Издательство Nature опубликовало статью «Identification of semen traces at a crime scene through Raman spectroscopy and machine learning», в которой предложен новый метод идентификации биологических следов семенной жидкости на различных поверхностях с использованием комбинации Рамановской спектроскопии и методов машинного обучения. Статья описывает проблему, связанную с тем, что современные методы, применяемые в криминалистике, могут повреждать образцы или давать ложные результаты из-за влияния поверхности, на которой находится биологический след.
В рамках исследования разработаны два подхода для решения этой проблемы: MCRAD и метод RSC. Эти методы позволяют с высокой точностью выделить спектр биологического материала, даже если сигнал от поверхности очень сильный. В экспериментах использовали образцы семенной жидкости, нанесённые на полиэстер и стекло — оба материала создавали сильные помехи при анализе.
Оказалось, что метод MCRAD лучше справляется с малыми объёмами биологического материала, в то время как RSC работает эффективнее при наличии сильных шумов. Это исследование важно для криминалистики, так как позволяет надёжнее идентифицировать следы биологических жидкостей на сложных поверхностях, что может помочь в расследовании преступлений. Эта работа осуществлена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (соглашение № 075-15-2024-557 от 25.04.2024).