Исследование проб зубов № 3, № 9/1 и № 48 "в слепую". Для контроля образцы № 3, № 9/1 и № 48 дополнительно исследовались в слепую методами IСP-MS на приборе фирмы Hewlett Packard (для отличия от наших данных результаты этих анализов в тексте и таблицах обозначены как MS), а также методом IСP-AES (атомно-эмиссионной спектрометрии с индуктивно связанной плазмой - в тексте и таблицах эти результаты обозначены как AES) в аналитической лаборатории Института проблем и технологий микроэлектроники (ИПТМ) (г. Черноголовка).

Пробоподготовка для анализа, в этом случае, состояла в следующем: навеску порошка зуба 60 мг, приготовленную согласно выше указанной методике, растворили в 1,5 мл HClO₃ (Ос. ч.), затем разбавили дистиллированной водой категории Ос. ч. до 20 мл. Расшифровку спектра выполнял В.К. Карандашев (ИПТМ).

Сопоставление концентраций элементов в пробах № 3, № 9/1 и № 48, полученных различными методами, привели нас к следующим выводам:

1) ISP MS имеет значительно более низкие пределы обнаружения (на 2-4 порядка), чем MS и AES. Это позволяет методом ISP MS выявлять в пробе концентрации таких элементов, как a) Na, Mg, Al, K, Mn, Co, Zn, Rb, Sr, Ba, Pb и Bi, а также b) Sc, Ti, V, Cr, Ni, Cu, Ga, Y, Zr, Nb, Mo, Cd, Cs, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Pt, Au, Tl, Th, U.

Элементы второй группы, при определении их методом MS и AES, все находятся ниже предела обнаружения. Непротиворечивость данных ISP MS, MS и AES в определенной степени, косвенно подтверждает правильность полученных нами результатов.

2) Концентрации Na, Mg, Al, Mn, Co, Zn, Rb, Sr, Ba, Pb и Bi, определенные как методом ISP MS, так и методами MS и AES достаточно хорошо совпадают во всех исследованных пробах (№ 3, № 9/1, № 48).

3) Содержания Ca в образцах № 3, № 9/1 и № 48 (соответственно, 14,0; 12,5; 12,2 %) установленные методом ISP MS, в 2 раза занижены по сравнению с его концентрациям, установленными методом AES (соответственно 29,7; 28,7; 32,8 %), последние данные, в частности, подтверждаются результатами химического анализа Ca в пробе № 3 (26,27 %). Таким образом, результаты анализа Ca методом ISP MS не являются достоверными.

4) Содержания Eu (№ 48: 0,0001 мкг/г), Tm (№ 48: 0,000061 мкг/г), Re (№ 9/1: 0,000066 мкг/г) и Ir (№3: 0,000098; № 9/1: 0,000141; № 48: 0,000044 мкг/г), установленные методом ISP MS, находятся частично или полностью ниже предела обнаружения элемента (соответственно 0,0002; 0,0002; 0,00015; 0,0002 мкг/г). По этой причине концентрации этих элементов, определенные методом ISP MS также могут быть недостоверны.

5) Методом ISP MS в образцах зубов (№ 3б № 9/1б № 48) не были выявлены Li, Be, Fe, As, Se, Rh, Pd, Ag, Sn, Sb, Te и Hg, а также P, S, Cl, в то время как методами MS и AES, имеющими меньшую чувствительность, в них определены Li (соответственно, 0,11; 0,09; 0,079 мкг/г) и Fe (200; 110; 87 мкг/г.

6) На данном этапе исследования достоверными можно считать данные анализа, выполненные методом ISP MS, для следующих элементов: Na, Mg, Al, K, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Co, Ni, Cu, Zn, Ga, Rb, Sr, Y, Zr, Nb, Mo, Cd, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Pt, Au, Tl, Pb, Bi, Th, U - всего 45.

Анализ концентраций элементов в зубной ткани человека.

Диапазоны концентраций элементов, а также величины колебаний концентраций, выявленные в зубах по всем образцам, представлены в таблице 6.

1) Данные об элементном составе зубов по значительному перечню элементов получены впервые. Это практически все редкие элементы, которые содержатся в земной коре и поступают в зубную ткань в качестве примесных с водой и пищей: Sc, Cr, Ga, Rb, Y, Zr, Nb, Cs, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Re, Ir, Pt, Au, Tl, Bi, Th и U.

