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作者：易梓琛;张文骥;朱子用;易伟;江嘉思;黎子华;
单位：中国刑事警察学院刑事科学技术学院;贵州省赫章县公安局刑事科学技术室;宜春市公安局刑事科学技术研究所;
摘要：判定指纹遗留人的性别能够辅助侦查人员缩小侦查范围，在刑事侦查领域具有重要作用。本研究基于气相色谱-质谱法（GC-MS）建立了一种指纹中脂质类物质的定量分析方法。采用硫酸-甲醇（7%, V/V）衍生化试剂对指纹中的脂肪酸进行甲酯化，提取试剂为二氯甲烷-甲醇（1∶1, V/V）溶液，反应温度为70℃，加热时间为45 min。定量分析了不同性别人员遗留的指纹中23种脂肪酸和角鲨烯的相对含量，通过正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）对定量分析结果进行降维，在指纹中共筛选出13种化学成分，这些成分能够最大限度地体现男性与女性指纹中脂肪酸和角鲨烯的相对含量差异，并以此作为特征变量进一步使用3种机器学习模型（二元逻辑回归（BLR）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF））对指纹遗留人性别进行分类，通过5项指标对比了各个模型的分类效果，确定最适合指纹遗留人性别二分类的模型为SVM。结果表明，基于指纹中13种脂质类物质的相对含量数据建立的SVM指纹遗留人性别二分类模型的性别分类准确率达到90%，受试者工作特征曲线下面积（AUC）值为0.98。本研究为指纹中脂质类成分检测提供了新方法，也为指纹遗留人性别的判定提供了方法依据。
关键词：指纹;;遗留人性别;;脂肪酸;;支持向量机;;气相色谱-质谱法
基金资助：辽宁省自然科学基金项目（No.2024-MS-208）;; 辽宁省教育厅基本科研项目（No.JYTZD2023147）资助~~
