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Publicação
Evaluation of fungal growth dynamics in food remains under indoor conditions for forensic temporal estimation
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Resumo(s)
Estimating the post-mortem interval (PMI) remains a central challenge in forensic science, especially in closed environments, where classical methods—such as the assessment of cadaveric signs and entomology—are limited by the absence of insects and the relative stability of the microclimate. In this context, the study of fungal growth emerges as a promising alternative, given that fungi follow predictable temporal patterns during the decomposition of food remains.
This study investigates the use of common food remains (ripe bananas and prepared soups) as model substrates to identify patterns of microbial colonisation that are potentially useful in estimating PMI. The effects of temperature, humidity, and initial substrate condition were evaluated using observations in a domestic environment and temperature-controlled tests on some bananas—complemented by morphological and molecular laboratory analyses.
Distinct colonisation profiles were identified: Cladosporium cladosporioides, Meyerozyma caribbica and Penicillium citrinum predominated in soups, while Fusarium verticillioides dominated in bananas, after an initial stage of colonisation by yeasts, followed by the growth of filamentous fungi. The relationship between growth area and time was modelled using machine learning techniques (ridge, elastic net polynomials, gradient boosting and random forest), which revealed good accuracy for short intervals (≈24–72 h), especially in species with stable growth, such as P. citrinum, and lower performance in more variable cases, such as F. verticillioides.
The results show that temperature and humidity are determinants of the rate of colonisation; temperature-controlled trials on some bananas reduced uncertainty and increased the accuracy of predictive models. Despite limitations, the data suggest that food waste can function as complementary “microbial clocks” in closed environments, contributing to the reconstruction of the chronology of events and reinforcing the potential of forensic microbiology in estimating PMI.
A estimativa do intervalo pós-mortem (PMI) permanece um desafio central na ciência forense, especialmente em ambientes fechados, onde métodos clássicos — como a avaliação de sinais cadavéricos e a entomologia — são limitados pela ausência de insetos e pela relativa estabilidade do microclima. Neste contexto, o estudo do crescimento fúngico surge como uma alternativa promissora, dado que os fungos seguem padrões temporais previsíveis durante a decomposição de restos alimentares. Este estudo investiga a utilização de restos alimentares comuns (bananas maduras e sopas preparadas) como substratos-modelo para identificar padrões de colonização microbiana potencialmente úteis na estimativa do PMI. Avaliaram-se os efeitos da temperatura, da humidade e do estado inicial do substrato, recorrendo a observações em ambiente doméstico e a ensaios com temperatura controlada em algumas bananas — complementados por análises laboratoriais morfológicas e moleculares. Foram identificados perfis distintos de colonização: nas sopas predominaram Cladosporium cladosporioides, Meyerozyma caribbica e Penicillium citrinum, enquanto nas bananas ocorreu o domínio de Fusarium verticillioides, após estágio inicial de colonização por leveduras, seguido pelo crescimento de fungos filamentosos. A relação entre área de crescimento e tempo foi modelada através de técnicas de machine learning (ridge, elastic net polinomiais, gradient boosting e random forest), que revelaram boa precisão para intervalos curtos (≈24–72 h), sobretudo em espécies com crescimento estável, como P. citrinum, e menor desempenho em casos mais variáveis, como F. verticillioides. Os resultados mostram que temperatura e humidade são determinantes para o ritmo de colonização; ensaios com temperatura controlada em algumas bananas permitiram reduzir a incerteza e aumentar a precisão dos modelos preditivos. Apesar das limitações, os dados sugerem que restos alimentares podem funcionar como “relógios microbianos” complementares em ambientes fechados, contribuindo para a reconstrução da cronologia de eventos e reforçando o potencial da microbiologia forense na estimativa do PMI.
A estimativa do intervalo pós-mortem (PMI) permanece um desafio central na ciência forense, especialmente em ambientes fechados, onde métodos clássicos — como a avaliação de sinais cadavéricos e a entomologia — são limitados pela ausência de insetos e pela relativa estabilidade do microclima. Neste contexto, o estudo do crescimento fúngico surge como uma alternativa promissora, dado que os fungos seguem padrões temporais previsíveis durante a decomposição de restos alimentares. Este estudo investiga a utilização de restos alimentares comuns (bananas maduras e sopas preparadas) como substratos-modelo para identificar padrões de colonização microbiana potencialmente úteis na estimativa do PMI. Avaliaram-se os efeitos da temperatura, da humidade e do estado inicial do substrato, recorrendo a observações em ambiente doméstico e a ensaios com temperatura controlada em algumas bananas — complementados por análises laboratoriais morfológicas e moleculares. Foram identificados perfis distintos de colonização: nas sopas predominaram Cladosporium cladosporioides, Meyerozyma caribbica e Penicillium citrinum, enquanto nas bananas ocorreu o domínio de Fusarium verticillioides, após estágio inicial de colonização por leveduras, seguido pelo crescimento de fungos filamentosos. A relação entre área de crescimento e tempo foi modelada através de técnicas de machine learning (ridge, elastic net polinomiais, gradient boosting e random forest), que revelaram boa precisão para intervalos curtos (≈24–72 h), sobretudo em espécies com crescimento estável, como P. citrinum, e menor desempenho em casos mais variáveis, como F. verticillioides. Os resultados mostram que temperatura e humidade são determinantes para o ritmo de colonização; ensaios com temperatura controlada em algumas bananas permitiram reduzir a incerteza e aumentar a precisão dos modelos preditivos. Apesar das limitações, os dados sugerem que restos alimentares podem funcionar como “relógios microbianos” complementares em ambientes fechados, contribuindo para a reconstrução da cronologia de eventos e reforçando o potencial da microbiologia forense na estimativa do PMI.
Descrição
Dissertação para obtenção do grau de Mestre no Instituto Universitário Egas Moniz
Palavras-chave
Post-mortem interval (PMI) Forensic microbiology Food remains Chronological markers