CN109810971B - 利用差异性表达的螺旋杆菌进行生物体低剂量辐射的预警及应用 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种利用差异性表达的螺旋杆菌进行生物体低剂量辐射的预警及应用。该预警模型如下：Y＝‑23.59+0.0006×B+0.397×C+33×D+0.007×E+2.564×F+0.048×G。其中，Y为螺旋杆菌的数量；B为Species指数水平；C为Shannon指数水平；D为Simpson指数水平；E为OTU指数水平；F为辐射剂量指数；G为辐射时间。该预警模型能够计算出不同时间、不同低剂量辐射后生物体内螺旋杆菌数量的变化，通过划分的预警三次指标来判断并提示低剂量辐照后引发肠道有害细菌的繁殖增生情况，预示可能出现机体一定程度疾病的可能性。具有操作简便快速、成本低廉、无创伤、灵敏度高、准确性好、环境风险小等多重优点。

Description

利用差异性表达的螺旋杆菌进行生物体低剂量辐射的预警及 应用

技术领域

本发明属于低剂量辐射生物预警的技术领域，具体涉及一种利用差异性表达的螺旋杆菌进行生物体低剂量辐射的预警及应用。

背景技术

地球上存在相当数量的放射矿资源和放射矿废渣，它们释放出的各种射线，通过电离和激发作用，对微生物、动植物、人类造成长期的潜在低剂量辐射危害。比如，我国有多处铀废石和铀尾矿等固体废物堆放场地，分布在全国多个省区的多个县市，特别是湖南、江西和广东等地。具有堆存量大、占地面积广、距离村镇近等特征，这些地区雨量充沛，人口稠密。铀废石铀尾矿中含有多种放射性核素，这些放射性核素具有半衰期长、放射性比活度低、覆盖范围广等特点。它们可通过地表径流和地下径流进入到周边的水体和土壤中。环境中的放射性核素既可通过电离和激发作用释放出各种射线，对生物体造成辐射损伤，又可进入生物体对其造成内照射损伤。放射性核素被动物和人体吸收富集后，其电离辐射会引起生物组织内分子和原子电离，破坏组织中的大分子结构，威胁健康。

此外，随着医疗技术的飞跃发展，人类长期接触低剂量辐射的风险日益增加。放疗科医护人员长期操作X射线对正常人进行体检或者诊断和检查患者；军队人员长期进行武器装甲及金属质量检测；国家安保人员进行反恐安检等。长期低剂量辐射暴露对从业人员及检查对象的健康影响已经成为目前广泛关注的问题。研究表明长期低剂量辐射暴露对机体可以造成不可逆损伤，有可能引发恶性肿瘤、血液***疾病及炎症纤维化等不良反应。电离辐射造成的损伤方式可以是急性的，但长期低剂量辐射暴露造成的损伤往往表现为慢性和隐蔽性，具有远期效应和遗传效应，往往不易察觉，所以必须进行辐射预警，防患于未然。

螺旋杆菌属拉丁学名(Heliobacterium Gest and Favinger,1983)细胞杆形，常弯曲，长1.0μm×4～10μm，滑行运动。近年来的研究发现，螺旋杆菌感染是胃肠道疾病如消化性溃疡、慢性胃炎的重要病因，如幽门螺旋杆菌感染引起的胃溃疡和胃癌，螺旋杆菌感染还与胆道***疾病、心脑血管***疾病、慢性胰腺炎、酒渣鼻、慢性荨麻疹、自身免疫性血小板减少性紫疯、儿童发育迟缓等有关。

而传统的低剂量辐射检测手段无法快速、有效、提前地应对各种复杂的辐射污染状况，并且由于生物个体差异，对辐射敏感性及其后续影响存在着很大的差异。因此，需要对低剂量辐射综合毒理进行评估和预警，迫切需要一种快速、灵敏、低成本检测环境毒性的生物检测和预警方法。建立生物预警体系，从一级预防的高度实现对铀尾矿库及周边环境低剂量辐射实时的连续监测和评估，实现对长期低剂量辐射暴露作业人员的连续监测和评估，是保护人民生命安全，提高作业者职业安全系数，保障我国核工业稳步发展的最紧迫的任务之一。

