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该研究将主成分分析、偏最小二乘判别分析等多元统计分析方法用于烟草血浆、尿液和肺组织代谢组学数据的分析，以揭示暴露于不同烟气中大鼠血浆、尿液和肺组织中内源性生物标志物的整体变化情况，筛选潜在生物标志物；将血样、尿样和肺组织代谢轮廓谱分析得到的生物标志物进行整合，运用神经模糊网络模型对标志物进行缩减，并用人工神经网络评价模型预测能力，确定烟气暴露不同时间（7，14，30d）以及不同烟气暴露对大鼠内源性代谢物变化影响“因果效应”密切相关的关键生物标志物群，明确不同烟气对大鼠机体损伤机制的异同。