比較了大鼠腦組織中熱休克蛋白70(heat shock protein 70,HSP70)mRNA和18S rRNA的含量,得出了類(lèi)似的結(jié)論。2007年,劉季等[21]比較了GAPDH和18S rRNA的降解規(guī)律,發(fā)現(xiàn)18S rRNA降解緩慢,在死后7d仍具有良好的穩(wěn)定性。上述研究結(jié)果均表明,在死亡早期一段時(shí)間內(nèi),18S rRNA的穩(wěn)定性高于其他mRNA指標(biāo),故其經(jīng)常被用作內(nèi)參指標(biāo)[57-60]或候選內(nèi)參指標(biāo)[50,61-62]。2010年,李文燦等[63]提出了不同看法,其發(fā)現(xiàn)大鼠心肌組織中18S rRNA的含量在死后96h內(nèi)逐漸增多,之后才開(kāi)始下降,推測(cè)是18S rRNA存在于核糖核蛋白復(fù)合體中,蛋白質(zhì)時(shí)序性降解使rRNA從復(fù)合體中釋放出來(lái),導(dǎo)致18S rRNA含量在死后一段時(shí)間內(nèi)上升,此報(bào)道結(jié)果與IWAMOTO等[64]對(duì)rRNA不同亞基的研究結(jié)果類(lèi)似,但均需進(jìn)一步證實(shí)。
2011年,朱怡等[58]檢測(cè)了不同溫度小鼠腦組織中βactin和18S rRNA的穩(wěn)定性,發(fā)現(xiàn)β-actin與18S rRNA含量的比值呈時(shí)序性下降。同年,VAN DOORN等[59]證實(shí)18S rRNA在死后15d的家兔骨髓組織中也可通過(guò)qRT-PCR檢出。2013年,任廣睦等[65]研究了尸檢肌肉組織(存放至10d)中不同rRNA亞基(5S rRNA、5.8S rRNA、18 rRNA和28S rRNA)的穩(wěn)定性,發(fā)現(xiàn)各rRNA在死后一定時(shí)間內(nèi)無(wú)顯著性降解,可作為中晚期PMI推斷的內(nèi)參指標(biāo)。2015年,尹長(zhǎng)玉等[66]延續(xù)了上述研究,發(fā)現(xiàn)腦組織各亞基的表達(dá)量差異僅在0 d和10d具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,脾組織各亞基的表達(dá)量既和PMI有關(guān),也和年齡有關(guān)。2016年,POóR等[67]完善了YOUNG等[34]的研究,比較了牙髓(放置至121d)中不同片段(800、400和200bp)的β-actin和28S rRNA的含量變化,qRT-PCR結(jié)果表明,28S rRNA的檢出時(shí)間明顯長(zhǎng)于β-actin,其中200 bp的β-actin可在29 d內(nèi)檢出,而200 bp的28S rRNA可在45 d內(nèi)檢出。同年,姜竹青等[68]證實(shí)小鼠肝組織中18S rRNA的死后降解速率隨溫度升高而加速,并通過(guò)插值分析建立了Cq值、PMI和環(huán)境溫度的多元數(shù)學(xué)模型進(jìn)行PMI推斷。
2017年,KIM等[69]設(shè)計(jì)了兩個(gè)不同位點(diǎn)的28S rRNA片段,一個(gè)是5′端片段,一個(gè)是包含細(xì)胞死亡相關(guān)裂解位點(diǎn)(cell death-related cleavage sites)的D8可變區(qū)片段,qRT-PCR結(jié)果表明,5′端片段在死后心腦組織中均非常穩(wěn)定,甚至有表達(dá)上調(diào)趨勢(shì),而D8可變區(qū)片段含量在死后72h快速下降,兩者含量的比值和PMI呈良好的線性關(guān)系。上述不同位點(diǎn)的定量結(jié)果可在一定程度上解釋多個(gè)研究中28S rRNA和18S rRNA降解規(guī)律不一致的問(wèn)題,再一次凸顯了引物序列標(biāo)準(zhǔn)化的重要性。此外,該研究也用人體尸檢腦和肝組織做了驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)28S rRNA不同亞基的時(shí)序性變化規(guī)律依然存在,是理想的PMI推斷指標(biāo),豐富了運(yùn)用管家ncRNA進(jìn)行PMI推斷的相關(guān)研究。
