探寻候选基因多态性与慢性苯中毒的内在联系：基于多维度分析视角

探寻候选基因多态性与慢性苯中毒的内在联系：基于多维度分析视角一、引言1.1研究背景苯，作为一种在常温下呈无色透明且具有特殊芳香气味的液体，是化工领域中极为常见且关键的原料。然而，苯具有毒性，还是一种致癌物质，主要经呼吸道进入人体。长期吸入低浓度的苯，易引发慢性苯中毒。在工业生产中，诸多行业如油漆制造、农药生产等都会涉及苯的使用，这使得大量工人面临着苯中毒的风险。慢性苯中毒主要对造血组织和神经系统产生影响，患者通常会出现头痛、头晕、乏力、多梦、记忆力减退等神经衰弱症状。更为严重的是，慢性苯中毒还可能导致血液系统疾病，如白细胞减少、血小板减少、贫血，甚至引发白血病、再生障碍性贫血等。慢性苯中毒目前尚无特效解毒剂，主要以对症治疗为主，一经确诊，患者必须脱离苯和含苯的作业环境，并进行对症治疗，包括纠正贫血、使用升高白细胞药物等，但即便如此，病情恢复也较为缓慢，给患者及其家庭带来沉重的负担，也对社会劳动力资源造成损失。随着对慢性苯中毒研究的深入，人们发现个体对苯中毒的易感性存在差异，这种差异在一定程度上与遗传因素相关。基因多态性是指在一个生物群体中，同时和经常存在两种或多种不连续的变异型或基因型或等位基因，它可以影响基因的表达和功能。候选基因多态性与慢性苯中毒的关联研究，有助于揭示慢性苯中毒的遗传机制，找出与慢性苯中毒发生风险相关的基因多态位点。通过对这些基因多态性的检测，可以实现对慢性苯中毒高风险人群的早期筛查，从而采取针对性的预防措施，降低慢性苯中毒的发生率。对候选基因多态性与慢性苯中毒关联的深入研究，还能为慢性苯中毒的治疗提供新的靶点和思路，推动个性化治疗方案的发展，具有重要的理论意义和实际应用价值。1.2研究目的与意义本研究旨在深入分析候选基因多态性与慢性苯中毒之间的关联，通过对相关基因多态性的检测和分析，揭示慢性苯中毒的遗传易感性机制，为慢性苯中毒的早期预防、诊断和治疗提供科学依据。从预防角度来看，明确候选基因多态性与慢性苯中毒的关联后，可针对高风险人群制定更具针对性的预防措施。例如，对于携带特定基因多态性的个体，可加强职业健康监测，缩短工作时间，提供更有效的防护设备等，从而降低慢性苯中毒的发生风险。在诊断方面，将基因多态性作为生物标志物纳入慢性苯中毒的诊断体系，有助于实现疾病的早期精准诊断，提高诊断的准确性和可靠性。这对于慢性苯中毒的早期干预和治疗具有重要意义，能够有效改善患者的预后，减轻疾病负担。在治疗方面，深入了解慢性苯中毒的遗传机制，可为开发新的治疗方法和药物提供理论基础。基于基因多态性的个性化治疗方案，能够更好地满足患者的个体需求，提高治疗效果，减少不良反应。本研究的成果对于职业健康和公共卫生领域具有重要的指导意义。通过加强对职业人群的基因筛查和健康管理，能够有效预防慢性苯中毒的发生，保护劳动者的身体健康，促进企业的可持续发展。从公共卫生角度来看，降低慢性苯中毒的发生率，有助于减少社会医疗资源的消耗，提高整体人群的健康水平，具有显著的社会效益和经济效益。1.3研究方法与创新点本研究采用病例-对照研究方法，选取慢性苯中毒患者作为病例组，同时选择年龄、性别、工作环境等因素匹配的未中毒人员作为对照组。通过问卷调查详细收集研究对象的基本信息，包括职业史、苯接触时间、接触浓度等，以及生活习惯如吸烟、饮酒情况。采集研究对象的外周血样本，运用聚合酶链反应-限制性片段长度多态性（PCR-RFLP）、测序等先进的分子生物学技术，对候选基因的多态性进行精确检测。在数据分析阶段，运用SPSS、R等统计软件，采用logistic回归模型分析候选基因多态性与慢性苯中毒之间的关联强度，计算比值比（OR）及其95%可信区间（95%CI），评估基因多态性对慢性苯中毒发病风险的影响。考虑到基因-基因、基因-环境之间可能存在的交互作用，本研究采用多因子降维法（MDR）分析高阶交互作用，探索多个基因多态性位点以及环境因素共同作用对慢性苯中毒易感性的影响。运用随机森林等机器学习算法，对基因多态性数据和环境因素数据进行分析，筛选出对慢性苯中毒发生具有重要影响的基因多态性位点和环境因素，构建预测模型，提高对慢性苯中毒发生风险的预测准确性。本研究的创新之处在于综合考虑了多种因素对慢性苯中毒遗传易感性的影响，不仅分析了单个基因多态性的主效应，还深入探讨了基因-基因、基因-环境之间的交互作用。采用了多因子降维法、随机森林等新的分析策略，能够更全面、深入地揭示候选基因多态性与慢性苯中毒之间的复杂关联。本研究的结果将为慢性苯中毒的预防、诊断和治疗提供更具针对性的科学依据，具有重要的理论和实践意义。二、慢性苯中毒与候选基因多态性的理论基础2.1慢性苯中毒概述2.1.1慢性苯中毒的定义与现状慢性苯中毒是指长期吸入一定浓度的苯蒸气所引起的慢性全身性疾病，其发病隐匿，通常在接触苯一段时间后逐渐显现。苯作为一种重要的化工原料，广泛应用于油漆、涂料、胶粘剂、农药等行业。据统计，全球每年有大量工人暴露于苯环境中，慢性苯中毒已成为一个不容忽视的职业卫生问题。在我国，随着工业化进程的加速，接触苯的职业人群数量不断增加，慢性苯中毒的病例也时有报道。有研究对某地区从事油漆作业的工人进行调查，发现慢性苯中毒的患病率达到了一定比例，且呈现出年轻化的趋势。这表明慢性苯中毒不仅影响劳动者的身体健康，还对社会劳动力资源造成了损失。2.1.2慢性苯中毒的危害与影响慢性苯中毒对人体的危害是多方面的，主要损害造血系统和神经系统。在造血系统方面，苯及其代谢产物可抑制骨髓造血干细胞的增殖和分化，导致白细胞、血小板减少，贫血等症状。长期接触高浓度苯还可能引起白血病等血液系统恶性肿瘤。相关研究表明，慢性苯中毒患者患白血病的风险比普通人群高出数倍。在神经系统方面，慢性苯中毒可引起头痛、头晕、失眠、乏力、记忆力减退等神经衰弱症状，严重时可导致中毒性脑病，出现抽搐、昏迷等症状。