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。