用骨骼肌mRNA变化推断损伤时间探索

目的 研究大鼠骨骼肌损伤后mRNA表达水平的变化趋势及其是否受死亡时间影响,并筛选代表性指标建立损伤时间推断的数学模型,为死亡时间影响下的损伤时间推断提供新的方法和思路.方法 将168只SD大鼠随机分为对照组和损伤组(4h、8h、12h、16h、20 h、24 h,n=24只),各组进一步分为三个死亡时间亚组(死后0h、12 h、24 h,n=8只),建立大鼠骨骼肌挫伤及死后模型;使用Real-time PCR检测Slfn3、Rcc11、Lrrc41、Trit1、Impact、Gpnmb 6个基因的mRNA表达情况;使用SPSS 25.0相关分析(Pearson和Spearman法)评价mRNA指标表达水平与损伤时间和死亡时间的相关关系;建立损伤时间Fisher判别模型并用留一法(Leave-One-Out,LOO)评估模型准确性.结果 不同mRNA受死亡时间影响程度不同;经相关分析,剔除与损伤时间无关的Trit1、Lrrc41,损伤时间Fisher判别模型预测准确率有所提升;重新分组后,模型判别准确率为91.7％,可有效区分对照组、损伤后4h～8h、12h～16h、20h～24h组.结论 应用相关分析筛选与损伤时间相关指标,建立损伤时间的Fisher判别模型,可以有效弱化死亡时间对mRNA的影响,从而在不区分死亡时间的情况下推断损伤时间;结果显示模型性能良好,验证了本研究筛选指标所用方法的有效性,为死亡时间影响下的损伤时间推断提供新的方法和思路.