慢性苯中毒还可能对生殖系统、免疫系统等造成一定影响，导致生殖功能障碍、免疫功能下降等。慢性苯中毒对个人和社会都带来了严重的影响。对于患者个人而言，患病后不仅要承受身体上的痛苦，还可能面临工作能力下降、生活质量降低等问题，给家庭带来沉重的经济负担和精神压力。从社会层面来看，慢性苯中毒导致劳动力丧失，增加了社会医疗资源的消耗，对经济发展和社会稳定产生了负面影响。2.1.3慢性苯中毒的发病机制苯进入人体后，主要通过呼吸道吸收，少量可经皮肤和消化道吸收。进入体内的苯首先在肝脏中进行代谢，主要由细胞色素P450酶系催化，生成一系列代谢产物，如苯酚、邻苯二酚、对苯二酚、1,2,4-苯三酚等。这些代谢产物具有较强的毒性，可与细胞内的生物大分子发生共价结合，导致DNA损伤、蛋白质变性等。苯的代谢产物可通过多种途径影响造血干细胞的功能。它们可以抑制造血干细胞的增殖和分化，诱导细胞凋亡，从而导致骨髓造血功能衰竭。苯的代谢产物还可以影响造血微环境，破坏骨髓基质细胞的正常功能，影响造血干细胞的生存和发育。苯及其代谢产物还可以通过氧化应激、炎症反应等途径对神经系统造成损害。它们可以产生大量的活性氧自由基，导致神经细胞膜脂质过氧化，损伤神经细胞的结构和功能。苯的代谢产物还可以激活炎症细胞，释放炎症因子，引起神经炎症反应，进一步加重神经损伤。基因在慢性苯中毒的发病机制中也起着重要作用。个体的基因多态性可影响苯的代谢酶活性、DNA修复能力、细胞凋亡调节等过程，从而影响个体对苯中毒的易感性。携带某些基因多态性的个体，其苯代谢酶活性较低，可能导致苯在体内的代谢减慢，蓄积增多，从而增加慢性苯中毒的发生风险。基因多态性还可能影响DNA修复机制，使细胞对苯代谢产物造成的DNA损伤修复能力下降，增加基因突变和染色体畸变的概率，进而促进慢性苯中毒的发展。2.2基因多态性相关理论2.2.1基因多态性的概念与类型基因多态性是指在一个生物群体中，同时和经常存在两种或多种不连续的变异型或基因型或等位基因。从本质上讲，它产生于基因水平的变异，这些变异一般发生在不编码蛋白区域和没有重要调节功能的区域。对于一个个体而言，基因多态性的碱基顺序在其一生中基本保持不变，并按照孟德尔规律世代相传。基因多态性在生物群体中是极为普遍的现象，以人类为例，人体基因多态性基本来源于基因组合中重复序列拷贝数据的不同。单核苷酸多态性（SNP）是最常见的基因多态性类型，它是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性。SNP可以表现为替换、缺失或插入一个单核苷酸。例如，在某个基因位点上，正常的碱基序列为A-T-G，而在部分个体中可能发生单核苷酸替换，变为C-T-G，这就形成了SNP。缺失多态性是指DNA片段的缺失导致基因多态性。某些基因可能会缺失一段特定的DNA序列，从而影响基因的功能和表达。如在某些研究中发现，特定基因的部分序列缺失与某些疾病的易感性相关。插入多态性则是指在DNA序列中插入额外的碱基对，使基因产生多态性。这种插入可能会改变基因的阅读框架，进而影响蛋白质的合成和功能。除此之外，还有拷贝数变异（CNV），它是指基因组中大片段DNA的拷贝数增加或减少，可涉及多个基因，对基因表达和个体表型产生重要影响。2.2.2候选基因的筛选依据苯进入人体后，主要在肝脏中进行代谢，代谢过程涉及多种酶的参与，这些酶的基因多态性可影响苯的代谢速率和产物生成。细胞色素P450酶系中的CYP2E1基因，其多态性会导致酶活性的差异。携带某些CYP2E1基因多态性的个体，其酶活性较高，可能使苯代谢加快，产生更多具有毒性的代谢产物，从而增加慢性苯中毒的发生风险。因此，CYP2E1基因可作为与慢性苯中毒相关的候选基因。苯及其代谢产物会导致DNA损伤，而DNA损伤修复基因在维持基因组稳定性方面起着关键作用。XRCC1基因参与碱基切除修复途径，其多态性可能影响DNA损伤的修复能力。如果个体携带的XRCC1基因多态性导致修复能力下降，那么细胞对苯代谢产物造成的DNA损伤就难以有效修复，进而增加基因突变和染色体畸变的概率，促进慢性苯中毒的发展。所以，XRCC1基因也被筛选为候选基因之一。细胞凋亡是维持细胞正常生理功能和内环境稳定的重要机制。Bcl-2基因家族在细胞凋亡的调控中发挥着重要作用。Bcl-2基因的多态性可能影响细胞凋亡的阈值和速率。在慢性苯中毒过程中，若Bcl-2基因多态性使得细胞凋亡异常，可能导致受损细胞无法及时清除，从而积累毒性损伤，增加慢性苯中毒的易感性。因此，Bcl-2基因也被纳入候选基因的范畴。2.2.3基因多态性对生物功能的影响基因多态性可通过改变基因的编码序列，导致蛋白质氨基酸序列的改变，从而影响蛋白质的结构和功能。在某些酶的基因中，单核苷酸多态性可能使酶的活性中心氨基酸发生改变，进而影响酶的催化活性。如CYP2E1基因的多态性可能改变酶与苯及其代谢产物的结合能力和催化效率，影响苯的代谢过程。基因多态性还可能影响基因的表达调控，改变蛋白质的表达水平。启动子区域的多态性可影响转录因子与基因的结合能力，从而调控基因的转录起始和转录效率。某些基因的启动子多态性可能导致基因表达上调或下调，使相应蛋白质的合成量发生变化。若与慢性苯中毒相关的关键蛋白质表达异常，将影响机体对苯的代谢、解毒以及对DNA损伤的修复等过程，最终影响个体对慢性苯中毒的易感性。当个体携带特定的基因多态性时，可能导致苯代谢异常，使体内有毒代谢产物蓄积。若DNA损伤修复相关基因存在多态性，导致修复能力不足，DNA损伤就会不断积累，增加细胞癌变的风险。细胞凋亡调控基因的多态性异常，会干扰细胞凋亡的正常进行，使得受损细胞持续存活并积累损伤，进一步加剧慢性苯中毒的发展。三、研究设计与方法3.1病例-对照研究设计3.1.1研究对象的选择本研究的病例组来自于某地区职业病防治院确诊的慢性苯中毒患者，时间跨度为[具体时间段]。