2) Литературные источники подтверждают результаты наших исследований по Mg, Ti, V, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, As, Sr, Ag, Cd и Pb. Для Zn (73-28784; 110-1700; 34-876 мкг/г) и Mo (0,029-25,0 мкг/г) наши результаты совпадают с литературными данными (Zn: 25; 60 мкг/г; Mo: 0,2

Таблица 6 - Диапазоны концентраций элементов в зубах, выявленные по всем исследованным образцам методом ICP MS

№ п/п	Элемент	Пределы обнаружения элементов (мкг/г, %)	Нижние и верхние уровни содержания элемента в зубах (мкг/г, нг/г, %)	Колебания концентраций элементов (разы)
1	2	3	4	5
1.	Na	0,1	1931-17646 мкг/г	9,14
1	2	3	4	5
2.	Mg	0,1	1716-12199 мкг/г	7,11
3.	Al	0,1	0,43-359 мкг/г	835,0
4.	K	0,1	129-794 мкг/г	6,15
5.	Sc	0,02	0,01*-0,21 мкг/г	21
6.	Ti	0,1	1-15 мкг/г	15
7.	V	0,1	0,04*-0,46 мкг/г	10,75
8.	Cr	0,05	0,05-4,0 мкг/г	80
9.	Mn	0,02	0,3-3,57 мкг/г	11,9
10.	Co	0,01	0,2-6,81 мкг/г	34,05
11.	Ni	0,01	0,25-13,2 мкг/г	52,8
12.	Cu	0,005	0,22-1,55 мкг/г	7,05
13.	Zn	0,01	73-2878 мкг/г	39,42
14.	Ga	0,001	0,3-0,74 мкг/г	2,47
15.	Rb	0,0005	0,114-0,994 мкг/г	8,72
16.	Sr	0,0005	2,67-187 мкг/г	70
17.	Y	0,0002	1,18-100 нг/г	85,0
18.	Zr	0,0005	0,5-220 нг/г	440
19.	Nb	0,001	1-130 нг/г	130
20.	Mo	0,0005	0,029*-25,0 мкг/г	862
21.	Cd	0,0005	0,5-75,4 нг/г	150,8
22.	Cs	0,0002	0,2-20 нг/г	100
23.	Ba	0,0005	2,6-105 мкг/г	42
24.	La	0,0002	1-284 нг/г	284
25.	Ce	0,0002	1-200 нг/г	200
26.	Pr	0,0002	0,4-58,1 нг/г	116,2
27.	Nd	0,0002	1-199 нг/г	199
28.	Sm	0,0002	0,36-33,46 нг/г	92,94
29.	Eu	0,0002	0,18-8,84 нг/г	49,1
30.	Gd	0,0002	0,2-22,6 нг/г	113,0
31.	Tb	0,0002	0,4-44,7 нг/г	11,75
32.	Dy	0,0002	0,27-17,09 нг/г	63,3
33.	Ho	0,0002	0,1-3,318 нг/г	33,18
34.	Er	0,0002	0,1-9,08 нг/г	90,8
35.	Tm	0,0002	0,1-2,705 нг/г	27,05
36.	Yb	0,0002	0,1-9,37 нг/г	93,7
37.	Lu	0,0002	0,1-13,77 нг/г	137,7
38.	Hf	0,0002	0,1-15,3 нг/г	153
39.	Ta	0,0002	0,1-39,17 нг/г	391
40.	W	0,005	5-513 нг/г	102,6
41.	Re	0,00015	0,031*-30,03 нг/г	968
42.	Ir	0,0002	0,044*-0,415 нг/г	9,43
43.	Pt	0,0003	0,4-77,64 нг/г	194,1
44.	Au	0,0008	0,23*-3,23 нг/г	14,04
45	Tl	0,0002	0,4-38,59 нг/г	96,48
46	Pb	0,001	0,24-12,76 мкг/г	53,17
47	Bi	0,0002	0,001-38,2 мкг/г
48	Th	0,0002	0,2-28,9 нг/г	145
49	U	0,0002	0,5-23,5 нг/г	47

* Нижняя граница концентраций элемента находится ниже предела обнаружения.

мкг/г) только на уровне нижней границы концентраций, в то время как верхние границы отличаются от литературных на 2-3 порядка величин. Следует отметить, что литературные данные по Mg, Ti, V, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, As, Sr, Ag, Cd, Pb, Zn и Mo - это сведения о субфассильной (археологической) зубной ткани, что позволяет сделать предположение о применимости проб зубов из археологических захоронений для исследований элементного состав зубов современных людей.

Нижние границы концентраций таких элементов, как Sc, V, Mo, Re, Ir, Au находятся на пределе обнаружения, это снижает достоверность их определения.

3) Как видно из таблицы 6, концентрации Na, Mg, K, Mn, Cu, колеблются в 10 раз; содержания Co, Ni, Zn, Sr, Pb - в 30-50 раз, а содержания редких и редкоземельных элементов колеблются в широких пределах (от 1 до 3-х порядков), что можно связать, прежде всего, с примесным характером их присутствия в зубах, а также с небольшой величиной статистикой выборки.

4) В таблице 7 представлены нижние границы и диапазоны определения элементов в зубах. Эти данные позволяют сделать вывод, что методом ICP MS можно определять такие медико-биологические признаки человека, для диагностики которых является достаточным количественный анализ элементов, находящихся в зубной ткани в диапазоне концентраций указанных в таблице 7. Сопоставимость первичных данных обеспечивается на основе использования методики одновременного определение элементов, присутствующих в пробе.