发明内容

基于现有技术存在的问题，本发明的第一目的在于提供一种利用差异性表达的螺旋杆菌进行低剂量辐射的预警模型的构建方法。

本发明的第二目的在于提供一种利用差异性表达的螺旋杆菌进行低剂量辐射的预警模型。该预警模型是通过上述的构建方法获得，此构建方法获得的预警模型拟合程度较好，利用该预警模型能够为长期低剂量辐射损伤预警、评价和救治提供崭新的思路。

本发明的第三目的在于提供上述预警模型在生物体低剂量辐射对肠道螺旋杆菌感染评估中的应用。通过该预警模型能够计算出不同时间、不同低剂量辐射后生物体内螺旋杆菌数量的变化，通过划分的预警三次指标来判断并提示低剂量辐照后引发肠道有害细菌的繁殖增生情况，预示可能出现机体一定程度疾病的可能性。

本发明的目的通过以下技术方案得以实现：

发明人在长期的实验过程中意外发现，在动物实验的剂量-反应关系，时间-效应关系分析中，随着低剂量辐射剂量的增加和辐射的时间增加，小鼠肠道内种属(Species)指数水平，Simpson指数水平、OTU指数水平，Shannon指数水平、门纲目科属等菌群均出现变化，特别是在属水平上，发明人发现低剂量辐射的小鼠肠道内的螺旋杆菌数量显著升高。

基于这一发现，本发明首先提供了一种利用差异性表达的螺旋杆菌进行低剂量辐射的预警模型的构建方法，其包括以下步骤：

步骤一，对小鼠进行不同时间、不同低剂量Co⁶⁰射线长期慢性照射，检测生物肠道菌群各项指标，并与辐射时间进行差异性对比分析，明确低剂量辐射暴露引起小鼠肠道菌群差异性表达改变情况；

步骤二，在肠道菌群属的水平上，根据差异性表达改变情况构建肠道菌群丰度与辐射时间之间的时间-效应关系，构建肠道菌群丰度与辐射剂量之间的剂量-反应关系；

步骤三，根据时间-效应关系和剂量-反应关系，通过逐步回归法构建预警模型；

其中，预警模型中的因变量为螺旋杆菌的数量，自变量为所述生物肠道菌群各项指标及辐射时间和辐射剂量指数。

本发明中，生物肠道菌群各项指标是指反应生物多样性的各种指数指标。

发明人实验发现小鼠体内螺旋杆菌的数量和低剂量辐照存在相关性，螺旋杆菌在小鼠肠道内显著升高的现象能够提示低剂量辐照后引发肠道有害细菌大量繁殖增生，预示可能出现机体一定程度疾病的可能，基于这一思路，发明人确定了因变量为螺旋杆菌的数量，自变量为所述生物肠道菌群各项指标及辐射时间和辐射剂量，从而构建获得了预警模型，从而能够定量准确地对长期低剂量辐射损伤进行预警和评价。

在医学上，Co⁶⁰(钴60)放射源常常用于癌和肿瘤的放射治疗。Co⁶⁰(钴60)具有极强的辐射性，能导致脱发，会严重损害人体血液内的细胞组织，造成白血球减少，引起血液***疾病，如再生性障碍贫血症，严重的会使人患上白血病(血癌)，甚至死亡。本发明为了获得较佳的预警模型构建效果，因此采用Co⁶⁰(钴60)射线作为长期慢性照射的放射源。

上述的构建方法，优选地，所述生物肠道菌群各项指标包括Species指数水平、OTU指数水平、Shannon指数水平和Simpson指数水平。

上述的构建方法，优选地，不同低剂量包括0.05Gy、0.1Gy和0.5Gy。

上述的构建方法，优选地，不同辐射时间包括0d、7d、21d和35d。

OTU指数(operational taxonomic units)：指在微生物多样性分析中，对序列以97％的相似度进行Cluster聚类。通过提取样品的总基因组DNA，利用16S rRNA或ITS的通用引物进行PCR扩增，通过测序以后就可以分析样品中的微生物多样性，为了区分不同的序列，则需要引入operational taxonomic units，一般情况下，如果序列之间，比如不同的16S rRNA序列的相似性高于97％就可以把它定义为一个OTU，每个OTU对应于一个不同的16S rRNA序列，也就是每个OTU对应于一个不同的细菌(微生物)种，通过OTU分析，就可以知道样品中的微生物多样性和不同微生物的丰度。计算公式如下：