常見(jiàn)用于PMI推斷的rRNA主要為28S rRNA和18S rRNA,相較于mRNA,根據(jù)rRNA核糖核蛋白復(fù)合體或不同亞基的時(shí)序性變化規(guī)律進(jìn)行PMI推斷也具有其優(yōu)勢(shì),但還需進(jìn)一步深入研究。除28S rRNA和18S rRNA外,5S rRNA[70-72]、U6 snRNA[73-75]、RNU6B[72]、snoRNA202[76]和SNORD95[77]等其他ncRNA也常被作為PMI研究的候選內(nèi)參指標(biāo)。
隨著轉(zhuǎn)錄組學(xué)的快速發(fā)展及相關(guān)研究技術(shù)的進(jìn)步,包括miRNA、lncRNA和circRNA等在內(nèi)的多種調(diào)控ncRNA的生物學(xué)特性和功能被揭示,逐漸成為生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。miRNA是一類(lèi)只有18~24個(gè)核苷酸組成的非編碼小RNA,表達(dá)具有高度保守性、時(shí)序性和組織特異性[78-79],廣泛參與生物體內(nèi)的各種生理病理過(guò)程[80],是法醫(yī)學(xué)理想的分子標(biāo)志物。自2009年HANSON等[81]首次將miRNA引入法醫(yī)學(xué)研究以來(lái),其應(yīng)用逐漸拓展到體液(斑)鑒定(來(lái)源和形成時(shí)間)[82]、個(gè)體年齡推斷[83-84]、死亡原因分析[82,85]和 PMI推斷等領(lǐng)域。lncRNA是一類(lèi)轉(zhuǎn)錄本長(zhǎng)度超過(guò)200 nt的ncRNA,在多種層面上參與蛋白編碼基因調(diào)控[86],具有重要的生物學(xué)功能,并且在細(xì)胞能耗上存在優(yōu)勢(shì)。部分lncRNA在死亡早期的改變較mRNA可能更為迅速、靈敏,有望作為早期PMI推斷指標(biāo)。circRNA是2013年以來(lái)被重新認(rèn)識(shí)的一類(lèi)ncRNA[87-90],其分子呈封閉環(huán)狀結(jié)構(gòu),能夠耐受核糖核酸酶和核酸外切酶的降解,有更好的穩(wěn)定性,有望成為中晚期PMI推斷的指標(biāo)或理想的內(nèi)參指標(biāo)。
隨著對(duì)調(diào)控ncRNA認(rèn)識(shí)的深入,法醫(yī)學(xué)者們也開(kāi)始檢測(cè)各ncRNA在死后組織內(nèi)的時(shí)序性變化規(guī)律用于PMI推斷。其中,單純運(yùn)用某一類(lèi)RNA進(jìn)行PMI推斷的研究較少,多為聯(lián)合miRNA、lncRNA、circRNA、mRNA和其他種類(lèi)RNA開(kāi)展多指標(biāo)分析。近10年的相關(guān)研究詳見(jiàn)附表2。
2010年,李文燦等[63]發(fā)現(xiàn)大鼠心肌組織中miR-1在死后120 h內(nèi)含量無(wú)明顯變化,之后才開(kāi)始下降。2012年,張萍等[73]用geNorm軟件[91]分析了死亡早期人體心肌組織中多個(gè)RNA指標(biāo)的穩(wěn)定性,發(fā)現(xiàn)miR-1的穩(wěn)定性不如U6 snRNA和18S rRNA,但高于管家基因mRNA,提示了內(nèi)參選擇的重要性。2013年,WANG等[74]以U6 snRNA為內(nèi)參,檢測(cè)了小鼠肝組織中miR-122、miR-133a、miR-150、miR-195和miR-206在48h內(nèi)的含量變化,發(fā)現(xiàn)上述指標(biāo)在死后24 h內(nèi)保持穩(wěn)定,但miR-133a和miR-206在24h后含量明顯下降。