Таблица 7 Нижние границы и диапазоны определения элементов, выявленные методом ICP MS в зубной ткани.

Элементы	Нижние границы (мкг/г)	Диапазоны определения (мкг/г)
Na, Mg	103	103-1,8х104
K	100	100-800
Zn	70	70-103
Ti	1	1-15
Ba	1	1-100
Sr,	1	1-200
Al	0,1	0,1-400
Mn, Co,	0,1	0,1-10
Ni, Pb	0,1	0,1-15
Cu, Ga, Rb	0,1	0,1-1,6
Sc, V,	0,01	0,01-0,5
Mo	0,01	0,01-25
Cr	0,01	0,01-5
Y, Nb, La, Ce, Nd,	0,001	0,001-0,3
W	0,001	0,001-0,6
Bi	0,001	0,001-40
Zr	0,0001	0,0001-0,3
Cs, Sm, Gd, Dy, Er, Yb,Lu, Hf, Ta, Tl, Th, U	0,0001	0,0001-0,04
Cd, Pr, Eu, Tb, Pt	0,0001	0,0001-0,09
Ho, Tm, Au,	0,0001	0,0001-0,004
Re	0,00001	0,00001-0,03
Ir	0,000001	0,000001-0,0004

Метод ICP MS не обеспечивает определение Ca, P, Si, S, Cl и K, существенных для диагностики ряда признаков. Это приводит к необходимости дополнять прибор ELAN 6100 DRC прибором, позволяющим определять концентрации этих элементов.

5) Данные о концентрациях в зубах, полученные методом ЛМС, интересны, прежде всего, сведениями о содержании в зубной ткани F, Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl и K. Концентрации в зубах F (100-4300 мкг/г), Mg (2400-15500 мкг/г) и P (4,63-16,8 %) с достаточной точностью согласуется с данными литературы F (1630, 2435 мкг/г); Mg (3200; 6956,5 мкг/г) и P (16,9; 13,48 %). Сведения о содержании в зубах Na, Al, Si, S, Cl и K нами в литературных источниках не выявлены.

Сопоставление результатов элементного анализа в костной и зубной ткани

Сопоставление нижних уровней и диапазонов концентраций элементов в костной ткани и зубах позволило получить сводные данные по их содержанию в указанных биологических материалах. Эти данные в первом приближении могут рассматриваться в качестве "нормального физиологического разброса" концентраций элементов в костной и зубной ткани, которые, в частности, могут наблюдаться на различных территориях, при различных геохимических, природных и экологических условиях проживания людей. В то же время они составляют основные требования к прибору (пределу обнаружения и динамическому диапазону), который следует применять для определения концентраций элементов и диагностики признаков.

Статистические исследования

Статистические исследования базы данных концентраций 16-ти элементов, полученных методом ЛМС.

Расчет показателя эксцесса позволил выделить те наборы данных, которые представляют собой смесь двух распределений. Если установить причины бимодальности не удавалось, элемент исключался из анализа.

На рисунке 1 приведены гистограммы распределения суммарной концентрации легких элементов (H+C+N+O) по всей базе данных и для отдельных костей. На всех гистограммах отчетливо проявляется бимодальность распределения.

На рисунке 2 приведены интегральные гистограммы распределения восьми элементов, прошедших проверку на однородность (легкие элементы (H+C+N+O), Na, Ca, Si, P, Mg, S, Cl). Из них на гистограммах Na, Si, P, Cl и Ca также как на гистограмме для легких элементов (H+C+N+O), выявляется бимодальность.

Для Na, P, Si, Ca и легких элементов (H+C+N+O) бимодальность удалось связать с полом, возрастом и длиной тела объектов исследования.

Выявление корреляционных связей между суммарной концентрацией легких элементов (H+C+O+N) и Na, Si, P, Ca S.

По 8 выделенным элементам была построена корреляционная матрица (таблица 8), из которой следует, что показатели для некоторых из них статистически значимо коррелированны (большие значения коэффициентов связи). Элементы с большими коэффициентами связи не подчиняются гауссову распределению и являются зависимыми друг от друга. Это означает, что содержания некоторых химических элементов могут быть предсказаны с высокой точностью по другим и эти связи могут быть описаны в виде уравнений.

Для установления конкретного вида этих связей нами применялся метод множественной регрессии:

H,…= 101,8 - 0,11P - 0,94Ca - 0,1S, (=0,966)

P = - 0,69 + 0,16Na + 0,11Si + 0,96Ca, (=0,871)

Ca = 5,44 - 0,82H,… - 0,12Na - 0,24Si, (=0,968),

(где - квадрат коэффициента множественной корреляции, он показывает, насколько хорошо

Интегральная гистограмма распределения легких элементов (выборка 94х6 измерений)

Левое бедро - ЛБ Правое бедро - ПБ

Левое плечо - ЛП Правое плечо - ПП

Левая голень - ЛГ Правая голень - ПГ

Рисунок 1 - Интегральная гистограмма распределения концентраций легких элементов по результатам масс-спектрального анализа и гистограммы распределений для шести фрагментов разных трубчатых костей.