其中，Sobs表示实际观察到的OTU数量(即Species指数)。

Shannon指数：用来估算微生物群落的多样性，Shannon值越大，多样性越高。其计算公式如下：

其中，Sobs表示实际观察到的OTU数量；ni表示第i个OTU的序列数量；N表示所有的序列数。

Simpson指数：与Shannon指数一样，也是用来估算微生物群落的多样性，Simpson指数越大，多样性则越高，其计算公式如下：

其中，Sobs表示实际观察到的OTU数量；ni表示第i个OTU的序列数量；N表示所有的序列数。

这些指数指标均为反映肠道菌群变化的情况。

上述的构建方法中，优选地，在步骤一中，进行差异性对比分析具体步骤为：

将辐射各组的小鼠的肠道菌群各项指标取均值和标准值，使用SPSS软件计算各组之间的均值和标准差，采用t检验将辐照各组小鼠的指标变化情况与对照组小鼠进行对比，当p＜0.05时定为有显著性差异，从而明确低剂量辐射暴露引起小鼠肠道菌群差异性表达改变情况。

上述的构建方法中，优选地，在步骤三中，采用SPSS软件进行逐步回归法构建预警模型，通过比较各个自变量对因变量螺旋杆菌的数量的线性影响显著性，在保证整体最优的条件下，选择对因变量的影响较为显著的自变量进行回归。

其次，本发明还提供上述构建方法构建获得的利用差异性表达的螺旋杆菌进行低剂量辐射的预警模型。该预测模型如下：

Y＝-23.59+0.0006×B+0.397×C+33×D+0.007×E+2.564×F+0.048×G

其中，Y为螺旋杆菌的数量；B为Species指数水平；C为Shannon指数水平；D为Simpson指数水平；E为OTU指数水平；F为辐射剂量指数；G为辐射时间。

肠道菌群的各个指数水平指其在不同辐射剂量、辐射时间对应的丰度值。

经过检验，该预警模型的R squared值为0.8870，显示出较佳的拟合程度，利用该预警模型能够为长期低剂量辐射损伤预警、评价和救治提供崭新的思路。

另外，本发明还提供了上述的预警模型在生物体低剂量辐射对肠道螺旋杆菌感染评估中的应用。

上述的应用中，优选地，该应用包括如下步骤：

步骤1，对生物体进行不同时间、不同低剂量放射源的辐射，检测生物体内肠道菌群的各项指标，包括Species指数水平、OTU指数水平、Shannon指数水平和Simpson指数水平；

步骤2，根据预警模型计算不同时间、不同辐射剂量的生物体内螺旋杆菌的数量，所述预警模型如下：

Y＝-23.59+0.0006×B+0.397×C+33×D+0.007×E+2.564×F+0.048×G

其中，Y为螺旋杆菌的数量；B为Species指数水平；C为Shannon指数水平；D为Simpson指数水平；E为OTU指数水平；F为辐射剂量指数；G为辐射时间；

步骤3，通过预警模型计算的Y值来评估低剂量辐射对肠道螺旋杆菌感染综合毒性，预警分为三个层次，其中，当5＜Y＜10时，为正常区间；当10＜Y＜15时，为一般预警区间；当Y＞15时，为高度预警区间。

本发明中，所述的生物体可以为人或动物等。

通过划分的预警三次指标来判断并提示低剂量辐照后引发肠道有害细菌螺旋杆菌的繁殖增生情况，预示可能出现机体一定程度疾病的可能性。

如果是正常区间，则无放射性致病风险或低风险；

如果是一般预警风险，则可能考虑辐射所致的放射性引起的胃部器官的损伤，提示存在胃炎风险；

如果是高度预警风险，则可能考虑放射性引起的胃部器官的病变，提示胃癌风险，数值越高，则提示胃癌病情加重。

本发明的有益效果：

(1)本发明的预警模型能够计算出不同时间、不同低剂量辐射后生物体内螺旋杆菌数量的变化，通过划分的预警三次指标来判断并提示低剂量辐照后引发肠道有害细菌的繁殖增生情况，预示可能出现机体一定程度疾病的可能性。