2013年,ODRIOZOLA等[92]嘗試使用生物鐘節(jié)律基因相關(guān)miRNA推斷PMI,檢測(cè)了在人體玻璃體液中表達(dá)豐度較高的7個(gè)miRNA的表達(dá)情況,發(fā)現(xiàn)各miRNA的含量與PMI無(wú)關(guān),但miR-541和miR-142-5p的表達(dá)與晝夜節(jié)律有關(guān)。然而,LECH等[93]在血跡形成時(shí)間的研究中發(fā)現(xiàn),miR-541在血液中的表達(dá)豐度太低,而miR-142-5p的表達(dá)與晝夜節(jié)律無(wú)關(guān)。2015年,CORRADINI等[77]對(duì)上述研究進(jìn)行了完善,檢測(cè)了U6 snRNA、SNORD95、SNORD61和10個(gè)miRNA在血液和玻璃體液中的表達(dá)情況,發(fā)現(xiàn)SNORD95在兩種體液中均表達(dá)穩(wěn)定,適合作為內(nèi)參指標(biāo)。該研究也證實(shí),玻璃體液中miR-106b和miR-96、血液中miR-142-5p和miR-219的含量變化與晝夜節(jié)律有關(guān),可用于PMI推斷,但不足之處是樣本量較小。同年,SHARMA等[94]檢測(cè)了小鼠心腦組織中拮抗凋亡轉(zhuǎn)錄因子(apoptosis antagonizing transcription factor,AATF)的RNA組(miR-2909和靶基因AATF mRNA)的死后變化規(guī)律,發(fā)現(xiàn)AATF mRNA與晝夜節(jié)律的相關(guān)性高于miR-2909,且兩者之間存在協(xié)同變化關(guān)系,此研究也為PMI推斷提供了一種新思路。
上述以miRNA為核心指標(biāo)的研究在PMI推斷領(lǐng)域取得了明顯進(jìn)展,但也存在一些不足,如環(huán)境溫度設(shè)定單一、內(nèi)參指標(biāo)選擇單一、缺乏組織多樣性、數(shù)學(xué)模型簡(jiǎn)化及缺乏驗(yàn)證等。針對(duì)上述問(wèn)題,筆者所在的課題 組 于 2014 年以來(lái)進(jìn) 行 了 系列研究[47-48,71,75,95-100],主要結(jié)果有:(1)挑選一批特異性強(qiáng)、死后變化敏感的RNA指標(biāo)[β-actin、CDC25B和神經(jīng)損傷誘導(dǎo)蛋白2(nerve injury-induced protein 2,NINJ2)等],在不同PMI的大鼠和人體多種組織樣本中進(jìn)行批量驗(yàn)證,明確其時(shí)序性變化規(guī)律(死后24 h內(nèi)或0~144 h),作為PMI推斷的指標(biāo);(2)將組織特異性miRNA和5S rRNA等小分子RNA納入研究,拓展候選內(nèi)參指標(biāo)的選擇范圍,通過(guò)聯(lián)用多種篩選軟件,挑選出一些保守性強(qiáng)的小分子RNA作為內(nèi)參指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)校正,如多組織通用的5S rRNA,腦組織miR-125b、肝組織miR-122和脾組織miR-143等;(3)創(chuàng)新性應(yīng)用R軟件等數(shù)學(xué)工具在不同組織中建立以RNA表達(dá)量、溫度和PMI為參數(shù)的多元數(shù)學(xué)模型,有效解決溫度因素的影響,并可將人體樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代驗(yàn)證,使模型具有成長(zhǎng)性。但是在上述研究中也發(fā)現(xiàn)了新問(wèn)題,相較于中晚期PMI(48~144 h),上述模型在48 h內(nèi)的推斷誤差較大,分析原因是指標(biāo)的篩選力度不足,較為依賴(lài)文獻(xiàn)報(bào)道和前期研究,仍然缺少在死亡早期即發(fā)生特異性改變的RNA指標(biāo)。為此,TAO等[47]和WANG等[48]也嘗試使用高通量表達(dá)譜芯片旨在篩選一批在死亡早期即敏感變化的RNA指標(biāo),以期完善上述系列研究,提高早期PMI推斷的準(zhǔn)確性。