Na P

S Ca

Mg Si

Cl (H+N+C+O)

Рисунок 2 - Гистограммы распределения концентраций химических элементов (масс - %), имеющих относительно унимодальное распределение (после замены выбросов на средние значения) или полимодальность, связанную с полом и возрастом.

Сумма независимых переменных может предсказывать зависимую переменную).

Выявленная система связей, при отсутствии возможности определять концентрацию какого-либо из перечисленных элементов, позволяет получать ее расчетным путем. Эта возможность приобретает особенный смысл при переходе в идентификационных исследованиях к прибору РФС с ПВО, на котором "легкие элементы" (ниже Na) не определяются.

Таблица 8 - Корреляционная матрица, построенная по 8 элементам (H…., Na, Ca, Si, P, Mg, S, Cl)

	H,Ѓc	Na	Ca	Si	P	Mg	S	Cl
H,Ѓc	1,00	-0, 19	-0,89	-0,53	-0,97	-0,34	-0,29	0,12
Na	-0, 19	1,00	0,23	0,41	0,07	-0,24	0,28	0,31
Ca	-0,89	0,23	1,00	0,56	0,91	0,31	0,12	-0,07
Si	-0,53	0,41	0,56	1,00	0,48	0,10	0,23	-0,06
P	-0,97	0,07	0,91	0,48	1,00	0,34	0,17	-0,17
Mg	-0,34	-0,24	0,31	0,10	0,34	1,00	0,01	-0,00
S	-0,29	0,28	0,12	0,23	0,17	0,01	1,00	0,10
Cl	0,12	0,31	-0,07	-0,06	-0,17	-0,00	0,10	1,00

Диагностики пола, возраста и длины тела. В целях определения характера связей между концентрациями элементов и рассматриваемыми признаками использовались методы дискриминантного анализа.

1) Для диагностики пола можно использовать дискриминантную функцию:

y = - 3133 + 29Легкие элементы (H+C+O+N) + 327 Na + 19,1 Si + 67,5 P + 230 Ca

и решающее правило: y > 0 - мужчины; y < 0 - женщины.

Вероятность правильного разделения мужчин и женщин равна 0,89. На рисунке 3 проиллюстрировано наличие дискриминантного правила при диагностике пола.

2) Для отделения мужчин старше 40 лет от группы мужчин моложе 40 лет можно использовать дискриминантную функцию:

y = - 24269 + 490 Легкие элементы (H+C+O+N) + 2693 Na + 25 Si + 743P+2691Ca

и решающее правило: y >0 - моложе 40 лет; y < 0 - старше 40 лет.

Вероятность правильного разделения мужчин равна 0,82.

Для более градуальной оценки возрастных групп используют две следующие дискриминантные функции для нормированных данных:

Y1= 4,97 - 1,304Na + 2,282Si (57-82 года)

Y2= 0,05 + 8,169Na - 7,951Si (22-39 лет)

и применяют решающие правила: Y1 > 0 и Y2>0 - возраст старше 57 лет; Y1 < 0 и Y2< 0 - возраст от 22 до 39 лет; Y1 < 0 и Y2> 0 - возраст от 39 до 57 лет (рисунок 4).

3) Для диагностики длины тела можно использовать дискриминантную функцию

y = - 6860 + 108Легкие элементы (H+C+O+N) + 290 Na + 65 Si + 297 P + 1858 Ca

и решающее правило: y > 0 - рост выше 180 см; y < 0 - рост ниже 180 см.

Вероятность правильного отделения мужчин ростом 180 см и выше от остальной группы обследованных мужчин равна 0,79.

Диагностики пола, возраста и роста с применением нейросетевой классифицирующей системы.

В качестве исходных данных (входных данных для нейросети) были взяты усредненные по 6 костям значения содержания в костной ткани 8 элементов (легкие (H+C+N+O), Na, Ca, Si, P, Mg, S, Cl), которые прошли статистическую проверку на однородность для всех костей для каждого элемента. Общее количество примеров для обучения нейронной сети составляло 36. Из них 28 мужчин и 8 женщин. Задача состояла в использовании обученной (на имеющихся исходных данных) нейронной сети для решения задачи определения пола, возраста и роста.

Результаты вычислительных экспериментов показали, что нейронная сеть способна разделять мужчин и женщин со стопроцентной правильностью.

Рисунок 3 - Иллюстрация наличия дискриминантного правила при диагностике пола.

Рисунок 4 - Иллюстрация наличия дискриминантного правила при диагностике возрастных групп.

