3,4-二氯苯胺与取代芳烃联合毒性的定量构效关系研究

采用细菌生长抑制实验测定了取代芳烃及其混合物对长江水中混合细菌的急性毒性,得到17种单一化合物的半数抑制浓度(IC50)及22组混合物的半数抑制浓度(IC50mix).采用毒性单位法和混合毒性指数法对联合毒性效应进行了定性评价,3,4-二氯苯胺与胺类化合物的联合效应以简单相加或部分相加作用为主,而3,4-二氯苯胺与酚类化合物的联合效应则多表现为协同作用.以化合物的辛醇/水分配系数(lgP)和分子最低空轨道能(ELUMO)为结构描述符,分别建立了单一毒性和联合毒性的定量构效关系(QSAR)模型.所得模型对极性麻醉型化合物和反应性化合物的毒性都具有较强的预测能力,不仅能预测3,4-二氯苯胺与取代芳烃不同配比的二元混合物的联合毒性,也能预测三元和四元混合物的联合毒性.     

苯酚、2,4-二氯酚与苯胺类化合物联合毒性效益

采用藻类生长抑制实验测定了苯酚、2,4-二氯酚与6种苯胺衍生物对斜生栅列藻的单一毒性和二元混合物的联合毒性,得到化合物单独存在时的半抑制浓度EC50和共存时的半抑制浓度EC50mix。采用毒性单位法、相加指数法、混合毒性指数法和相似性参数法进行联合毒性评价,结果表明：苯酚＋2,4-二氯胺、苯酚＋二苯胺及苯酚＋苯胺等毒性混合时主要表现为协同作用;而其它二元混合物采用不同方法评价联合毒性结果有差异。当苯酚与苯胺按照不同毒性配比混合时（1︰4,4︰1,1︰1,2︰1）,表现为协同作用。以辛醇/水分配系数法为结构描述符,分别建立了单一毒性和联合毒性的定量构效关系（QSAR）模型。结果表明,苯酚、2,4-二氯酚与苯胺类化合物对斜生栅列藻的毒性主要与化合物在生物体内的分配作用有关。     

Ecotoxicological effects of polycyclic musks and cadmium on seed germination and seedling growth of wheat (Triticum aestivum)

Single and joint toxic e ects of polycyclic musks including 1,3,4,6,7,8-hexahydro-4,6,6,7,8,8-hexamethylcyclopenta[g]-2- benzopyran (HHCB) and 7-acetyl-1,1,3,4,4,6-hexamethyl-1,2,3,4-tetrahydronapthalene (AHTN) and cadmium (Cd) on seed germination and seedling growth of wheat (Triticum aestivum) were investigated. The results showed that the toxicity sequence of HHCB toxic to wheat seed germination and seedling growth was similar to that of AHTN, that is, germination rate > shoot elongation > root elongation, while the toxicity of Cd was in the sequence of root elongation > shoot elongation > germination rate, according to the LC50 and EC50 values. It is suggested that polycyclic musks and Cd had di erent toxicological mechanisms. Root and shoot elongation of wheat might be good bioindicators for the contamination of polycyclic musks and Cd in soil. The mixture of polycyclic musks and Cd had synergistic e ects on T. aestivum according to the equi-toxic mixture approach when root elongation was selected as the toxicological endpoint. Thus, the joint toxicity of HHCB and Cd was significantly higher than the single toxicity of HHCB or Cd, which was also confirmed by the EC50 mix value of the mixture (EC50 mix = 0.530 TUmix). The EC50 mix value of the mixture of AHTN and Cd was 0.614 TUmix, which indicated that the mixture toxicity was strengthened when AHTN coexisted with Cd.     

用QSAR模型预测苯酚类化合物对发光菌的联合毒性

测定了苯酚与11种取代苯酚对发光菌的单一毒性和毒性单位比为1:4,1:1,4:1二元混合物的联合毒性.采用相加指数法对联合毒性进行了评价,结果表明,苯酚和取代苯酚的二元混合物对发光菌的联合作用以相加作用为主.在此基础上,根据12种苯酚类化合物的单一毒性建立了QSAR方程: -lgEC₅₀=6.158-0.279pKa,对混合物中取代苯酚的毒性进行了预测,预测值与实测值吻合较好.     