(2)采用本发明的预警模型对生物体低剂量辐射对肠道螺旋杆菌感染评估中应用，具有操作简便快速、成本低廉、无创伤、灵敏度高、准确性好、环境风险小等多重优点。

附图说明

图1为本发明实施例1中属水平上的物种丰度聚类分析结果图；

图2为本发明实施例1中OTU物种累积曲线图；

图3为本发明实施例1中样品物种丰度Alpha多样性指数(observed species指数)稀释曲线图；

图4为本发明实施例1中样品物种observed species指数的辐射剂量、辐射时间的效应关系结果图；

图5为本发明实施例1中样品物种丰度Alpha多样性指数(shannon指数)稀释曲线图；

图6为本发明实施例1中样品物种shannon指数的辐射剂量、辐射时间的效应关系结果图；

图7为本发明实施例1中样品物种丰度Alpha多样性指数(simpson指数)稀释曲线图；

图8为本发明实施例1中样品物种simpson指数的辐射剂量、辐射时间的效应关系结果图；

图9为本发明实施例1中样品物种差异OTU的箱图结果展示图；

图10为本发明实施例1中样品物种OTU指数辐射剂量、辐射时间的效应关系分析结果图；

图11为本发明实施例1中样品物种螺旋杆菌辐射剂量、辐射时间的相对丰度关系图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和有益效果有更加清楚的理解，现对本发明的技术方案进行以下详细说明，但不能理解为对本发明的可实施范围的限定。

实施例1

本实施提供一种利用差异性表达的螺旋杆菌进行低剂量辐射的预警模型的构建方法，其包括以下步骤：

步骤一，对小鼠进行不同时间、不同低剂量Co60射线长期慢性照射，检测生物肠道菌群各项指标，并与辐射时间进行差异性对比分析，明确低剂量辐射暴露引起小鼠肠道菌群差异性表达改变；具体如下：

对BALB/c小鼠进行不同低剂量Co60射线长期慢性照射，小鼠分成四组：正常对照组(control)、极低剂量辐照组(LT1)(辐照剂量为0.05Gy)、较低剂量辐照组(LT5)(辐照剂量为0.1Gy)、低剂量辐照组(LT10)(辐照剂量为0.5Gy)，辐照时间为5周，分别为：辐照0h，辐照7d、辐照21d、辐照35d；辐照完成后收集各组小鼠粪便(每组每次3只重复)，检测小鼠粪便肠道菌群中肠道菌群Species指数水平、OTU指数水平、Shannon指数水平、Simpson指数水平、螺旋杆菌数量的变化情况，将辐射各组的小鼠的肠道菌群各项指标取均值和标准值，使用SPSS软件计算各组之间的均值和标准差，采用t检验将辐照各组小鼠的指标变化情况与对照组小鼠进行对比，当p＜0.05时定为有显著性差异，从而明确低剂量辐射暴露引起小鼠肠道菌群差异性表达改变情况。

步骤二，在肠道菌群属的水平上，根据差异性表达改变情况构建肠道菌群丰度与辐射时间之间的时间-效应关系，构建肠道菌群丰度与辐射剂量之间的剂量-反应关系；具体如下：

(1)16S rDNA Amplicon测序，将检测的芯片信号转换为基于表达值矩阵，得到肠道菌群物种分类等结果。将长Reads聚类为OTUs(Operational Taxonomic Units)。首先我们将序列完全一样的Clean Reads根据其丰度大小进行排序，将其中的Singletons过滤掉，(因为Singletons可能由于测序错误造成，故将这部分序列去除，不进行后期OTU聚类)，利用Usearch在0.97相似度下进行聚类，对聚类后的序列进行嵌合体过滤后，得到用于物种分类的OTU(Operational Taxonomic Units)，最后将所有Clean Reads比对到OTU序列上，将能比对上OTU的Reads提取出来，得到最终的Mapped Reads。统计各个样品每个OTU中的丰度信息，OTU的丰度初步说明了样品的物种丰富程度。如下表1所示：

表1：

注：Sample Name指样品名称；Amplicon type指扩增子类型；Clean Reads指质控后的Reads条数；Mapped Reads指比对上OTU的Reads占Clean Reads的数量；Mapped Ratio(％)指比对上OTU的Reads占Clean Reads的比例；OTUs指样品所含有的OTU个数。

(2)归类后，根据每个OTU中序列的条数，从而得到OTU丰度表。在门、纲、目、科、属水平，将每个注释上的物种或OTU在不同样品中的序列数整理在一张表格，形成profiling柱状图、星形图及统计表(如图1所示)。物种热图利用颜色梯度可以很好反应出样品在不同物种下的丰度大小以及物种聚类、样品聚类信息。

图1中，正常组小鼠和辐射组小鼠肠道菌群中20个主要的在属水平上表达的物种丰度聚类图，图中显示为检测样本聚类结果，中间的彩色条形为各个样本的所含属水平比例，下侧表示各个颜色代表的属。