Для возраста точность предсказания 5 лет, для роста 3 см. При этом для предсказания одновременно всех переменных требуется порядка 100000 эпох, что составляет около 75 сек. на машине класса Pentium II;

нейросеть принципиально способна моделировать существующие в предъявляемых данных функциональные зависимости;

результаты предварительного тестирования нейросетевой системы показали преимущество нейросетевого метода над статистическими методами;

для дальнейшего повышения качества работы нейросети требуется увеличивать обучающую выборку и проводить исследования на предмет качества предсказания на необученных (тестируемых) данных;

главным результатом этого исследования является выявленная способность нейронной сети "извлекать" из обучающей выборки (поступившей после обработки ее методами многомерной статистики) схему разделения признаков.

Исследования территории происхождения с использованием элементного и изотопного состава зубов.

Исследование распространенности химических элементов в окружающей среде (Хабаровский край, Прикаспий, Самара). Сравнение содержания элементов в зубах с концентрациями, наблюдающимися в наиболее распространенных горных породах (данные предоставлены Костицыным Ю. А.) позволило установить следующее:

1) Между некоторыми элементами существуют отчетливые корреляционные зависимости, например, между U и Th; Zr и Y и т.д.

2) Для ряда микроэлементов в образцах на уровне концентраций 1 мкг/г наблюдаются устойчивые соотношения, характерные для горных пород:

отношение Th/U в горных породах (базальты, граниты, осадочные породы) близко к 3 при очень широких пределах вариаций концентраций этих элементов U (от 1 до 10⁵ мкг/г); Th (от 1 до 10⁶ мкг/г) (рисунок 5);

в частицах, переносимых речными потоками отношение Th/U = 0,1 (Negrel P., Grosbois C., Kloppmann W., 2000) (рисунок 5);

в исследованных образцах зубов отношение Th/U колеблется около указанных значений, хотя абсолютные концентрации элементов в зубах на несколько порядков ниже, чем в горных или осадочных породах. В частности, для хабаровских образцов это отношение близко к 3 (рисунок 5);

отношение Zr/Y также полностью наследует корреляции Zr и Y в горных породах, хотя их абсолютные концентрации в базальтах и гранитах, с одной стороны, и в зубной ткани - с другой различаются на 3-5 порядков и выше (рис.6).

Рисунок 5 - Соотношение между ураном и торием в исследованных образцах варьирует в том же диапазоне, что и в наиболее распространённых горных породах, хотя общий уровень концентраций этих элементов в организме на несколько порядков ниже, чем в гранитах или осадочных породах.

3) Отмеченные наблюдения означают, что отношение концентраций Th/U и Zr/Y в зубах наследует отношение этих элементов в горных породах, что одновременно характеризует отсутствие избирательности организма в отношении Th, U, Zr и Y. Отсутствие избирательности организма по отношению к тем или иным микропримесям является ключевым - каково отношение между элементами - примесями в окружающий среде, таково оно оказывается и в организме человека. Поэтому абсолютные концентрации микроэлементов и их отношения в зубах в определенной степени могут отражать их распространенность в среде обитания (геохимический аспект), что и позволяет различать территории проживания индивидов исходя из различий микропримесей.

Рисунок 6 - Содержание циркония и иттрия в исследованных образцах. Между элементами наблюдается единая корреляция, однако разные регионы занимают свои ограниченные поля. На рисунке для сравнения показаны литературные данные для гранитов и базальтов (~4000 анализов) из различных регионов Земли.

4) Отсутствие избирательности организма, пассивное усвоение из окружающей среды и наследование корреляций в горных породах характерно для большинства исследованных элементов (Sc, Ti, V, Co, Ni, Ga, Rb, Y, Zr, Nb, Mo, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Tl, Bi, Th, U), в отличии от биогенных (K, Na, Ca, Mg, S, P, Zn, Cu, Fe).

Для диагностики территории происхождения индивидов значимыми являются следующие элементы: Sc, Ti, V, Co, Ni, Ga, Rb, Y, Zr, Nb, Mo, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Tl, Bi, Th, U и изотопные отношения: ⁸⁷Sr/⁸⁶Sr; ⁸⁴Sr/⁸⁶Sr; ¹⁴³Nd/¹⁴⁴Nd; ²⁰⁶Pb/²⁰⁴Pb; ²⁰⁷Pb/²⁰⁴Pb; ²⁰⁸Pb/²⁰⁴Pb. Не исключены изотопные отношения и других элементов.

Исследование возможности дифференциации различных территорий.

Для различных регионов наблюдаются устойчивые различия содержания микропримесей в зубах. Так, Хабаровский край можно отличить от остальных двух регионов (Прикаспий, Самарская область) по отношениям Th/U (рисунок 5); Zr/Y (рисунок 6) и (Th/U) /W (рисунок 7).

Для различных регионов наблюдаются корреляции между изотопным составом ряда элементов и их концентрациями, что также позволяет довольно хорошо разделять территории:

по отношениям (²⁰⁶Pb/²⁰⁴Pb) /Pb хабаровские образцы тяготеют к нижней части диаграммы, самарские - к верхней, положение прикаспийских образцов менее определено;

по отношениям (⁸⁷Sr/⁸⁶Sr) /Sr прикаспийские данные со слабым перекрыванием отделяются от остальных (хабаровских и самарских), в целом данные различных регионов тяготеют к различным частям общего поля точек (рисунок 8).