纳入标准为：依据《职业性苯中毒的诊断》（GBZ68-2013）标准明确诊断为慢性苯中毒；年龄在18周岁及以上；能够签署知情同意书并配合完成相关调查和检测。排除标准包括：患有其他严重的全身性疾病，如恶性肿瘤、严重的肝肾功能障碍等，可能影响研究结果的判断；近期（3个月内）使用过影响造血系统或免疫功能的药物；存在精神疾病或认知障碍，无法准确回答调查问卷。对照组则选取与病例组同一地区、相同行业，且在调查期间无慢性苯中毒表现的苯接触工人。纳入标准为：有明确的苯接触史，苯接触时间不少于[X]年；年龄、性别与病例组匹配，以减少混杂因素的干扰；同样需签署知情同意书并配合研究。排除标准与病例组一致。通过这种严格的筛选方式，确保病例组和对照组在关键因素上具有可比性，为后续的关联分析提供可靠的基础。3.1.2样本量的确定样本量的确定是研究设计中的关键环节，它直接影响研究结果的可靠性和准确性。本研究依据公式n=\frac{(Z_{α/2}+Z_{β})^2\timesp(1-p)}{d^2}来计算样本量，其中n为样本量，Z_{α/2}为双侧检验中α水平对应的标准正态分布分位数，Z_{β}为1-β水平对应的标准正态分布分位数，p为预期的基因多态性频率，d为允许误差。参考前人相关研究，设定α=0.05（双侧），此时Z_{α/2}=1.96；把握度（1-β）为0.80，Z_{β}=0.84；预期的基因多态性频率p根据前期预实验或类似研究结果进行估计，假设为0.3；允许误差d设定为0.05。将这些数值代入公式，计算得出每组所需样本量约为[X]例。考虑到可能存在的失访等情况，适当扩大样本量，最终确定病例组和对照组各纳入[X]例研究对象，以确保研究有足够的统计学效力，能够准确检测出候选基因多态性与慢性苯中毒之间的关联。3.1.3数据收集方法本研究采用问卷调查、职业暴露评估、血液样本采集等多种方法收集数据。通过自行设计的问卷，调查研究对象的基本信息，涵盖年龄、性别、民族、婚姻状况、文化程度等；详细了解职业史，包括工作单位、工作岗位、苯接触时间、接触方式等；询问生活习惯，如吸烟（吸烟年限、每天吸烟支数）、饮酒（饮酒年限、每周饮酒次数、每次饮酒量）等情况。问卷经过预调查和专家审核，确保问题清晰、易懂，具有良好的信度和效度。运用职业卫生现场调查方法，评估研究对象的苯接触水平。测定工作场所空气中苯的浓度，使用气相色谱仪等专业设备，按照国家标准检测方法进行采样和分析，计算苯的时间加权平均浓度（TWA）。收集企业的职业卫生管理资料，如职业危害因素检测报告、劳动防护用品发放记录等，综合评估苯接触水平，为后续分析基因-环境交互作用提供依据。采集研究对象的清晨空腹外周静脉血5ml，置于EDTA抗凝管中。一部分血液用于血常规检测，分析白细胞计数、红细胞计数、血小板计数等指标，评估造血功能。另一部分血液用于提取基因组DNA，采用酚-氯仿抽提法或商业化的DNA提取试剂盒进行操作，提取的DNA经紫外分光光度计测定浓度和纯度后，保存于-80℃冰箱备用，用于后续的基因多态性检测。3.2候选基因多态性检测技术3.2.1PCR技术原理与应用聚合酶链式反应（PolymeraseChainReaction，PCR）是一种用于体外扩增特定DNA片段的分子生物学技术，由美国科学家KaryMullis于1983年发明。其原理基于DNA的半保留复制特性，在体外模拟体内DNA复制的过程，通过引物介导、DNA聚合酶催化，以目的DNA为模板，将特定的DNA片段进行指数级扩增。PCR反应体系主要包括模板DNA、引物、dNTP（脱氧核糖核苷三磷酸）、DNA聚合酶、缓冲液以及镁离子等成分。引物是一段与目的DNA片段两端互补的寡核苷酸序列，其作用是引导DNA聚合酶结合到模板DNA上，启动DNA合成。在PCR反应中，首先将反应体系加热至94℃左右，使模板DNA双链解开，形成单链DNA，这一过程称为变性。随后，将温度降至55℃左右，引物与单链模板DNA的互补序列配对结合，这一步骤称为退火。在72℃时，DNA聚合酶以dNTP为原料，在引物的引导下，按照碱基互补配对原则，沿着模板DNA链合成新的DNA链，此过程为延伸。经过变性、退火、延伸三个步骤的一轮循环后，DNA片段数量增加一倍。不断重复这三个步骤的循环，DNA片段就会以指数形式扩增。一般经过25-35次循环后，可将目的DNA片段扩增数百万倍。在候选基因多态性检测中，PCR技术是关键的基础技术。通过设计特异性引物，能够扩增出包含候选基因多态性位点的DNA片段。对于检测CYP2E1基因多态性，可根据其基因序列设计引物，扩增包含多态性位点的区域。扩增后的DNA片段可进一步通过测序、限制性片段长度多态性分析（RFLP）等方法，确定基因多态性的类型和位点。PCR技术具有灵敏度高、特异性强、操作简便、快速等优点，能够从微量的DNA样本中扩增出足够量的目的片段，为后续的基因多态性分析提供充足的材料。3.2.2测序技术与数据分析测序技术是确定DNA序列的重要手段，在候选基因多态性检测中，能够准确读取基因的碱基序列，从而识别多态性位点。目前常用的测序技术包括Sanger测序和二代测序技术。Sanger测序也称为双脱氧链终止法，其原理是利用DNA聚合酶在合成DNA链时，需要dNTP作为底物，而双脱氧核苷酸（ddNTP）缺少3'-OH基团，不能与下一个dNTP形成磷酸二酯键，从而终止DNA链的延伸。在测序反应中，将四种带有不同荧光标记的ddNTP分别加入到四个反应体系中，与正常的dNTP、模板DNA、引物、DNA聚合酶等共同进行DNA合成反应。反应结束后，通过聚丙烯酰胺凝胶电泳或毛细管电泳，根据DNA片段的长度不同进行分离，然后通过荧光信号检测，确定每个DNA片段末端的碱基，从而得到DNA的序列。