其中，主要肠道菌群对应的中文名称如下：

Clostridium XIVa梭菌XIVa；Oscilibacter口腔杆菌；Desulfovibrio脱硫弧菌；Bacteroides拟杆菌；Mucispirillum粘菌；Saccharibacteria糖精细菌；Helicobacter螺杆菌；Clostridium IV梭菌IV；Roseburia蔷薇属菌；Odoribacter臭杆菌；Lactobacillus乳酸菌；Clostridium XIVb梭菌XIVb；Barnesiella巴氏杆菌；Alloprevotella拟普雷沃菌；Anaeroplasm厌氧菌；Alistipes另枝菌；Butyricicoccus产丁酸菌；Pseudoflavonifractor假性黄曲霉菌；Rikenella立克菌。

(3)利用R语言的gplots包的heatmap.2函数实现对物种多样性的分析，包括：OTU指数水平、Species指数水平、Shannon指数水平、Simpson指数水平等。图2示范性的列举了OTU物种累计曲线。横坐标是样品的数量，纵坐标是OTUs的数量。由物种累积曲线可以判断抽样量是否充分，在抽样量充分的前提下，运用物种累积曲线对物种丰富度进行预测。

(4)利用QIIME软件计算样品的Alpha多样性指数的值，包括OTU指数水平、Species指数水平、Shannon指数水平、Simpson指数水平等，并作出相应的稀释曲线，时间-效应关系等，实验结果如图3至图10所示。

图3为样品物种丰度Alpha多样性指数(observed species指数)稀释曲线图，横轴代表抽取的reads数量，纵轴代表相应的Alpha多样性指数(observed species)的值，由图3可以看出：图中的一种颜色代表一组样品，测序条数不能覆盖样品时，曲线直线上升；测序条数增加到覆盖样品中的大部分微生物时，曲线呈现平滑趋势。

图4为observed species指数的辐射剂量、辐射时间的效应关系结果图，由图4可以看出，随着辐射时间的延长，Alpha多样性指数(observed species)的值也随之下降，说明辐射引起了肠道菌群物种丰度的减少。

图5为样品物种丰度Alpha多样性指数(shannon指数)稀释曲线图，横轴代表抽取的reads数量，纵轴代表相应的Alpha多样性指数(shannon)的值，由图5可以看出：图中一种颜色代表一组样品，测序条数不能覆盖样品时，曲线直线上升；测序条数增加到覆盖样品中的大部分微生物时，曲线呈现平滑趋势。

图6为样品物种shannon指数的辐射剂量、辐射时间的效应关系结果图；由图6可以看出：辐射时间反应关系分析结果，随着辐射时间的延长，Alpha多样性指数(shannon)的值也随之下降，说明辐射引起了肠道菌群物种丰度减少。

图7为样品物种丰度Alpha多样性指数(simpson指数)稀释曲线图；横轴代表抽取的reads数量，纵轴代表相应的Alpha多样性指数(simpson)的值；由图7可以看出：图中一种颜色代表一组样品，测序条数不能覆盖样品时，曲线直线上升；测序条数增加到覆盖样品中的大部分微生物时，曲线呈现平滑趋势。

图8为样品物种simpson指数的辐射剂量、辐射时间的效应关系结果图；由图8可以看出：随着辐射时间的延长，Alpha多样性指数(simpson)的值也随之升高，说明辐射引起了肠道菌群物种多样性减少。

图9为样品物种差异OTU的箱图结果展示图；横坐标是OTU的名称，纵坐标是相对丰度log2的值，不同颜色代表不同分组。

图10为样品物种OTU指数辐射剂量、辐射时间的效应关系分析结果图；由图10可以看出：随着辐射时间的延长，OTU指数随之下降，说明辐射引起了肠道菌群物种多样性减少。

图11为样品物种螺旋杆菌辐射剂量、辐射时间的相对丰度关系图，由图11可以看出螺旋杆菌的数量随辐射时间延长而不断增加。

步骤三，通过逐步回归法构建预警模型；具体为：

采用SPSS软件进行逐步回归法构建预警模型，通过比较各个自变量对因变量螺旋杆菌的数量的线性影响显著性，在保证整体最优的条件下，选择对因变量的影响较为显著的自变量进行回归，通过逐步回归法获得如下预警模型：

Y＝-23.59+0.0006×B+0.397×C+33×D+0.007×E+2.564×F+0.048×G

其中，Y为螺旋杆菌的数量；B为Species指数水平；C为Shannon指数水平；D为Simpson指数水平；E为OTU指数水平；F为辐射剂量指数；G为辐射时间。