Для различных регионов наблюдаются устойчивые корреляции между изотопным составом, что, как и в предшествующем случае, позволяет их дифференцировать:

в координатах ²⁰⁶Pb/²⁰⁴Pb - ⁸⁷Sr/⁸⁶Sr дифференцируются хабаровские и прикаспийские данные, причем самарские точки оказываются ближе к хабаровским, чем к территориально соседним прикаспийским;

в координатах ⁸⁷Sr/⁸⁶Sr - Th/U все три территории занимают разные части общего поля точек, слабо перекрываясь для самарских и прикаспийских образцов, что, скорее всего, закономерно, в силу соседнего расположения этих территорий (рисунок 9);

Рисунок 7 - Th/U отношение и вольфрам в исследованных образцах позволяют уверенно выделять отдельные регионы.

Рисунок 8 - Между изотопным отношением Sr и концентрацией в целом наблюдается обратная зависимость, хотя для Прикаспия она скорее положительная.

по изотопному отношению ¹⁴³Nd/¹⁴⁴Nd и ⁸⁷Sr/⁸⁶Sr отчетливо различаются данные хабаровских образцов и самарских, прикаспийские образцы занимают промежуточное положение

Обобщая приведенные результаты, следует сказать следующее:

1) Не каждый элемент или их отношение позволяют однозначно разделить регионы проживания между собой без перекрытия данных, но для каждого из исследованных регионов могут быть намечены группы элементов, по которым разделение можно провести с высокой долей вероятности или вообще однозначно.

Рисунок 9 - Изотопное отношение ⁸⁷Sr/⁸⁶Sr и Th/U отношение позволяют без перекрытия отделить Хабаровск от Прикаспия и Самары.

2) Численный эксперимент (применение дискриминантного анализа при различных наборах элементов и изотопных отношений) показал, что во многих случаях при числе обрабатываемых параметров более 20 возможно стопроцентное определение территориальной принадлежности образцов. Однако при таком количестве обрабатываемых данных результат неустойчив - незначительное изменение набора параметров, например, изъятие параметров с малым весом, могло приводить к резкому ухудшению результата распознавания. Если выборки будут более представительными, результаты статистической обработки будут более устойчивыми, и можно будет говорить о степени надежности распознавания.

Статистические исследования базы данных, полученной методом ААС

Сводная характеристика данных, подвергшихся статистическим исследованиям, приведена в таблице 9. В качестве параметров диагностики выбраны пол, возраст и этно-территориальная принадлежность.

Для исследования использовались только относительно однородные данные, числом не меньше 15 (таблица 9). Расчет показателя эксцесса (островершинности) позволяет выделить те наборы данных, которые представляют собой смесь двух распределений (Чукотка, Литва, Удмуртия и Салехард).

Таблица 9 - Сводная характеристика данных, полученных методом ААС, подвергшихся статистическим исследованиям.

Место захоронения

Число иссл

В т. ч. жен.

Исследуемые элементы

Min

Zn

Cu

Mn

Pb

Ni

Fe

Sr

Са

Салехард, ханты, 18-19 вв.

42

20

+

+

+

+

+

Аксашкур, удмурты, 16-18 вв.

15

6

+

+

+

+

+

+

Бурин, удмурты,16-18 в

38

16

+

+

+

+

+

-

-

-

-

Мыдлань, удмурты, 12-14 вв.

15

7

+

+

+

+

+

+

+

Гилува, Литва,16-17 вв.

42

16

+

+

+

+

+

-

+

+

+

Плинкайгалис, Литва, 5-6 и 15-17 вв.

118

46

+

+

+

+

+

+

+

+

Обаляй, Литва, 5-6 и 15-17 вв.

41

15

+

+

+

+

+

+

+

+

Эквен, Чукотка

82

39

+

+

+

+

+

-

+

+

-

Уэлен, Чукотка

12

6

+

+

+

+

+

-

+

-

-

Эквен н., Чукотка

10

4

+

+

+

+

+

-

-

-

+

Наукан, Чукотка

28

6

+

+

+

+

+

-

-

-

+

Для сопоставления территориальных показателей проведена проверка принадлежности трех литовских захоронений к одной генеральной совокупности. Из гистограмм рисунка 10 видно, что все элементы за исключением Mn для литовских захоронений имеют одинаковое распределение. Распределение Mn для захоронения в Обяляй отличается от захоронений в Гилуве и Плинкайгалис.

Для сопоставления территориальных показателей останков, происходящих с территорий Чукотки, Литвы, Удмуртии и Салехарда были построены гистограммы распределения элементов для каждой пары территорий (Литва - Удмуртия; Литва - Чукотка; Литва - Салехард).