運(yùn)用lncRNA和circRNA進(jìn)行PMI推斷的相關(guān)研究較少,在過(guò)去幾年偶有報(bào)道。2015年,KRAUS等[101]檢測(cè)了人不同部位腦組織中90多個(gè)lncRNA的表達(dá)情況,并篩選出5個(gè)在死后14~27 h含量穩(wěn)定的lncRNA,分別為 LUST、IGF2AS、7SK、HOXA6as和NDM29,可作為PMI推斷的內(nèi)參指標(biāo)。2018年起,TU等[102-103]以小鼠腦、心肌和肝組織為研究樣本,將GAPDH、RPS18、β-actin mRNA和U6 snRNA作為推斷指標(biāo),將miR-122、miR-133a、LC-Ogdh(同時(shí)檢測(cè)環(huán)形和線形產(chǎn)物)和circ-AFF1作為內(nèi)參指標(biāo),建立了死后8 d內(nèi)的多指標(biāo)數(shù)學(xué)模型推斷PMI,聯(lián)合3種組織進(jìn)行驗(yàn)證,推斷誤差在0.5d左右。2019年,郝?tīng)柾薜萚104]檢測(cè)了小鼠腦組織中CDR1as、Rims2和Dym circRNA的時(shí)序性變化規(guī)律,結(jié)果表明,CDR1as較為穩(wěn)定,適合作為內(nèi)參指標(biāo),而Rims2和Dym的含量隨PMI延長(zhǎng)而降低。該研究的不足之處是時(shí)間節(jié)點(diǎn)設(shè)置較少,circRNA指標(biāo)的死后變化規(guī)律亟待明確。
在PMI推斷領(lǐng)域,lncRNA和circRNA的研究尚處于起步階段,而研究較為成熟的miRNA也經(jīng)常作為內(nèi)參指標(biāo)[92,95-99,105],目前尚缺乏對(duì)各調(diào)控 ncRNA 整體表達(dá)變化規(guī)律的研究。與mRNA和其他管家ncRNA相比,調(diào)控ncRNA在轉(zhuǎn)錄調(diào)控中發(fā)揮著重要作用,在死亡早期的變化較其他類(lèi)型的RNA更為敏感、迅速,可作為較早期PMI推斷的候選指標(biāo)。此外,miRNA在死亡原因分析中的應(yīng)用在近幾年也有報(bào)道,有望用于不同死亡原因下的PMI推斷研究,但都需批量篩選和鑒定。另外,在轉(zhuǎn)錄組學(xué)快速發(fā)展的前提下,下一步的研究可以通過(guò)高通量轉(zhuǎn)錄組測(cè)序或RNA芯片技術(shù),一次性獲得死后組織樣本中各RNA的表達(dá)信息,并通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的生物信息分析流程(差異表達(dá)分析、聚類(lèi)分析和功能富集分析等),明確機(jī)體死后一段時(shí)間內(nèi)mRNA、miRNA、lncRNA和circRNA等的表達(dá)譜改變,科學(xué)有效地篩選一批候選推斷指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上,還可通過(guò)建立內(nèi)源競(jìng)爭(zhēng)性RNA網(wǎng)絡(luò),尋找具有對(duì)應(yīng)關(guān)系的分子(指標(biāo))對(duì)或分子(指標(biāo))群,如lncRNA-miRNA-mRNA、circRNA-miRNA-mRNA等,闡明死后特異性變化RNA指標(biāo)的具體調(diào)控機(jī)制,為PMI的準(zhǔn)確推斷提供研究基礎(chǔ),使之較少受到各種內(nèi)外因素的影響。
雖然國(guó)內(nèi)外學(xué)者已做了許多相關(guān)研究,但在運(yùn)用RNA死后降解變化規(guī)律推斷PMI的實(shí)踐探索中,還存在著如下問(wèn)題:(1)雖然研究人員均采用一種或多種實(shí)質(zhì)器官或體液組織開(kāi)展研究,但多數(shù)研究缺乏對(duì)各組織中RNA表達(dá)豐度的考量,應(yīng)先篩選表達(dá)譜廣、表達(dá)豐度較高的指標(biāo)用于下一步分析。(2)由于人體死亡后不同個(gè)體間存在著諸如溫度、濕度、營(yíng)養(yǎng)或疾病狀態(tài)、死亡原因等內(nèi)外因素的干擾,無(wú)法進(jìn)行系統(tǒng)規(guī)律的研究,通過(guò)動(dòng)物模型研究機(jī)體死亡后RNA的變化規(guī)律對(duì)人體PMI推斷有著重要的參考價(jià)值,但是目前動(dòng)物模型的設(shè)置存在死因單一、環(huán)境溫度或濕度設(shè)定單一以及缺乏人體樣本驗(yàn)證的問(wèn)題,需要進(jìn)一步完善。