经过检验，该预警模型的R squared值为0.8870，显示出较佳的拟合程度，利用该预警模型能够为长期低剂量辐射损伤预警、评价和救治提供崭新的思路。

实施例2

本实施提供了上述实施例构建的预警模型在生物体低剂量辐射对肠道螺旋杆菌感染评估中的应用。该应用包括如下步骤：

步骤1，对生物体进行不同时间、不同低剂量放射源的辐射，检测生物体内肠道菌群的各项指标，包括Species指数水平、OTU指数水平、Shannon指数水平和Simpson指数水平；

步骤2，根据预警模型计算不同时间、不同辐射剂量的生物体内螺旋杆菌的数量，所述预警模型如下：

Y＝-23.59+0.0006×B+0.397×C+33×D+0.007×E+2.564×F+0.048×G

其中，Y为螺旋杆菌的数量；B为Species指数水平；C为Shannon指数水平；D为Simpson指数水平；E为OTU指数水平；F为辐射剂量指数；G为辐射时间；

步骤3，通过预警模型计算的Y值来评估低剂量辐射对肠道螺旋杆菌感染综合毒性，预警分为三个层次，其中，当5＜Y＜10时，为正常区间；当10＜Y＜15时，为一般预警区间；当Y＞15时，为高度预警区间。

采用本发明构建的预警模型能够判断并提示低剂量辐照后引发肠道有害细菌的繁殖增生情况，预示可能出现机体一定程度疾病的可能性。

如果是正常区间，则无放射性致病风险或低风险；

如果是一般预警风险，则可能考虑辐射所致的放射性引起的胃部器官的损伤，提示存在胃炎风险；

如果是高度预警风险，则可能考虑放射性引起的胃部器官的病变，提示胃癌风险，数值越高，则提示胃癌病情加重。

以上所述的实施例仅用于说明本发明的技术思想及特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够理解本发明的内容并据以实施，不能仅以本实施例来限定本发明的专利范围，即凡本发明所揭示的精神、所作的同等变化或修饰，仍落在本发明的专利范围内。

Claims (1)

1.一种利用差异性表达的螺旋杆菌进行低剂量辐射预警胃部器官病变预警模型的构建方法，其包括以下步骤：

步骤一，对小鼠进行不同时间、不同低剂量Co⁶⁰射线长期慢性照射，检测生物肠道菌群各项指标，并与辐射时间进行差异性对比分析，明确低剂量辐射暴露引起小鼠肠道菌群差异性表达改变情况；

步骤二，在肠道菌群属的水平上，根据差异性表达改变情况构建螺旋杆菌丰度与辐射时间之间的时间-效应关系，构建螺旋杆菌丰度与辐射剂量之间的剂量-反应关系；

步骤三，根据时间-效应关系和剂量-反应关系，通过逐步回归法构建预警模型；

其中，预警模型中的因变量为螺旋杆菌的数量，自变量为所述螺旋杆菌的Species指数水平、OTU指数水平、Shannon指数水平和Simpson指数水平及辐射时间和辐射剂量指数；

进行差异性对比分析具体步骤为：

将辐射各组的小鼠的肠道菌群各项指标取均值和标准值，使用SPSS软件计算各组之间的均值和标准差，采用t检验将辐照各组小鼠的指标变化情况与对照组小鼠进行对比，当p＜0.05时定为有显著性差异，从而明确低剂量辐射暴露引起小鼠肠道菌群差异性表达改变情况；

采用SPSS软件进行逐步回归法构建预警模型，通过比较各个自变量对因变量螺旋杆菌的数量的线性影响显著性，在保证整体最优的条件下，选择对因变量的影响较为显著的自变量进行回归；

所述生物肠道菌群各项指标包括Species指数水平、OTU指数水平、Shannon指数水平和Simpson指数水平；

不同低剂量包括0.05Gy、0.1Gy和0.5Gy；

不同辐射时间包括0d、7d、21d和35d；

该方法构建获得的预警模型如下：

Y＝-23.59+0.0006×B+0.397×C+33×D+0.007×E+2.564×F+0.048×G

其中，Y为螺旋杆菌的数量；B为Species指数水平；C为Shannon指数水平；D为Simpson指数水平；E为OTU指数水平；F为辐射剂量指数；G为辐射时间。

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