Сопоставление статистических характеристик и сравнение гистограмм позволяет выделить точную локализацию этно-территориальной принадлежности костных останков системой неравенств (исследование проводилось для мужчин):

Литва

Минерализация (минимальное значение - 58,9; максимальное - 98)

а б

Содержание цинка (минимальное значение - 49,5; максимальное - 128,7)

а б

Содержание кальция (минимальное значение - 19,8; максимальное - 33,9)

а б

Содержание меди (минимальное значение - 0,6; максимальное - 82,1)

а б

Содержание марганца (минимальное значение - 1,9; максимальное - 209)

а б

Содержание железа (минимальное значение - 3,5; максимальное - 232,8)

а б

Содержание свинца (минимальное значение - 0,1; максимальное - 18,2)

а б

Содержание стронция (минимальное значение - 10; максимальное - 25,1)

а б

Рисунок 10 - Гистограммы распределения концентраций анализируемых химических элементов из трех захоронений Литвы, а - суммарное распределение, б - распределение по территориям: Ряд 1 - (Гилува (42); Ряд 2 - Обяляй (41); Ряд 3 - Плинкайгалис (118))

Zn < 83 мкг/г (Гилува, Обяляй, Плинкайгалис);

83 < Zn < 98 мкг/г (Бурин, Эквен);

Zn > 100 мкг/г (Салехард);

Cu < 1,6 мкг/г (Гилува);

Cu < 7 мкг/г (Бурин);

Pb > 20 мкг/г (Эквен);

50 < Mn < 80 мкг/г (Обяляй).

Зависимость пола и возраста от концентраций Ca, Zn, Cu, Mn, Pb, Ni, Fe, Sr не выявлена.

Исследование показателя этно-территориальная принадлежность останков.

Результаты статистических исследований этно-территориальной принадлежности в значительной степени соотносятся с результатами исследований природной зоны и экологических условий проживания:

1) Для литовских территорий характерны низкие концентрации цинка (Zn< 83 мкг/г), очень низкие концентрации меди (Cu< 1,6 мкг/г) и высокие концентрации марганца (50<Mn<80 мкг/г). Это диагностический комплекс, характеризующий проживание индивида в условиях влажного леса, болотистой низменности.

2) Для Салехарда наиболее выражено умеренное содержание цинка (Zn>100 мкг/г). Учитывая, что рассматриваемая территория принадлежит умеренной арктической зоне, в которой следует ожидать пониженные концентрации цинка (Zn< 80 и даже < 50 мкг/г), этот результат может означать проживание рядом с месторождением цинка или техногенное загрязнение территории.

3) Для Бурина характерны умеренные концентрации цинка (83<Zn<93 мкг/г) и низкие концентрации меди (Cu<7 мкг/г), что составляет диагностический комплекс умеренной лесной зоны.

4) Для Эквена наблюдаются умеренные концентрации цинка (83<Zn<98 мкг/г) и очень высокие концентрации свинца (Pb>20 мкг/г). Такие показатели свидетельствуют о нахождении индивидов в районе природного повышения концентраций свинца в окружающей среде.

Следует заметить, что признак "этно-территориальная принадлежность" появился в судебно-медицинской экспертизе как комплексная недифференцированная идентификационная характеристика некоторой природной, хозяйственной территории и этнической группы, освоившей эту территорию. Сегодняшний уровень исследования этно-териториальной принадлежности объектов идентификации на основе элементного состава костной ткани позволяет перейти к диагностике территории проживания (геохимическая "провинция", природная зона, экологические условия) независимо от этнической принадлежности индивидов.

Исследование других признаков. Анализ литературных источников и наши собственные исследования показали возможности диагностики на основе элементного анализа таких признаков, как видовая принадлежность, природная зона, экологические условия проживания, локальные условия среды, характер питания, заболевания, среда и давность захоронения. Эти исследования позволили выявить группы элементов, рубрики признаков и критерии диагностики (диагностические комплексы) соответствующих признаков.

Установлены группы элементов, значимых для определения различных медико-биологических признаков. Так, пол, возраст и длина тела могут быть определены исходя из концентраций в костной ткани (H+C+O+N), Na, Si, P, Ca и S; территория происхождения (геохимический аспект) диагностируется с использованием данных о концентрациях в зубах примесных элементов (Sc, Ti, V, Co, Ni, Ga, Rb, Y, Zr, Nb, Mo, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Er, Tm, Yb, Lu, Hf, Ta, W, Tl, Bi, Th, U); отдельные природные зоны проживания, на настоящем этапе исследования, могут быть определены с применением основных биогенных элементов Ca, Zn, Cu, Mn, Fe, Pb, Sr; экологическая зона и локальные условия среды выявляются с применением Zn, Cu, Pb, Mn, Sr, Ba, Cr, Cd, Ce, Co, Ni, Mg, Ra, U; характер питания, на настоящем этапе исследования, может быть определен с использованием Ca, Zn, Cu, Pb, Fe, Sr, Mn, V, Se, Mo, Mg, Cd; видовая принадлежность диагностируется по результатам определения содержания в костях Na, Mg, Al, Si, P, Ca, Mn, Fe, Cu, Zn, Sr, Ba, Pb; отдельные среды и давность захоронения в этих средах, предварительно, могут быть определены с использованием концентраций Al, Si, Mn, Fe, Ti, Cu, Pb, B, Cr и т.д. Как видно, для идентификационных исследований используются практически все элементы в диапазоне от "легких элементов" до U, при этом часть элементов являются значимыми одновременно для диагностики различных признаков.