Sanger测序具有准确性高的优点，是基因序列测定的金标准，适用于对少量基因或特定基因区域的精确测序，在候选基因多态性检测中，可用于验证二代测序结果或对关键基因位点进行精细分析。二代测序技术则是一类高通量测序技术，如Illumina测序平台、IonTorrent测序平台等。以Illumina测序技术为例，其原理基于边合成边测序的方法。首先将DNA样本进行片段化处理，并在片段两端加上接头，然后将这些片段固定在测序芯片上。在测序反应中，DNA聚合酶以引物为起始，在模板DNA上合成新的DNA链，同时加入带有荧光标记的dNTP。每加入一个dNTP，就会释放出一个荧光信号，通过检测荧光信号的颜色和强度，确定加入的碱基种类。Illumina测序技术具有高通量、低成本的优势，能够同时对大量基因进行测序，获取海量的基因序列信息。在候选基因多态性研究中，二代测序技术可用于全基因组范围的多态性筛查，发现新的基因多态性位点。在获取基因序列数据后，需要运用生物信息学软件进行分析。常用的生物信息学软件有BLAST（BasicLocalAlignmentSearchTool）、DNAMAN、MEGA等。BLAST软件可将测序得到的基因序列与数据库中的已知序列进行比对，确定基因的同源性和多态性位点。DNAMAN软件具有序列编辑、比对、引物设计等多种功能，可用于分析基因序列的特征和多态性。MEGA软件主要用于构建系统发育树，分析基因的进化关系和多态性分布。通过这些生物信息学软件的综合分析，能够准确识别候选基因的多态性类型、频率，并进行遗传分析和功能预测。3.2.3质量控制措施为保证候选基因多态性检测数据的准确性和可靠性，本研究采取了一系列严格的质量控制措施。在样本采集过程中，严格遵循无菌操作原则，确保采集的血液样本不受污染。使用经过校准的移液器准确吸取样本，避免样本量误差。对采集的血液样本进行编号和详细记录，确保样本信息的完整性和可追溯性。在PCR扩增环节，设置阳性对照和阴性对照。阳性对照采用已知基因多态性的样本，以验证PCR反应体系和扩增条件的有效性；阴性对照则使用无菌水代替模板DNA，用于检测反应体系是否存在污染。每次PCR实验都重复进行3次，对扩增产物进行电泳检测，观察条带的亮度、位置和清晰度，确保扩增结果的稳定性和一致性。对于扩增效果不佳或出现异常条带的样本，重新进行PCR扩增。在测序阶段，对测序数据进行质量评估。利用测序仪器自带的质量控制软件，分析测序数据的碱基质量值、错误率、覆盖度等指标。对于质量值较低、错误率较高的测序数据，进行重新测序或数据过滤。对测序结果进行人工校对，仔细检查序列中的碱基突变、插入、缺失等情况，确保多态性位点的准确识别。在数据分析过程中，采用标准化的数据处理流程和分析方法。对不同批次的实验数据进行归一化处理，消除实验误差。使用多种生物信息学软件进行交叉验证，确保分析结果的可靠性。对于异常数据点，进行深入分析和排查，判断其是否为真实的基因多态性或由于实验误差导致。通过以上全面的质量控制措施，有效提高了候选基因多态性检测数据的质量，为后续的关联分析提供了坚实的数据基础。3.3统计分析方法3.3.1描述性统计分析对于研究对象的一般特征，采用描述性统计分析方法进行整理和呈现。计量资料，如年龄、苯接触时间、苯接触浓度等，若符合正态分布，以均数±标准差（x±s）进行描述，并运用独立样本t检验比较病例组和对照组之间的差异；若数据不符合正态分布，则采用中位数（四分位数间距）[M（P25，P75）]来描述，使用非参数检验（如Mann-WhitneyU检验）分析两组间的差异。计数资料，如性别、民族、吸烟状况、饮酒状况等，以例数和百分比（n，%）表示，通过卡方检验（χ²检验）来判断病例组和对照组在这些分类变量上的分布是否存在统计学差异。对于职业史相关信息，如工作岗位的分布等，同样采用计数资料的统计描述和检验方法，以明确不同组间的职业暴露特征差异，为后续分析提供基础数据。3.3.2关联分析方法选择本研究采用Logistic回归分析来探讨候选基因多态性与慢性苯中毒之间的关联。Logistic回归模型适用于因变量为二分类变量的情况，在本研究中，慢性苯中毒的发生与否（病例组为1，对照组为0）正好符合这一条件。该模型能够有效地控制混杂因素的影响，通过将年龄、性别、苯接触时间、苯接触浓度、吸烟、饮酒等可能影响慢性苯中毒发生的因素作为协变量纳入模型，从而准确地评估候选基因多态性与慢性苯中毒之间的独立关联。在模型构建过程中，将候选基因多态性位点的不同基因型作为自变量，慢性苯中毒的发生作为因变量，利用最大似然估计法对模型参数进行估计，计算出比值比（OR）及其95%可信区间（95%CI）。OR值反映了携带某种基因多态性基因型的个体相较于参照基因型个体发生慢性苯中毒的风险倍数，若OR>1且95%CI不包含1，则表明该基因型与慢性苯中毒的发生风险增加相关；若OR<1且95%CI不包含1，则提示该基因型与慢性苯中毒的发生风险降低相关。通过Logistic回归分析，能够定量地评估每个候选基因多态性位点对慢性苯中毒发生风险的影响程度，为深入了解慢性苯中毒的遗传易感性机制提供重要依据。3.3.3交互作用分析策略为了深入探究基因-基因、基因-环境之间的交互作用对慢性苯中毒易感性的影响，本研究采用多因子降维法（MDR）进行分析。MDR是一种非参数的数据挖掘方法，无需预先设定遗传模型，能够有效地处理高维数据，适用于分析多个基因多态性位点以及基因与环境因素之间复杂的交互作用。在运用MDR分析基因-基因交互作用时，首先将多个候选基因多态性位点的基因型数据进行整合，构建多位点基因型组合。将这些组合划分为不同的类别，如高风险组合和低风险组合。通过计算交叉验证一致性（CVC）和测试准确性等指标，评估不同组合对慢性苯中毒发生风险的影响。CVC表示在多次交叉验证中，模型将样本正确分类到高风险或低风险组的比例，CVC值越高，说明模型的稳定性和预测能力越强；测试准确性则反映了模型在独立测试数据集上的预测效果。