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生物体受到电离辐射时,在生化、分子、细胞、组织或器官水平上出现的一些特殊事件或变化被称为辐射生物标志物(radiation biomarkers)。一般辐射生物标志物的变化与辐射剂量成正比,可用于评估个体所接受的辐射剂量,为辐射风险评估提供科学依据。在大规模的放射性事故发生时,一般同时存在高低两种剂量率的辐射。目前,对辐射生物标志物的研究大都集中在高剂量率(high dose rate,HDR)的条件下,而低剂量率(low dose rate,LDR)条件的研究相对缺乏。为了在大规模的放射性事故发生时能提供快速准确的剂量预测和临床诊断手段,也为了给辐射风险评估提供更完善的理论依据,本课题拟开展高低剂量率条件下辐射生物标志物的筛选及剂量预测研究。本课题首先基于高低剂量率条件下的X射线辐照人外周血的基因表达谱数据,通过单因素方差分析分别筛选高低剂量率条件下的差异表达基因。将筛选的基因进行生物学通路富集分析,对差异性显著的生物学通路中的基因进行多元线性回归分析,并建立高低剂量率条件下优化的辐射剂量预测模型。结果显示,对HDR条件下的差异表达的基因进行富集分析,可获得核苷酸切除修复通路、细胞因子与细胞因子受体相互作用通路、FoxO信号通路、细胞周期等9条KEGG通路。而LDR条件下的差异表达基因富集了果糖和甘露糖代谢通路、细胞因子-细胞因子受体相互作用通路、HIF-1信号通路、FoxO信号通路等11条通路。通过对各条通路中基因的多元线性回归分析,最终确定了HDR条件下的9条通路以及LDR条件下除果糖和甘露糖代谢通路外的10条通路,并分别用这些通路中的基因作为辐射生物标志物建立了辐射剂量预测模型。本课题还分别对高低剂量率下差异表达基因进行了 Spearman相关性分析,筛选出了符合条件的基因,并对这些基因进行了蛋白交互分析,基于蛋白交互节点数筛选出高剂量率条件下PCNA、ESR1和CDKN1A等13个基因作为辐射生物标志物;而在低剂量率条件下,则筛选出PCNA、MDM2和GRM2等共16个基因作为辐射生物标志物。最后,通过筛选的辐射生物标志物建立了高低剂量率条件下辐射剂量的预测模型。通过研究,高低剂量率条件下用于剂量预测的辐射生物标志物存在明显差异,因而在辐射生物标志物的挖掘研究中需要区分剂量率;高低剂量率下所筛选出的多个基因可作为潜在的辐射生物标志物;所建立的剂量预测模型具有相对可靠的预测效果,对大规模的放射性事故发生时的风险评估和医疗决策具有潜在的应用价值。