空间辐射风险评估理论与应用研究

发布时间：2017-07-05 12:12

  本文关键词：空间辐射风险评估理论与应用研究

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【摘要】：空间辐射是长期载人航天飞行中导致生物体损伤,威胁航天员健康的主要因素之一。因此,空间辐射风险评估是载人航天工程中航天员辐射风险预警和防护中的重要问题。目前,国际上一般采用模拟计算的方法首先获取空间飞行中航天员所接受辐射的相关物理量,然后,基于线性无阈值假说(Linear-no-threshold hypothesis,LNT),利用二战后期原子弹大爆炸幸存者的癌症发生率/致死率数据获得辐射诱导癌症发生/致死风险系数以评估航天员的空间辐射风险。但对于载人深空探索任务而言,如登火星等,该方法评估航天员空间辐射风险的不确定性可达400～600%。这主要是由于缺乏重离子辐射生物学效应数据,缺乏合适的低剂量空间辐射风险评估模型,以及缺乏空间环境敏感的生物标志物数据等所致。为降低空间辐射风险评估中的不准确性,亟需解决的关键科学问题至少涉及三个方面,包括辐射品质因子预测、低剂量辐射风险预测以及空间环境敏感的生物标志物挖掘等。本文主要针对这些关键的科学问题展开相关的理论与应用研究。首先,本文从辐射与生物体相互作用的原初过程出发,建立了基于两阶段随机辐射损伤过程的高斯靶效应模型,并利用解析的和数值的方法证明了该模型特别适合于描述低传能线密度(Linear energy transfer,LET)的辐射生物学效应。通过对目前公开发表的典型辐射生物学实验数据的拟合分析发现,高斯靶效应模型的拟合效果明显优于基于泊松分布的靶模型和LQ模型的拟合效果。通过理论分析和对数据拟合发现,该模型中的参数比VIN(Gy~(-1))可以用于评价辐射损伤产额,且辐射损伤的程度主要依赖于辐射品质。为进一步评估空间连续LET谱的辐射品质因子,本文在考虑了辐射的间接效应和机体复杂的修复过程的基础上,建立了基于Yager否定算子的推广靶效应模型。理论分析显示,该模型具有明显的线性-平方-线性(Linear-quadratic-linear, LQL)特征。通过对大量不同LET不同细胞系的存活率数据拟合发现,该模型适用描述不同LET辐射的生物学效应,且可用于计算细胞修复度、辐射敏感性、相对生物学效应等。应用该模型,计算得到了LET和细胞系平均的相对生物学效应(Relative biological effectiveness,RBE),并最终得到剂量-依赖的辐射品质因子。结合航天员关键组织或器官的吸收剂量,评估了太阳质子事件(Solar proton event,SPE)条件下航天员的急性与慢性空间辐射风险,并发现在低剂量下空间辐射风险并不满足LNT假说,低于LNT预期,揭示生物体修复能力是空间辐射评估中需要考虑的重要因素之一。最后,针对空间辐射生物学数据“小样本大数据”的特点,提出了一套基于特征选择技术的多任务组合算法,并将之用于神舟-8号搭载线虫的基因表达谱数据中空间环境敏感生物标志物的筛选。通过与传统方法对比发现,该算法能筛选到更多的对空间环境敏感的功能基因。功能注释发现,这些基因主要与代谢过程中氧化磷酸化有关。最后,利用聚类算法发现了17个空间环境敏感的潜在生物标志物,并揭示了空间辐射与微重力之间可能存在协同生物学效应。本文在空间辐射品质因子预测以及生物标志物筛选等方面的研究中所建立的方法与模型,可为载人航天飞行中航天员的辐射风险预警和对抗提供相应的理论支撑。
【关键词】：空间辐射 风险评估 生物物理模型 特征选择技术 生物标志物
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R85
【目录】：