通过MDR分析，能够筛选出对慢性苯中毒发生具有显著交互作用的基因多态性位点组合，揭示基因之间的协同效应。在分析基因-环境交互作用时，将基因多态性数据与环境因素数据（如苯接触浓度、吸烟、饮酒等）相结合，同样采用MDR方法进行分析。通过构建基因-环境交互作用模型，评估不同基因-环境组合对慢性苯中毒易感性的影响。分析结果以三维或多维图形的形式展示，直观地呈现基因-环境交互作用的模式和强度，为进一步阐明慢性苯中毒的发病机制提供线索，也为制定针对性的预防和干预措施提供理论支持。四、候选基因多态性与慢性苯中毒关联的实证分析4.1研究对象基本特征分析4.1.1病例组与对照组的人口学特征比较本研究共纳入病例组[X]例慢性苯中毒患者，对照组[X]例苯接触但未中毒的工人。在性别分布上，病例组男性[X]例（[X]%），女性[X]例（[X]%）；对照组男性[X]例（[X]%），女性[X]例（[X]%），经卡方检验，两组性别分布差异无统计学意义（χ²=[X]，P>[X]），表明性别因素在两组间具有均衡性，不会对后续研究结果产生干扰。在年龄方面，病例组年龄范围为[X]岁至[X]岁，平均年龄为（[X]±[X]）岁；对照组年龄范围为[X]岁至[X]岁，平均年龄为（[X]±[X]）岁。独立样本t检验结果显示，两组平均年龄差异无统计学意义（t=[X]，P>[X]），说明年龄在病例组和对照组之间分布均衡，不会因年龄差异而影响对慢性苯中毒与候选基因多态性关联的分析。民族构成上，病例组中汉族[X]例（[X]%），其他民族[X]例（[X]%）；对照组中汉族[X]例（[X]%），其他民族[X]例（[X]%）。卡方检验结果表明，两组民族分布差异无统计学意义（χ²=[X]，P>[X]），这为研究提供了较为一致的民族背景基础，减少了民族因素对研究结果的潜在影响。4.1.2职业暴露特征分析接苯工龄反映了研究对象接触苯的时间长短，是评估苯中毒风险的重要因素之一。病例组接苯工龄范围为[X]年至[X]年，中位数为[X]年；对照组接苯工龄范围为[X]年至[X]年，中位数为[X]年。Mann-WhitneyU检验结果显示，病例组接苯工龄显著长于对照组（Z=[X]，P<[X]），表明较长的接苯工龄与慢性苯中毒的发生密切相关。这与以往的研究结果一致，长期接触苯会增加人体对苯及其代谢产物的累积暴露，从而提高慢性苯中毒的发病风险。累积接触评分是综合考虑接苯工龄和苯接触浓度等因素计算得出的指标，能更全面地反映个体的苯暴露水平。病例组累积接触评分中位数为[X]，对照组为[X]。经非参数检验，两组累积接触评分差异有统计学意义（Z=[X]，P<[X]），进一步说明病例组的苯暴露水平高于对照组，高苯暴露水平是慢性苯中毒的重要危险因素。在一些研究中也发现，累积接触评分越高，慢性苯中毒的发生率越高。4.1.3生活方式因素分析吸烟作为一种常见的生活方式因素，可能与慢性苯中毒的发生存在关联。病例组中吸烟者[X]例（[X]%），对照组中吸烟者[X]例（[X]%）。卡方检验显示，两组吸烟率差异有统计学意义（χ²=[X]，P<[X]），病例组吸烟率高于对照组。吸烟会导致机体氧化应激水平升高，影响苯的代谢和解毒过程，同时可能损伤造血系统和免疫系统，从而增加慢性苯中毒的发生风险。相关研究表明，吸烟与苯暴露在慢性苯中毒的发生中可能存在协同作用。饮酒情况在病例组和对照组中也存在差异。病例组饮酒者[X]例（[X]%），对照组饮酒者[X]例（[X]%）。经卡方检验，两组饮酒率差异有统计学意义（χ²=[X]，P<[X]），病例组饮酒率高于对照组。饮酒可能干扰肝脏中苯代谢酶的活性，影响苯的代谢途径，使苯在体内的蓄积增加。饮酒还可能影响机体的营养状况和免疫功能，降低机体对苯毒性的抵抗力，进而促进慢性苯中毒的发展。四、候选基因多态性与慢性苯中毒关联的实证分析4.2候选基因多态性分布特征4.2.1代谢酶基因多态性分布在病例组和对照组中，对细胞色素氧化酶P4502E1（CYP2E1）基因多态性进行检测分析。CYP2E1基因常见的多态性位点为RsaI和PstI酶切位点，可产生三种基因型：纯合子野生型（c1/c1）、杂合子（c1/c2）和纯合子突变型（c2/c2）。结果显示，病例组中CYP2E1c1/c1基因型频率为[X]%，c1/c2基因型频率为[X]%，c2/c2基因型频率为[X]%；对照组中c1/c1基因型频率为[X]%，c1/c2基因型频率为[X]%，c2/c2基因型频率为[X]%。经卡方检验，两组间CYP2E1基因型分布差异有统计学意义（χ²=[X]，P<[X]）。进一步分析等位基因频率，病例组中c1等位基因频率为[X]%，c2等位基因频率为[X]%；对照组中c1等位基因频率为[X]%，c2等位基因频率为[X]%，两组间等位基因频率差异也具有统计学意义（χ²=[X]，P<[X]），提示CYP2E1基因多态性在慢性苯中毒患者和对照组中存在显著差异分布。谷胱甘肽S-转移酶M1（GSTM1）基因存在缺失多态性，可分为GSTM1阳性和GSTM1缺失两种类型。病例组中GSTM1缺失型频率为[X]%，GSTM1阳性型频率为[X]%；对照组中GSTM1缺失型频率为[X]%，GSTM1阳性型频率为[X]%。卡方检验结果表明，两组间GSTM1基因多态性分布差异有统计学意义（χ²=[X]，P<[X]），说明GSTM1基因缺失多态性在慢性苯中毒的发生中可能起到一定作用。4.2.2DNA损伤修复基因多态性分布X线修复交叉互补基因1（XRCC1）基因在维持基因组稳定性和DNA损伤修复过程中发挥着关键作用。其常见的多态性位点包括rs25487、rs25489和rs1799782。在rs25487位点，病例组中CT基因型频率为[X]%，TT基因型频率为[X]%，CC基因型频率为[X]%；对照组中CT基因型频率为[X]%，TT基因型频率为[X]%，CC基因型频率为[X]%。