Farklı kumaş türlerindeki kan lekesinden ATR-FT-IR spektroskopisiyle birleştirilmiş kemometrik yaklaşımla cinsiyet belirlenmesinin değerlendirilmesi /
Yazar: FATMA BEYZA KULA
Danışman: PROF. DR. EMEL HÜLYA YÜKSELOĞLU ; ÖĞR. GÖR. NUR ÇEBİ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa /  Adli Tıp ve Adli Bilimler Enstitüsü / Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Adli Tıp = Forensic Medicine
Dizin: Cinsiyet tayini = Sex determination ; Kızılötesi spektroskopi = Infrared spectroscopy ; Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Temel bileşenler analizi = Principal components analysis

Özet:
Adli vakalarda olay yerlerinde bulunan biyolojik örnekler yardımıyla suçlunun profillemesi yapılmaktadır. Cinsiyet, ırk, yaş belirlemesi yapmak için kullanılan metotların uzun örnek hazırlama süreci ve numuneyi bozması nedeniyle alternatif olarak son yıllarda moleküler titreşim temeline dayanan ATR-FT-IR spektroskopisiyle biyolojik sıvılardan profilleme çalışmaları hız kazanmıştır. Ancak suç mahallerinde biyolojik materyallere kumaş, cam vb. substratlar üzerinde karşılaşılmaktadır ve bu materyallerin biyolojik sıvının spektrum sinyallerini etkilediği bilinmektedir. Bu tez çalışmasında farklı kumaş türlerindeki (pamuk, denim, polyester) kurumuş kan örneklerinden ATR-FT-IR spektroskopisiyle birleştirilmiş kemometrik yöntemlerle cinsiyet tayini yapılmıştır. Çalışmada 50 gönüllüden alınan (25 kadın, 25 erkek) kan örnekleri kumaş üzerinde bir gün kurutulduktan sonra ATR-FT-IR spektroskopisiyle analiz yapılmıştır. Spektrumlarda kumaş türüne göre kan ile ilgili bilgi veren bölgelerin farklılık gösterdiği görülmüştür. Elde edilen spektrumlara R Paketi yardımıyla boyut indirgemesi yapmak için PCA uygulanmıştır ve SPSS kullanılarak lojistik regresyon ile modelleme yapılmıştır. PCA sonuçlarına göre, kolesterol ve kreatinin moleküllerinin cinsiyeti tahmin etmek için etkili olabileceği bulunmuştur. PCA yapıldıktan sonra temel bileşenler ile her bir kumaş türü için ve kumaşlar arasındaki fark gözetilmeden lojistik regresyon modelleri kurulmuştur. Kurulan lojistik regresyon modelleri cinsiyet bağımlı değişkenini açıklamakta yetersiz kalmıştır. PCA sonucu elde edilen temel bileşenlerin cinsiyet tayini yaparken modeli açıklamada artırıcı etkisi olduğu görülmüştür. Kumaşlar ile ilgili yapılan modellemede polyester kumaşın diğer kumaş türlerine göre cinsiyeti doğru sınıflandırma oranlarında daha iyi performans gösterdiği bulunmuştur.

Abstract:
In forensic investigations, criminal profiling is done with the help of biological fluid samples found in the crime scene. In recent years, ATR-FT-IR spectroscopy has gained attention due to no need for sample preparation and its non-destructive nature in the profiling studies that use biological fluids compared to current methods. However, in crime scenes, biological materials are encountered on substrates such as fabric, glass, etc., and these materials are known to affect the spectral signals of biological fluid. The aim of this study is to determine gender by using dried blood spots on different fabrics (cotton, denim, polyester) with ATR-FT-IR spectroscopy coupled with chemometrics. In this study, venous blood collected from 50 volunteers (25 females and 25 males), dripped on fabrics and left to dry overnight at room temperature and then samples were analyzed with ATR-FT-IR spectroscopy. Spectral differences were observed between the fabrics but no significant difference was found between the males and females' blood spectra. PCA was applied to spectra for dimension reduction with R Package and the data was modeled with logistic regression using SPSS. According to PCA results, cholesterol and creatinine molecules can be effective in predicting gender. After PCA was performed, logistic regression models were built with PCs firstly for each fabric separately and secondly without the distinction of the fabrics. Logistic regression models were not statistically significant for the determination of sex. On the other hand, it was observed that principal components increase the efficiency of the models in determining gender. According to the logistic regression analysis of the fabrics, polyester ratios were found to be higher than the ratios of the other fabrics in the ratios of correct classification of gender.