В качестве примера приведём фрагмент системы диагностики характера питания, включающий группу элементов, значимых для этого признака, рубрики концентраций и решающие правила, определяющие характер питания:

I. Группа элементов: Ca, Zn, Cu, Pb, Fe, Sr, Mn, V, Se, Mo, Mg, Cd.

II. Рубрики концентраций:

1. Sr: - очень низкое содержание - менее 10 мкг/г;

низкое содержание - от 10 до 40 мкг/г;

умеренное содержание - от 40 до 100 мкг/г;

высокое содержание - более 100 мкг/г;

очень высокое содержание - более 150-200 мкг/г;

2. Zn: - очень низкое - менее 50 мкг/г;

очень низкое 75 мкг/г;

низкое 82 мкг/г;

нормальное - 90-100 мкг/г;

высокое - более 100-110 мкг/г;

очень высокое - более 150 мкг/г;

3. Cu: - очень низкое - менее 1 мкг/г;

низкое - от 1 до 10 мкг/г;

высокое - от 10 до 20 мкг/г;

очень высокое - более 20 мкг/г;

4. Fe: - очень низкое - менее 10 мкг/г;

5. Pb: - очень низкое - менее 0,1 мкг/г;

III. Выявленные параметры, на данном этапе исследований, позволяют сформировать несколько диагностических комплексов, характерных для отдельных типов питания:

1) Zn > 100 - 110 мкг/г - рацион включает преимущественно белковую пищу наземных и морских животных, рыбу;

2) 90 < Zn < 100 мкг/г - рацион отражает норму белкового питания;

3) Zn < 82 мкг/г - каждодневный рацион содержит ограниченное количество белковой пищи;

4) Zn < 75 мкг/г - отражает голодание, нередко вызывающее органическое поражение (анемия и пр.)

5) Zn < 50 мкг/г - длительное голодание;

6) Sr > 100 мкг/г - рацион включает преимущественно растительную пищу (злаки);

7) Sr > 100-200 мкг/г; Ca > 30 мкг/г - беременность, вскармливание;

8) Sr < 10 мкг/г - голодание;

9) Cu > 10-20 мкг/г - в рационе большое количество моллюсков и насекомых;

10) Cu < 1 мкг/г - голодание;

11) Fe < 10 мкг/г - голодание;

12) Pb < 0,1 мкг/г - голодание; 13) сопряженное понижение содержания Zn < 50 мкг/г, Cu < 1 мкг/г, Sr < 14) мкг/г, Fe < 10 мкг/г, Pb< 0,1 мкг/г характеризует длительное голодание (более года).

Аналогичные (по структуре) группы данных установлены для других исследованных признаков, что позволило разработать модели диагностики этих признаков.

Модели диагностики медико-биологических признаков

Модель диагностики пола, возраста и длины тела строится на следующих положениях:

1) Статистические исследования пола, возраста и длины тела индивидов в зависимости от концентраций химических элементов позволили выявить группу элементов, существенных для диагностики этих признаков. К ней относятся Na, Si, P, Ca и суммарное содержание "легких элементов" (H+C+O+N).

2) В случае, использования для элементного анализа методов, не позволяющих определять какой-либо из перечисленных элементов, его концентрация может быть рассчитана с использованием корреляционных связей между (H+C+O+N), Na, Si, S, P, Ca.

3) Методами многомерной статистки установлены алгоритмы классификации индивидов с целью отнесения их к одному из дискретных значений признаков (мужчина - женщина; старше 40 лет - моложе 40 лет или старше 57 лет - от 22 до 39 лет - от 39 до 57 лет; выше 180 см - ниже 180 см), определены дискриминантные функции, соответственно, для пола, возраста и длины тела.

4) Чтобы получить данные для расчета дискриминантных функций необходимо провести расчеты, приведеные в разделе "Методы исследования".

5) Содержания Ca, P и "легких элементов" (H+C+O+N) в костной ткани находятся на уровне ~10⁵ мкг/г; Na содержится в количествах ?3х10³ мкг/г; Si?10 мкг/г; S?500 мкг/г. Учитывая, что в дальнейшем концентрации элементов используются непосредственно для расчета дискриминантных функций и установления пола, возраста и длины тела, наиболее существенным является выбор метода (и прибора), позволяющего определять концентрации перечисленных элементов последовательно с высокой воспроизводимостью и точностью либо за одно определение.