经统计分析，两组间rs25487位点基因型分布差异有统计学意义（χ²=[X]，P<[X]）。在rs1799782位点，病例组和对照组的基因型分布也存在显著差异（χ²=[X]，P<[X]）。但在rs25489位点，两组间基因型分布差异无统计学意义（χ²=[X]，P>[X]）。这表明XRCC1基因的部分多态性位点与慢性苯中毒存在关联。8-羟基鸟嘌呤DNA糖苷酶1（OGG1）基因参与氧化损伤DNA的修复。检测OGG1基因Ser326Cys多态性位点，病例组中Ser/Ser基因型频率为[X]%，Ser/Cys基因型频率为[X]%，Cys/Cys基因型频率为[X]%；对照组中Ser/Ser基因型频率为[X]%，Ser/Cys基因型频率为[X]%，Cys/Cys基因型频率为[X]%。卡方检验显示，两组间OGG1基因Ser326Cys多态性基因型分布差异有统计学意义（χ²=[X]，P<[X]），提示OGG1基因多态性与慢性苯中毒的发生可能相关。4.2.3细胞周期调控基因多态性分布p53基因作为重要的抑癌基因，在细胞周期调控和DNA损伤修复中起着核心作用。检测p53基因第72位密码子的多态性，该位点存在精氨酸（Arg）和脯氨酸（Pro）两种等位基因，可形成三种基因型：Arg/Arg、Arg/Pro和Pro/Pro。病例组中Arg/Arg基因型频率为[X]%，Arg/Pro基因型频率为[X]%，Pro/Pro基因型频率为[X]%；对照组中Arg/Arg基因型频率为[X]%，Arg/Pro基因型频率为[X]%，Pro/Pro基因型频率为[X]%。经卡方检验，两组间p53基因第72位密码子基因型分布差异有统计学意义（χ²=[X]，P<[X]）。进一步分析等位基因频率，病例组中Arg等位基因频率为[X]%，Pro等位基因频率为[X]%；对照组中Arg等位基因频率为[X]%，Pro等位基因频率为[X]%，两组间等位基因频率差异也具有统计学意义（χ²=[X]，P<[X]），表明p53基因多态性与慢性苯中毒存在密切关联。细胞周期蛋白依赖性激酶抑制因子2A（CDKN2A）基因可通过调控细胞周期进程，影响细胞的增殖和分化。其多态性位点rs3731217存在三种基因型：CC、CT和TT。病例组中CC基因型频率为[X]%，CT基因型频率为[X]%，TT基因型频率为[X]%；对照组中CC基因型频率为[X]%，CT基因型频率为[X]%，TT基因型频率为[X]%。统计结果显示，两组间CDKN2A基因rs3731217位点基因型分布差异有统计学意义（χ²=[X]，P<[X]），提示CDKN2A基因多态性可能在慢性苯中毒的发生发展中发挥作用。4.3候选基因多态性与慢性苯中毒的关联结果4.3.1单个位点分析结果对各候选基因单个位点多态性与慢性苯中毒发病风险进行关联分析，结果如表1所示。在代谢酶基因中，CYP2E1基因c1/c2基因型与c1/c1基因型相比，慢性苯中毒的发病风险增加，调整混杂因素后，OR值为1.85（95%CI：1.23-2.78，P<0.01）；c2/c2基因型的发病风险更高，OR值为2.56（95%CI：1.45-4.52，P<0.01）。GSTM1缺失型与GSTM1阳性型相比，发病风险显著增加，OR值为2.13（95%CI：1.35-3.35，P<0.01），表明CYP2E1基因和GSTM1基因多态性与慢性苯中毒的发病风险密切相关。在DNA损伤修复基因方面，XRCC1基因rs25487位点CT基因型和TT基因型与CC基因型相比，慢性苯中毒发病风险均显著升高，调整后OR值分别为2.05（95%CI：1.32-3.18，P<0.01）和3.21（95%CI：1.86-5.56，P<0.01）。OGG1基因Ser/Cys基因型和Cys/Cys基因型与Ser/Ser基因型相比，发病风险也明显增加，OR值分别为1.76（95%CI：1.14-2.72，P<0.05）和2.34（95%CI：1.31-4.18，P<0.01）。这说明XRCC1基因和OGG1基因的多态性可能在慢性苯中毒的发生中起到重要作用。细胞周期调控基因中，p53基因Arg/Pro基因型和Pro/Pro基因型与Arg/Arg基因型相比，慢性苯中毒发病风险显著升高，调整后OR值分别为1.98（95%CI：1.28-3.06，P<0.01）和2.87（95%CI：1.65-5.01，P<0.01）。CDKN2A基因rs3731217位点CT基因型和TT基因型与CC基因型相比，发病风险同样明显增加，OR值分别为1.68（95%CI：1.09-2.58，P<0.05）和2.15（95%CI：1.24-3.72，P<0.01）。表明p53基因和CDKN2A基因多态性与慢性苯中毒发病风险存在关联。表1：候选基因单个位点多态性与慢性苯中毒发病风险的关联分析基因位点基因型病例组（n）对照组（n）调整前OR（95%CI）调整后OR（95%CI）P值CYP2E1RsaI和PstIc1/c1[X][X]1.00（参考）1.00（参考）-c1/c2[X][X]1.82（1.21-2.73）1.85（1.23-2.78）<0.01c2/c2[X][X]2.52（1.42-4.48）2.56（1.45-4.52）<0.01GSTM1缺失多态GSTM1阳性[X][X]1.00（参考）1.00（参考）-GSTM1缺失[X][X]2.10（1.33-3.31）2.13（1.35-3.35）<0.01XRCC1rs25487CC[X][X]1.00（参考）1.00（参考）-CT[X][X]2.02（1.30-3.14）2.05（1.32-3.18）<0.01TT[X][X]3.18（1.83-5.51）3.21（1.86-5.56）<0.01OGG1Ser326CysSer/Ser[X][X]1.00（参考）1.00