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LESIONI DI INTERESSE MEDICO-LEGALE: ESPRESSIONE DI MARCATORI miRNA NEL SOLCO CUTANEO DI SOGGETTI IMPICCATI
No full textLa datazione cronologica di una ferita rappresenta una delle sfide più difficili ed affascinanti per il patologo forense. In modo particolare, proprio quando viene chiesto allo stesso di stabilire la vitalità di una lesione cutanea in quanto, proprio nelle prime fasi del processo di rigenerazione, gli esami istologici ed immunoistochimici tradizionali potrebbero non fornire solide prove oggettive. In conseguenza di ciò, negli anni, sono stati compiuti numerosi studi coinvolgenti le numerose molecole biologiche coinvolte nel processo di riparazione delle ferite, allo scopo di identificare biomarcatori sempre più affidabili e proprio nelle fasi precoci del processo di guarigione. Inoltre, i predetti studi hanno visto l’applicazione di tecniche avanzate, allo scopo di produrre dati accurati e robusti.
In relazione al fatto che i microRNA (miRNAs) svolgono un ruolo fondamentale nella regolazione dell'espressione di proteine chiave coinvolte nella risposta infiammatoria, si è proceduto a verificare sperimentalmente se l'espressione di alcuni miRNA specifici risultasse essere modificata proprio analizzando da un punto di vista molecolare il solco (abrasione classica determinata dal materiale utilizzato per la produzione del cappio) prodotto nella morte per impiccagione.
Allo stesso tempo, è stato dimostrato come l'esame grossolano ed istologico di tali lesioni possa in alcune circostanze risultare inaffidabile ed indurre in errore il patologo forense a concludere sul fatto che possano essere determinati da sospensione o sospensione post mortem del corpo.
L’obiettivo dello studio proposto è stato quello di studiare l'espressione di un pannello di miRNA in campioni di pelle derivati da casi autoptici di morte per impiccamento, allo scopo di comprendere e differenziare se tali lesioni si fossero verificate prima o successivamente rispetto alla morte del soggetto.
I campioni utilizzati nel presente studio (cute del solco e campioni di controllo) erano rappresentati da sezioni trasversali di 1.5-4.0 cm di tessuto, prelevate durante le procedure autoptiche. Sono stati prelevati un totale 39 campioni di cute del solco in soggetti la cui causa di morte è stata riconosciuta quale asfissia meccanica acuta da impiccamento (13 conservati in congelatore, 26 fissati in formalina e inclusi in paraffina).
A questi 39 campioni si aggiungono 15 controlli di cute sana (9 prelevati dalla regione addominale di 9 dei soggetti deceduti per impiccamento, 6 dalla stessa regione di soggetti deceduti per altra causa).
L’ estrazione dei miRNAs è stata condotta utilizzando i kit miRNeasy mini® e RNeasy FFPE® kit (Qiagen®). La fase di retrotrascrizione delle molecole di miRNA è stata operata utilizzando il kit miScript II RT (Qiagen®).
I risultati ottenuti hanno mostrato un aumento statisticamente significativo dell'espressione dei miRNA riconosciuti quali regolatori della risposta infiammatoria in lesioni cutanee e rappresentati da miR125a-5p e miR125b-5p.
Lo studio ha mostrato un aumento statisticamente significativo, in termini di espressione genica, per i marcatori identificati nel miR-125a-5p e miR-125b-5p. Inoltre, è stata osservata un’iper-espressione per i marcatori miR-150-5p, miR-126-3p, miR-16-5p, miR-195-5p, miR-23-3p, miR-let7a-3p (p<0,01) e miR-let7d-3p, miR-let7c-3p, miR-let7e-3p, miR-222-3p, miR-214-3p, miR-205-5p, miR-92a-3p, miR-103a-3p (p<0,05).
I risultati ottenuti hanno mostrato un aumento statisticamente significativo dell'espressione dei miRNA riconosciuti quali regolatori della risposta infiammatoria in lesioni cutanee e rappresentati da miR125a-5p e miR125b-5p.Wound age evaluation is one of the hardest challenges for the forensic pathologist when asked to establish the vitality of a skin lesion since, especially at the very beginning of the healing process, traditional histological and immunohistochemical examinations may not provide solid objective evidence. Consequently, research into the numerous biological substances involved in the process of wound repair has been carried out over the years to identify increasingly reliable biomarkers even in the very early stages of the healing process and advanced techniques have been applied to generate data with enhanced accuracy and objectivity.
Since miRNAs play a pivotal role in regulating the expression of key proteins that control the complex inflammatory response and since, after wounding, the mRNA levels of cytokines and enzymes typically change sooner than protein levels and the histomorphology, we proceeded to investigate whether the expression of some selected miRNAs was modified in ligature marks (patterned abrasion caused by ligature material) in death by hanging. At the same time, we acknowledged that gross and histological examination of these marks may sometimes be unreliable and may mislead the forensic pathologist into concluding as to whether they are due to hanging or post-mortem suspension of the body.