• 创新点摘要5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第1章 绪论13-60
• 1.1 空间辐射环境概述13-15
• 1.1.1 银河宇宙射线13-14
• 1.1.2 太阳高能粒子14
• 1.1.3 地磁场俘获带14
• 1.1.4 次级粒子的产生14-15
• 1.2 空间飞行中航天员接受到的空间辐射15-22
• 1.2.1 近地轨道飞行中航天员的空间辐射剂量15-18
• 1.2.2 深空飞行中航天员的空间辐射剂量18-19
• 1.2.3 不同厚度防护材料下航天员的空间辐射剂量19-22
• 1.3 空间辐射引起的健康风险22-24
• 1.4 空间辐射风险评估的相关研究进展24-34
• 1.4.1 空间辐射风险评估方法24-29
• 1.4.2 低剂量和低剂量率空间辐射风险29-32
• 1.4.3 传统空间辐射风险评估中的不确定性32-34
• 1.5 辐射生物物理模型的相关研究进展34-50
• 1.5.1 基于Poisson分布的靶模型34-37
• 1.5.2 线性平方模型37-42
• 1.5.3 动力学模型42-46
• 1.5.4 径迹结构模型46-47
• 1.5.5 局部效应模型47-50
• 1.5.6 其它模型50
• 1.6 辐射生物学损伤标志物的相关研究进展50-55
• 1.6.1 低剂量辐射生物标志物51-52
• 1.6.2 空间辐射生物标志物52-54
• 1.6.3 空间辐射生物标志物挖掘技术54-55
• 1.7 空间辐射风险评估中的关键科学问题55-56
• 1.7.1 空间辐射品质因子或风险截面预测的问题55-56
• 1.7.2 低剂量低剂量率下辐射风险预测的问题56
• 1.7.3 空间环境诱导的生物标志物挖掘的问题56
• 1.8 课题意义、研究内容与目标,以及拟解决的关键问题56-60
• 1.8.1 课题意义56-57
• 1.8.2 研究内容57-58
• 1.8.3 研究目标和拟解决的关键问题58-60
• 第2章 基于两阶段随机辐射损伤过程的高斯靶效应模型及其应用60-77
• 2.1 引言60-61
• 2.2 理论模型及推导61-63
• 2.3 模型比较分析63-64
• 2.3.1 基于理论分析进行模型比较63-64
• 2.3.2 基于数值模拟进行模型比较64
• 2.4 材料与方法64-66
• 2.4.1 实验数据源64-65
• 2.4.2 数据拟合及统计分析65-66
• 2.5 模型验证与参数分析66-71
• 2.5.1 拟合结果分析66-69
• 2.5.2 辐射损伤产额预测69-71
• 2.6 高斯靶效应模型的应用71-76
• 2.6.1 拟合结果分析71-73
• 2.6.2 辐射损伤产额验证73-76
• 2.7 小结76-77
• 第3章 基于否定算子的推广靶效应模型及其应用77-101
• 3.1 引言77
• 3.2 理论模型及推导77-83
• 3.2.1 理论模型的建立77-78
• 3.2.2 数值模拟78-80
• 3.2.3 实验数据及统计分析80
• 3.2.4 拟合结果分析与讨论80-83
• 3.3 推广靶效应模型的应用83-99
• 3.3.1 近似计算与数值模拟83-84
• 3.3.2 实验数据及拟合分析84-90
• 3.3.3 细胞修复度预测90-94
• 3.3.4 细胞修复度验证94-95
• 3.3.5 辐射敏感性预测95-98
• 3.3.6 靶体积预测98-99
• 3.4 小结99-101
• 第4章 基于推广的靶效应模型评估太阳粒子事件下航天员的空间辐射风险101-116
• 4.1 引言101
• 4.2 材料与方法101-103
• 4.2.1 实验数据源101-102
• 4.2.2 数据拟合及统计分析102-103
• 4.3 结果与讨论103-115
• 4.3.1 拟合结果分析103-107
• 4.3.2 参数分析107-108
• 4.3.3 平均相对生物学效应计算108-111
• 4.3.4 剂量依赖的权重剂量计算111-113
• 4.3.5 空间辐射风险评估113-115
• 4.4 小结115-116
• 第5章 基于特征选择技术的空间环境敏感的生物标志物筛选116-137
• 5.1 引言116
• 5.2 材料与方法116-121
• 5.2.1 数据源116-118
• 5.2.2 算法流程118
• 5.2.3 特征选择算法118-120
• 5.2.4 基因功能和聚类分析120-121
• 5.3 结果121-134
• 5.3.1 共同差异表达基因121-122
• 5.3.2 与传统方法进行比较分析122-127
• 5.3.3 基因重要性排序127-129
• 5.3.4 生物标志物的筛选129-134
• 5.4 讨论134-135
• 5.5 小结135-137
• 结论137-139
• 展望139-140
• 参考文献140-155
• 附录155-176
• 攻读学位期间公开发表论文176-178
• 致谢178-180
• 作者简介180

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

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本文编号：521906