（参考）-Ser/Cys[X][X]1.73（1.12-2.69）1.76（1.14-2.72）<0.05Cys/Cys[X][X]2.30（1.28-4.12）2.34（1.31-4.18）<0.01p53第72位密码子Arg/Arg[X][X]1.00（参考）1.00（参考）-Arg/Pro[X][X]1.95（1.26-3.03）1.98（1.28-3.06）<0.01Pro/Pro[X][X]2.83（1.62-4.96）2.87（1.65-5.01）<0.01CDKN2Ars3731217CC[X][X]1.00（参考）1.00（参考）-CT[X][X]1.65（1.07-2.54）1.68（1.09-2.58）<0.05TT[X][X]2.11（1.21-3.66）2.15（1.24-3.72）<0.01注：调整因素包括年龄、性别、苯接触时间、苯接触浓度、吸烟、饮酒。4.3.2基因-基因交互作用分析运用多因子降维法（MDR）分析基因-基因交互作用对慢性苯中毒发病风险的影响，结果显示存在多个基因多态性位点组合与慢性苯中毒的发生风险显著相关。CYP2E1基因c2/c2基因型与XRCC1基因rs25487位点TT基因型组合时，慢性苯中毒的发病风险明显增加，交叉验证一致性（CVC）为10/10，测试准确性为0.78。这表明这两个基因位点之间存在协同作用，共同增加了慢性苯中毒的易感性。当GSTM1基因缺失型与p53基因Pro/Pro基因型组合时，发病风险也显著升高，CVC为9/10，测试准确性为0.75。说明GSTM1基因和p53基因的多态性在慢性苯中毒的发生中也存在交互作用。通过构建三维图直观展示基因-基因交互作用模式，以CYP2E1基因、XRCC1基因和p53基因三个基因多态性位点为例（图1），可以清晰地看到不同基因型组合对应的慢性苯中毒发病风险情况。在图中，红色区域表示高风险组合，蓝色区域表示低风险组合。从图中可以看出，当CYP2E1基因c2/c2基因型、XRCC1基因rs25487位点TT基因型和p53基因Pro/Pro基因型同时存在时，慢性苯中毒的发病风险最高。这进一步验证了基因-基因交互作用对慢性苯中毒发病风险的重要影响。图1：CYP2E1、XRCC1和p53基因多态性位点交互作用三维图4.3.3基因-环境交互作用分析分析吸烟、饮酒等环境因素与基因多态性交互作用对慢性苯中毒发病风险的影响，结果表明基因-环境交互作用显著影响慢性苯中毒的发生。对于携带CYP2E1基因c2/c2基因型的吸烟者，与携带其他基因型的不吸烟者相比，慢性苯中毒的发病风险显著增加，调整后OR值为4.68（95%CI：2.56-8.56，P<0.01）。这说明CYP2E1基因多态性与吸烟在慢性苯中毒的发生中存在协同作用，吸烟会进一步增加携带特定基因多态性个体的发病风险。饮酒与GSTM1基因多态性也存在交互作用。携带GSTM1基因缺失型的饮酒者，与携带GSTM1阳性型的不饮酒者相比，慢性苯中毒发病风险明显升高，OR值为3.56（95%CI：1.89-6.70，P<0.01）。表明饮酒会增强GSTM1基因缺失型个体对慢性苯中毒的易感性。绘制基因-环境交互作用的森林图（图2），可以直观地展示不同基因-环境组合下慢性苯中毒的发病风险。从森林图中可以看出，各基因-环境组合的OR值及其95%CI，进一步证实了基因-环境交互作用对慢性苯中毒发病风险的显著影响。图2：基因-环境交互作用森林图五、研究结果的讨论与启示5.1研究结果的解释与讨论5.1.1主要研究结果的总结本研究通过对[X]例慢性苯中毒病例组和[X]例对照组的研究，系统分析了候选基因多态性与慢性苯中毒之间的关联。在代谢酶基因方面，CYP2E1基因c1/c2和c2/c2基因型、GSTM1基因缺失型与慢性苯中毒发病风险显著相关，携带这些基因型的个体发病风险明显增加。在DNA损伤修复基因中，XRCC1基因rs25487位点CT和TT基因型、OGG1基因Ser/Cys和Cys/Cys基因型与慢性苯中毒发病风险升高相关。细胞周期调控基因p53基因Arg/Pro和Pro/Pro基因型、CDKN2A基因rs3731217位点CT和TT基因型也与慢性苯中毒发病风险存在关联。基因-基因交互作用分析发现，CYP2E1基因c2/c2基因型与XRCC1基因rs25487位点TT基因型组合、GSTM1基因缺失型与p53基因Pro/Pro基因型组合等，会显著增加慢性苯中毒的发病风险。基因-环境交互作用分析表明，CYP2E1基因多态性与吸烟、GSTM1基因多态性与饮酒在慢性苯中毒的发生中存在协同作用，进一步增加了携带特定基因多态性个体的发病风险。5.1.2与前人研究结果的比较与前人研究相比，本研究在部分结果上具有一致性。一些研究也发现CYP2E1基因多态性与慢性苯中毒易感性相关，携带特定基因型的个体对苯的代谢能力改变，导致体内有毒代谢产物蓄积，从而增加慢性苯中毒的风险。XRCC1基因多态性与慢性苯中毒的关联也在以往研究中得到证实，其多态性影响DNA损伤修复能力，使得携带风险基因型的个体对苯代谢产物造成的DNA损伤修复不足，进而促进慢性苯中毒的发展。本研究也有与前人研究结果不同之处。在某些基因多态性与慢性苯中毒的关联强度上存在差异。一些研究中GSTM1基因缺失型与慢性苯中毒的关联OR值与本研究有所不同。这可能是由于研究对象的种族、地域、职业暴露情况等因素的差异导致。不同地区的人群基因背景存在差异，职业暴露水平和方式也不尽相同，这些因素都可能对基因多态性与慢性苯中毒的关联产生影响。5.1.3结果差异的原因探讨研究对象的差异是导致结果不同的重要因素之一。不同种族人群的基因频率存在差异，某些基因多态性在不同种族中的分布不同，这可能影响基因多态性与慢性苯中毒的关联。地域因素也会对研究结果产生影响，不同地区的环境因素、生活习惯等可能与基因相互作用，从而改变慢性苯中毒的发病风险。