In this study, the expression of a panel of miRNAs was investigated in skin specimens derived from autopsy cases of death due to hanging, to clarify and to discuss their significance in assessing whether hanging marks and signs occurred before or after the death of the victim.
Specimens (hanging marks and control skin), corresponding to skin cross-sections of 1.5 to 4.0 cm, were collected during medico-legal autopsies. A total of 39 skin samples from ligature marks and 15 samples from non-injured skin of subjects who had died by suicidal hanging were analyzed. To further assess the possible effects of degradation on miRNA profiling success, 26 skin samples from hanging ligature marks, formalin-fixed and paraffin-embedded (FFPE) before use, were collected for the study.
Specimens were extracted using the miRNeasy Mini kit (Qiagen®) and miRNeasy FFPE kit (Qiagen®) according to the manufacturer’s protocols.
Multiplexed cDNA synthesis was performed using the miScript II RT kit® (Qiagen®).
The study showed a statistically significant increase, in term of expression, for miR-125a-5p and miR-125b-5p. Furthermore, miR-150-5p, miR-126-3p, miR-16-5p, miR-195-5p, miR-23-3p, miR-let7a-3p (p<0.01) and miR-let7d-3p, miR- let7c-3p, miR-let7e-3p, miR-222-3p, miR-214-3p, miR-205-5p, miR-92a-3p, miR-103a-3p (p<0.05) were also overexpressed.
The results obtained showed an increase in the expression of miRNAs recognized as regulators of the inflammatory response in skin lesions such as miR125a-5p and miR125b-5p. Furthermore, overexpression of additional miRNAs (miR214a-3p, miR128-3p, miR130a-3p, miR122-5p and miR92a-3p) with anti-inflammatory activity was highlighted; however, it was possible to document a statistical significance compared with control skin samples only for miR214a-3p, miR130a-3p and miR92a-3p
Prototipazione rapida del progetto di architettonico, dal rilevo alla ricostruzione fisica tramite la ricostruzione virtuale
No full textPrototipazione rapida del progetto di architettonico, dal rilevo alla ricostruzione fisica tramite la ricostruzione virtual
Sfruttare i Dati Sintetici per Migliorare la Comprensione del Comportamento Umano
No full textLe più recenti tecniche di Deep Learning richiedono enormi quantità di dati di addestramento per ottenere prestazioni simili a quelle umane. Soprattutto in Computer Vision, i Dataset sono costosi da creare in quanto richiedono uno sforzo manuale considerevole che non può essere automatizzato. Infatti, l'annotazione manuale è spesso soggetta ad errori, è incoerente per task soggettivi (ad es. age classification) e non è applicabile ad ogni tipo di dato (ad es. video ad elevato frame rate). Per alcuni task, come la pose estimation e il tracking, un'alternativa all'annotazione manuale implica l'utilizzo di sensori indossabili. Tuttavia, questo approccio non è praticabile in alcune circostanze (ad es. in scenari affollati), poiché la necessità di indossare tali sensori limita la sua applicazione ad ambienti controllati. Per superare questi limiti, abbiamo raccolto una serie di dati sintetici sfruttando un videogioco fotorealistico. Grazie all'utilizzo di un simulatore virtuale, le annotazioni sono prive di errori e sempre coerenti dato che non sono coinvolte operazioni manuali. Inoltre, i nostri dati sono adatti per applicazioni in-the-wild in quanto contengono un'elevata varietà di scenari e persone in ambienti non controllati. Tali dati sono conformi alle normative sulla privacy, in quanto nessun essere umano è stato coinvolto nell'acquisizione dei video. Sfruttando questi nuovi dati, sono stati condotti studi approfonditi su una serie di task. In particolare, per la pose estimation 2D e il tracking, abbiamo sviluppato un'architettura Deep che estrae congiuntamente i giunti delle persone e le associa su brevi intervalli temporali. Il nostro modello è in grado di ragionare esplicitamente riguardo a parti del corpo occluse, proponendo soluzioni plausibili di giunti non visibili. Per la pose estimation 3D, invece, abbiamo scelto di utilizzare heatmap volumetriche ad alta risoluzione per modellare le posizioni dei giunti, ideando un metodo di compressione semplice ed efficace per ridurre drasticamente le dimensioni di questa rappresentazione. Per l'attribute classification, abbiamo proposto una soluzione ad un problema comune nell'ambito della videosorveglianza, ovvero l'occlusione delle persone, progettando una rete neurale in grado di generare porzioni di persone occluse con un aspetto plausibile. Da un punto di vista pratico, abbiamo progettato un sistema di edge-AI in grado di valutare in tempo reale il rischio di contagio COVID-19 di un'area monitorata analizzando flussi video. Poiché i dati sintetici potrebbero essere suscettibili al domain-shift, abbiamo approfondito le tecniche di image-translation per head pose estimation, attribute recognition e face landmark localization.Most recent Deep Learning techniques require large volumes of training data in order to achieve human-like performance. Especially in Computer Vision, datasets are expensive to create because they usually require a considerable manual effort that can not be automated. Indeed, manual annotation is error-prone, inconsistent for subjective tasks (e.g. age classification), and not applicable to particular data (e.g. high frame-rate videos). For some tasks, like pose estimation and tracking, an alternative to manual