(3)qRT-PCR作為快速高效的RNA定量技術(shù),在PMI推斷相關(guān)研究領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,但由于該方法得到的結(jié)果依賴(lài)內(nèi)參指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化,因此內(nèi)參指標(biāo)的篩選和驗(yàn)證應(yīng)該得到足夠重視,筆者建議使用內(nèi)參篩選工具 geNorm[91]、NormFinder[106]、BestKeeper[107]、RefFinder[107]等,并篩選出兩個(gè)及以上的內(nèi)參指標(biāo),繼而分析內(nèi)參指標(biāo)和各影響因素的關(guān)系;此外,qRTPCR實(shí)驗(yàn)流程應(yīng)嚴(yán)格按照MIQE指南進(jìn)行,以提高結(jié)果的準(zhǔn)確性和可重復(fù)性。(4)現(xiàn)有推斷指標(biāo)還是以管家基因mRNA為主,而內(nèi)參指標(biāo)以小分子ncRNA為主,但兩者的研究方式并不完全一致,研究者在聯(lián)合使用時(shí)應(yīng)引起重視。(5)用于PMI推斷的RNA指標(biāo)篩選力度依然不足,尋找在死亡早期即敏感變化的RNA指標(biāo),或?qū)ふ以谒篮笠欢螘r(shí)間內(nèi)保持穩(wěn)定、之后持續(xù)變化的RNA指標(biāo)依然是今后研究的重點(diǎn),借助高通量測(cè)序或芯片進(jìn)行批量篩選或是可行的方式。(6)目前研究缺乏RNA指標(biāo)的功能性分析,在未來(lái)的研究中可適當(dāng)篩選并驗(yàn)證細(xì)胞死亡相關(guān)的指標(biāo),并通過(guò)細(xì)胞或分子實(shí)驗(yàn)闡明其死后的表達(dá)變化機(jī)制,為運(yùn)用RNA推斷PMI提供理論基礎(chǔ)。(7)多方法、多組學(xué)(轉(zhuǎn)錄組學(xué)及其相關(guān)的基因組學(xué)、蛋白組學(xué)、代謝組學(xué)和微生物組學(xué)等)聯(lián)用較少,機(jī)體死后各種時(shí)序性變化是一個(gè)有機(jī)整體,多方法或者多組學(xué)聯(lián)用有望綜合發(fā)揮作用,提升PMI推斷的精確性。(8)多數(shù)研究的數(shù)學(xué)工具較為簡(jiǎn)單,建立的PMI推斷模型缺乏成長(zhǎng)性,而日益興起的人工智能算法有望為PMI推斷提供足夠的技術(shù)支撐。
本文以文獻(xiàn)報(bào)道時(shí)間(2010年以前/以后)和RNA類(lèi)型(管家/調(diào)控)為主線,分別綜述了運(yùn)用mRNA和ncRNA進(jìn)行PMI推斷的系列研究。相較于其他推斷方法,運(yùn)用RNA特異性變化規(guī)律推斷PMI具有一定優(yōu)勢(shì)(如組織特異性、種類(lèi)豐富、表達(dá)迅速、相對(duì)穩(wěn)定、具有日夜節(jié)律等),但也存在一些局限(費(fèi)用昂貴、實(shí)驗(yàn)條件要求高、流程相對(duì)繁瑣等)。因此,現(xiàn)有多數(shù)研究仍停留在實(shí)驗(yàn)室階段,但也有學(xué)者嘗試提出標(biāo)準(zhǔn)化的實(shí)驗(yàn)流程,并以創(chuàng)建試劑盒的方式使之應(yīng)用于實(shí)踐,然而還需進(jìn)一步探索。另外,單純運(yùn)用mRNA或者某種ncRNA開(kāi)展研究也具有一定的局限性,尋找具有對(duì)應(yīng)關(guān)系的指標(biāo)對(duì)或群具有其應(yīng)用前景。制約PMI推斷精確性的重要因素包括環(huán)境因素和個(gè)體差異,因此,方法技術(shù)的革新(一步法qRT-PCR、數(shù)字PCR、多內(nèi)參指標(biāo)、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、具有成長(zhǎng)性的數(shù)學(xué)模型)和批量人體樣本的驗(yàn)證都至關(guān)重要。此外,通過(guò)細(xì)胞或分子實(shí)驗(yàn)尋找具有對(duì)應(yīng)關(guān)系的指標(biāo)對(duì)或群,也是未來(lái)研究的趨勢(shì),在轉(zhuǎn)錄組學(xué)的基礎(chǔ)上結(jié)合多組學(xué)分析,有望能夠提升PMI推斷的精確性。