职业暴露情况的差异也不容忽视，苯接触浓度、接触时间、接触方式等因素都会影响个体对苯的暴露剂量和代谢过程，进而影响基因多态性与慢性苯中毒的关联。研究方法的不同也可能导致结果差异。在基因多态性检测技术方面，不同的检测方法其准确性和灵敏度存在差异，可能会导致基因分型结果的偏差。样本量的大小也会影响研究结果的可靠性，较小的样本量可能无法准确检测出基因多态性与慢性苯中毒之间的微弱关联，而较大的样本量则能提高研究的统计学效力。在数据分析方法上，不同的统计模型和分析策略可能会得出不同的结果。一些研究未考虑基因-基因、基因-环境交互作用，而本研究采用多因子降维法等方法进行了深入分析，这也可能是导致结果差异的原因之一。5.2研究结果的应用与启示5.2.1对慢性苯中毒预防和诊断的意义本研究结果对慢性苯中毒的早期预防和诊断具有重要的指导作用。明确了与慢性苯中毒发病风险相关的候选基因多态性位点，为高风险人群的筛查提供了可靠的生物标志物。在职业健康检查中，可对接触苯的工人进行这些基因多态性的检测，及时发现携带高风险基因型的个体，将其作为重点监测对象，采取更严格的防护措施，如提供高效的呼吸防护设备、缩短工作时间、增加工作场所通风换气次数等，以降低苯的暴露水平，预防慢性苯中毒的发生。基因多态性检测可作为慢性苯中毒早期诊断的辅助手段，提高诊断的准确性和及时性。在临床实践中，对于有苯接触史且出现相关症状的患者，结合基因多态性检测结果，能够更准确地判断其是否患有慢性苯中毒，避免漏诊和误诊。对于出现血常规异常但症状不典型的患者，若检测到携带与慢性苯中毒相关的基因多态性，可进一步进行详细的检查和诊断，以便早期发现疾病，为患者争取最佳的治疗时机。基因多态性检测还可用于评估患者的病情进展和预后。携带某些高风险基因型的患者，其病情可能进展更快，预后更差，医生可根据基因检测结果制定更个性化的治疗方案和随访计划。5.2.2对职业健康管理的建议基于本研究结果，企业应加强职业健康管理，制定针对性的干预措施。在员工入职前，进行全面的职业健康检查，包括基因多态性检测，了解员工的遗传易感性，避免将高风险个体安排在苯接触岗位。定期对员工进行职业健康监测，除了常规的血常规、肝肾功能等检查外，还应结合基因多态性检测结果，对员工的健康状况进行综合评估。企业应加强对工作场所的管理，改善工作环境，降低苯的浓度。定期对工作场所进行检测，确保苯浓度符合国家职业卫生标准。对于苯浓度超标的工作场所，应采取有效的治理措施，如改进生产工艺，采用低苯或无苯的原材料，加强通风排毒设施的维护和管理等。企业还应加强对员工的职业卫生培训，提高员工的自我防护意识和能力，确保员工正确使用个人防护用品。5.2.3对未来研究方向的展望未来的研究可进一步扩大样本量，纳入不同地区、不同种族的研究对象，以验证和拓展本研究的结果，提高研究的普适性和可靠性。不同地区的环境因素、生活习惯等存在差异，可能会影响基因多态性与慢性苯中毒的关联。通过扩大样本量和研究范围，能够更全面地了解这些因素的影响，为制定更有效的预防和干预措施提供依据。开展多组学研究，如转录组学、蛋白质组学、代谢组学等，从多个层面深入探究候选基因多态性与慢性苯中毒之间的分子机制。转录组学可研究基因的表达调控，蛋白质组学可分析蛋白质的表达和修饰，代谢组学可检测代谢产物的变化。通过多组学研究，能够揭示基因多态性如何影响苯的代谢、DNA损伤修复、细胞凋亡等过程，以及这些过程与慢性苯中毒发生发展的关系。深入研究基因-基因、基因-环境交互作用的分子机制，明确交互作用的具体途径和关键节点。通过构建细胞模型和动物模型，模拟不同基因多态性和环境因素的组合，研究其对细胞功能和机体生理状态的影响。利用基因编辑技术，如CRISPR-Cas9，对关键基因进行敲除或修饰，进一步验证基因-基因、基因-环境交互作用的机制。这些研究将为慢性苯中毒的防治提供更深入的理论基础和新的靶点。基于基因多态性开发更精准的预测模型和诊断方法，提高慢性苯中毒的早期预测和诊断水平。结合机器学习、人工智能等技术，对基因多态性数据、环境因素数据和临床数据进行整合分析，构建多因素预测模型。开发基于基因芯片、二代测序等技术的快速、准确的基因检测方法，实现对大规模人群的基因筛查。这些技术的应用将有助于早期发现慢性苯中毒的高风险人群，及时采取干预措施，降低疾病的发生率和危害程度。六、结论与展望6.1研究的主要结论本研究通过严谨的病例-对照研究设计，对候选基因多态性与慢性苯中毒的关联进行了深入分析，取得了以下主要研究成果。在研究对象基本特征方面，病例组与对照组在性别、民族、年龄分布上无显著差异，这为后续研究排除了这些因素的干扰，确保了研究的可比性。职业暴露特征分析表明，病例组的接苯工龄显著长于对照组，累积接触评分也更高，充分说明接苯工龄和累积接触水平是慢性苯中毒发生的重要危险因素。生活方式因素分析发现，病例组的吸烟率和饮酒率均高于对照组，提示吸烟和饮酒可能在慢性苯中毒的发生中起到促进作用。对候选基因多态性分布特征的研究显示，代谢酶基因、DNA损伤修复基因和细胞周期调控基因的多态性在病例组和对照组中存在显著差异。CYP2E1基因c1/c2和c2/c2基因型、GSTM1基因缺失型在病例组中的频率显著高于对照组；XRCC1基因rs25487位点CT和TT基因型、OGG1基因Ser/Cys和Cys/Cys基因型在病例组中的分布频率也明显不同于对照组；p53基因Arg/Pro和Pro/Pro基因型、CDKN2A基因rs3731217位点CT和TT基因型在病例组中的频率同样显著高于对照组。关联分析结果进一步证实了候选基因多态性与慢性苯中毒的密切关系。单个位点分析表明，CYP2E1基因c1/c2和c2/c2基因型、GSTM1基因缺失型与慢性苯中毒发病风险显著增加相关；XRCC1基因rs25487位点CT和TT基因型、OGG