Post-Submersion Interval (PSI) Estimation of Bloodstains in Diverse Aquatic Environments Using STR and Microbiome Analysis

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Submerged environments, characterized by complex physicochemical and biological variables, frequently facilitate the concealment of criminal evidence. Consequently, research focusing on the estimation of the post-submersion interval (PSI) for submerged exhibits is critically warranted. This research assessed the feasibility of PSI estimation for bloodstain evidence exposed to diverse aquatic conditions by integrating water quality parameters, DNA quantification values, STR profiles, and microbiome data using machine learning (ML) methodologies. The methodology involved measuring water quality concurrently with sample collection to monitor temporal chemical change. DNA extraction utilized the QIAamp DNA Mini Kit (QIAGEN, USA) for the substrate and the DNeasy PowerWater Kit (Qiagen, USA) for filter paper. For short-term submersion, STR profiles were obtained from human DNA to construct a PSI algorithm. For long-term analysis, next-generation sequencing (NGS) was performed on 11 filter paper samples with MiSeq, with bioinformatics analysis conducted using QIIME2 and MicrobiomeAnalyst platforms.

The mixed data driven PSI estimation yielded notable predictive performance. Random forest (RF) multi-class classification model achieved a maximum classification accuracy of 77.78%, and the XGBoost regression model recorded a mean absolute error (MAE) of 0.73 hours. Furthermore, prediction accuracy was significantly augmented when physicochemical independent variables such as pH and oxidation–reduction potential (ORP) were incorporated alongside STR data. NGS analysis identified the Proteobacteria phylum as the predominant taxon, exceeding 99% in distilled water (D.W.). While its relative abundance declined in reservoir and seawater over prolonged submersion, it maintained high dominance relative to controls. This research establishes a robust foundation for PSI estimation by STR profiles and water quality variables up to 7 days. Furthermore, the PSI for the late-submersion phase is expected to be estimated using microbial biomarkers. The findings hold substantial potential to evolve into a critical forensic tool, offering significant investigative leads in submerged crime scenarios, contingent upon further algorithmic refinement and expanded analysis to enhance accuracy and generalizability.

국문 초록 (Abstract)

수중 환경은 수온, 수심 및 수생생물 등 복잡한 변인으로 인해 육상 환경에 비해 피해자 실종 및 범죄 증거물에 대한 은닉이 자주 발생하는 영역이다. 따라서, 침지된 유류물에 대해 개인 식별 및 침지 후 경과 시간(Post-submersion interval, PSI) 추정에 대한 연구가 시급히 요구된다. 본 연구는 여러 수중 환경에 노출된 혈흔 증거물들에 대해 수질 매개변수, 다양한 DNA 정량값, STR 프로파일 및 마이크로바이옴 데이터를 머신 러닝 기술과 융합하여 PSI 추정의 가능성을 검토하고자 하는 목적으로 수행됐다.

혈흔 증거물은 채취와 동시에 수질을 측정하여 시간에 따른 화학적 변화를 관찰했다. DNA 추출은 혈흔 기질의 경우 QIAamp DNA Mini Kit (QIAGEN, USA), 물 여과지의 경우 DNeasy PowerWater Kit (Qiagen, USA)를 사용했다. 이후 DNA 정량을 수행했으며, 인간 DNA에 대해서는 침지 7일차까지의 샘플에 한하여 STR 프로파일을 취득하고 통계적 분석 기반의 PSI 추정 알고리즘을 설계했다. 장기 침지 기간에 대해서는 11 개 여과지 샘플에 대해 MiSeq (Illumina, San Diego, CA, USA)를 사용한 NGS 분석을 진행했고, 데이터 분석은 QIIME2 및 MicrobiomeAnalyst 플랫폼을 이용해 수행했다.

혼합 데이터 기반으로 PSI를 추정한 결과, RandomForest 알고리즘 기반 다중 클래스 분류 모델에서 최대 77.78%의 분류 정확도를 보였고, XGBoost 알고리즘 기반 회귀 곡선의 MAE(Mean Absolute Error)는 0.73시간의 오차율을 기록했다. PSI 추정 시 pH & ORP 등 수질 독립변수를 STR 데이터와 함께 사용할 때 정확도가 향상됐다. NGS 분석 결과 Proteobacteria 문이 우세종으로 나타났다. 특히 증류수는Proteobacteria 문 비율이 99% 이상이었으며, 저수지와 바닷물의 경우 침지 기간이 증가함에 따라 Proteobacteria 문 비율이 감소하였으나 대조군 이상으로 우세했다.

본 결과는 다양한 수중 환경에 침지된 혈흔 증거물에 대해 STR 및 수질 변수로 최대 7일까지의 PSI 추정이 가능함을 확인했다. 나아가, 후기 침지 단계에서는 미생물 바이오마커의 활용 가능성 또한 검토했다. 본 연구 결과는 향후 유전적 분석 결과 기반의 PSI 추정 도구가 수중 사건·사고 수사 과정에서 유의미한 수사 단서를 제공하는 지원 도구로 활용될 잠재력을 시사한다.

목차 (Table of Contents)

• Chapter 1. INTRODUCTION 1
• 1.1 Necessity of Developing Forensic Science Technology for Drowning Cases 1
• 1.2 Human Decomposition 8
• 1.3 Forensic Considerations for Submerged Evidence 18
• 1.4 Water Sampling and Molecular Analysis 23
• 1.5 Research Objectives and Significance 32
• Chapter 2. MATERIALS AND METHODS 35
• 2.1 Sample Preparation 37
• 2.2 Submerged Sample and Water Quality Parameter Collection 40
• 2.3 Presumptive Blood Test 41
• 2.4 DNA Extraction and Quantification 45
• 2.5 Statistical Analysis 55
• 2.6 STR Analysis 56
• 2.7 NGS Analysis 59
• 2.8 Assessment of PSI Estimation 62
• Chapter 3. RESULTS AND DISCUSSION 63
• 3.1 Water Quality 63
• 3.2 Presumptive Blood Test 71
• 3.3 DNA Quantification 75
• 3.4 Statistical Analysis 89
• 3.5 STR Analysis 116
• 3.6 PSI Estimation 119
• 3.7 NGS Analysis 124
• Chapter 4. CONCLUSION 134
• References 138
• Appendix 152
• 논문요약 158