annotation implies the use of wearable sensors. However, this approach is not feasible under some circumstances (e.g. in crowded scenarios) since the need to wear sensors limits its application to controlled environments. To overcome all the aforementioned limitations, we collected a set of synthetic datasets exploiting a photorealistic videogame. By relying on a virtual simulator, the annotations are error-free and always consistent as there is no manual annotation involved. Moreover, our data is suitable for in-the-wild applications as it contains multiple scenarios and a high variety of people appearances. In addition, our datasets are privacy compliant as no real human was involved in the data acquisition. Leveraging this newly collected data, extensive studies have been conducted on a plethora of tasks. In particular, for 2D pose estimation and tracking, we propose a deep network architecture that jointly extracts people body parts and associates them across short temporal spans. Our model explicitly deals with occluded body parts, by hallucinating plausible solutions of not visible joints. For 3D pose estimation, we propose to use high-resolution volumetric heatmaps to model joint locations, devising a simple and effective compression method to drastically reduce the size of this representation. For attribute classification, we overcome a common problem in surveillance, namely people occlusion, by designing a network capable of hallucinating occluded people with a plausible aspect. From a more practical point of view, we design an edge-AI system capable of evaluating in real-time the COVID-19 contagion risk of a monitored area by analyzing video streams. As synthetic data might suffer domain-shift related problems, we further investigate image translation techniques for the tasks of head pose estimation, attribute recognition and face landmark localization
The Construction of “Discomfort Psychological”: An Exploration of Italians Teachers\u27 Reports
Full text linkAlthough there are several studies on youth problems in school, there are few studies on how teachers report psychological discomfort of the students and on what criteria does their procedure. Considering that schools increasingly make such reports to social or neuropsychiatry services, we wanted to find out whether it is flawless (bias, etc.) and how it can affect a student\u27s career. This research presents an investigation on how the practice of signaling psychological discomfort at school is set up. Objects of the survey are the procedures used by the teachers to submit the psychological problems. The research subjects were Secondary School teachers. In this research, we used qualitative research methods. We specifically chose to use a semi-structured interview. The data analysis was conducted in line with the analysis of the conventional content. From an analysis of the responses, it is possible to highlight that there is no generally agreed description of psychological discomfort, that the criteria for identifying distress are different and that the way in which they follow the reporting procedure varies very much from teacher to teacher. Finally, we discuss the implications of individualized reports both for the school course of the student and for the requirements of the teachers
Un lapsus da lapide e gesso. I plastici/sculture delle architetture di David Chipperfield sviluppata con stampe 3D dal DIAPReM di Ferrara e dalla CMF Marelli di Cinisello Balsamo
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Can adversarial networks hallucinate occluded people with a plausible aspect?
Full text linkWhen you see a person in a crowd, occluded by other persons, you miss visual information that can be used to recognize, re-identify or simply classify him or her. You can imagine its appearance given your experience, nothing more. Similarly, AI solutions can try to hallucinate missing information with specific deep learning architectures, suitably trained with people with and without occlusions. The goal of this work is to generate a complete image of a person, given an occluded version in input, that should be a) without occlusion b) similar at pixel level to a completely visible people shape c) capable to conserve similar visual attributes (e.g. male/female) of the original one. For the purpose, we propose a new approach by integrating the state-of-the-art of neural network architectures, namely U-nets and GANs, as well as discriminative attribute classification nets, with an architecture specifically designed to de-occlude people shapes. The network is trained to optimize a Loss function which could take into account the aforementioned objectives. As well we propose two datasets for testing our solution: the first one, occluded RAP, created automatically by occluding real shapes of the RAP dataset created by Li et al. (2016) (which collects also attributes of the people aspect); the second is a large synthetic dataset, AiC, generated in computer graphics with data extracted from the GTA video game, that contains 3D data of occluded objects by construction. Results are impressive and outperform any other previous proposal. This result could be an initial step to many further researches to recognize people and their behavior in an open crowded world
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
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