Українська
Новости

Внешность преступников научились предсказывать по ДНК

Дарья Подхалюзина

Расследование
Расследование. Источник: afp.gov.au

Федеральная полиция Австралии (AFP) начала использование новой технологии, которая обеспечивает предсказание визуальных черт преступников на основе ДНК, которую они оставляют на месте преступления.

Новая технология, известная как Massively Parallel Sequencing (MPS) позволяет следователям предсказать пол, биогеографическое происхождение, цвет глаз и цвет волос возможного преступника, сообщается на сайте полиции Австралии.

AFP тщательно тестировала и оценивала MPS, чтобы гарантировать его точность, прежде чем использовать его в судебных расследованиях.

Сообщается, что MPS работает, исследуя последовательность нуклеотидных оснований ДНК, которая присутствует в образцах, собранных на местах преступлений.

Отмечается, что современные технологии профилирования ДНК для идентификации человека исследуют вариации длины генома человека, но MPS исследует нуклеотидную последовательность этих областей, что делает MPS более информативным, чем традиционное профилирование ДНК.

Истинная сила технологии MPS заключается в ее способности получать данные из ДНК, когда преступник неизвестен и в базе данных ДНК правоохранительных органов нет соответствующего профиля.

Технология также применяется в делах о пропавших без вести и неопознанных человеческих останках.

Сообщается, что AFP в настоящее время сотрудничает с академическими кругами и Geoscience Australia для разработки возможностей MPS для анализа ДНК окружающей среды (eDNA) в качестве инструмента судебной экспертизы для профилирования почвы, пыли, воды и исследований наркотиков.

Доктор Пол Роффи, ведущий научный сотрудник MPS в AFP Forensics и адъюнкт-профессор Университета Канберры, сказал, что возможности технологии MPS будут только увеличиваться.

"В течение следующего десятилетия наша команда будет стремиться расширить возможности прогнозирования, включив такие характеристики, как возраст, индекс массы тела и рост", - сказал он.

"Мы также будем искать возможности для прогнозирования мельчайших деталей лиц, таких как расстояние между глазами, форма глаз, носа и ушей, полнота губ и структура щек", - добавил Роффи.