土壤溶液性质对Zn的形态变化及其微生物毒性的影响

采集了我国具有代表性的12种不同性质土壤,利用基础诱导硝化(SIN)方法测定了不同土壤中锌的微生物毒性阈值,同时利用850离子色谱仪与WHAM6.0模型,测定了溶液不同阴离子组成及自由Zn2+含量,建立了基于不同土壤性质与溶液离子的土壤中Zn毒性预测模型.结果表明,基于SIN测定的不同土壤Zn微生物毒性阈值在不同土壤间有显著差异,其中EC50从196mg/kg至1310mg/kg;EC10值从48mg/kg增加至682mg/kg,不同土壤EC50与EC10的最大值与最小值的比例分别达到了6.68及14.3倍,表明土壤性质对Zn的微生物毒性有非常显著的影响;基于SIN的Zn的毒性阈值ECx(x=10,50)与溶液自由Zn2+浓度的负对数p(Zn2+)间呈正相关关系,表明随着土壤溶液中自由Zn2+值的升高,Zn的毒性逐渐增加.土壤pH值、OC、CEC、F-、Cl-、Ca2+及Mg2+与Zn的毒性阈值ECx(x=10,50)及p(Zn2+)呈正相关关系,其中土壤pH值为最重要的影响因子,偏相关系数均达到极显著水平(P<0.01),其次为OC、CEC及F-,ECx与溶液中NO3-, SO42-呈负相关关系.基于不同主控因子的土壤中Zn毒性阈值(ECx)及P(Zn2+)的预测模型表明,pH值、OC、CEC、F- 四个变量因子分别解释了log(EC50)、log(EC10)及p(Zn2+)预测模型变异的89.9%、81.2%和92.3%.     

通用浓度加和模型预测有机磷与三嗪农药对绿藻的联合毒性

基于微板藻毒性试验测定5个有机磷农药与4个三嗪类农药的单个及联合毒性.根据半数效应浓度(EC50),对斜生栅藻96h生长抑制的毒性大小顺序为:西草净>阿特拉津>扑灭通>苯嗪草酮>草甘膦>敌敌畏>磷胺>乙酰甲胺磷>甲胺磷.这表明直接干扰光合作用电子传输的三嗪除草剂的藻毒性明显大于有机磷农药.以通用浓度加和作为参考模型,三嗪类农药按EC50和EC10(10%效应浓度)浓度比的混合物对斜生栅藻呈现加和毒性.有机磷农药按EC50和EC10浓度比的混合物在低浓度呈现加和毒性,在高浓度呈现协同毒性.有机磷与三嗪类农药按EC50和EC10浓度比的混合物在低浓度为加和毒性,在高浓度为协同毒性.     

改进的整合加和模型INFCIM及其应用于混合物毒性预测

目前,准确预测混合物毒性仍然面临着挑战, 为改进现有整合加和模型INFCIM,将该模型中“浓度=浓度+效应”形式修改为更加科学合理的“浓度=浓度+浓度”形式.利用分子电性距离矢量(MEDV)表征混合物组分的分子结构,以模糊数学中的隶属函数表征混合物组分的相似性和相异性,从而构建新的整合加和模型.利用6组六元混合物(共72个样本)验证模型的预测能力,结果表明,改进的模型能够准确预测无相互作用混合物毒性.在改进的模型中,利用多组混合物作为校正集,克服了INFCIM模型仅使用少量混合物数据作为校正集的缺点,使之更加可靠和具有代表性.     

Cu2+和Cd2+对斑马鱼胚胎早期发育的联合毒性

采用斑马鱼胚胎早期发育技术,测定Cu2+和Cd2+ 2种重金属对胚胎发育的毒性效应. 以24 h致死和72 h胚胎孵化抑制为毒性终点,2种重金属的剂量-效应曲线可用Weibull函数或Logit函数有效描述,由最佳拟合函数计算得出半数致死浓度(LC₅₀)或半数效应浓度(EC₅₀)为毒性效应的评价标准,2个毒性终点的重金属毒性大小顺序均为Cu2+>Cd2+. 应用浓度加和(CA)与独立作用(IA)2种模型,对72 h孵化抑制率的无观测效应浓度(NOEC)配比混合物的联合毒性作用进行了预测,通过混合物试验观测数据的95%置信区间与CA模型和IA模型预测的剂量-效应曲线进行比较分析表明,2种模型都可以有效预测斑马鱼胚胎孵化的联合毒性.      

氯酚类化合物对淡水发光菌Q67的联合毒性

以淡水发光菌Q67——青海弧菌Q67(Vibrio qinghaiensis sp.-Q67)为生物材料,分别研究了2-氯酚,2,4-二氯酚和2,3,4-三氯酚及其等剂量、等毒性单位配比混合物的发光抑制毒性,并采用相加指数法和相似性参数法评价了混合物的联合毒性效应. 结果表明:3种氯酚对Q67菌的EC₅₀值分别为99.57,25.19和3.42 mg/L,说明氯酚类化合物对发光菌的急性毒性随着氯原子数目的增加而增大,氯酚的二元和三元混合物的毒性作用明显高于化合物的单一毒性. 2种评价指数均采用评价标准的95%置信区间,避免了由实验误差引起的不准确性. 氯酚混合物对Q67菌的联合毒性效应主要表现为简单的相加作用,只有2-氯酚与2,3,4-三氯酚的组合为弱的协同作用. 氯酚的等剂量和等毒性配比混合物毒性作用的评价结果相一致.      

取代芳烃对酵母菌毒性的定量结构－活性相关研究

定量测定了苯胺类、苯甲酸类、卤代苯类、苯腈类、硝基苯类、苯酚类等６类化合物对酵母菌的生长抑制毒性，结果表明化合物的最小产生清晰抑菌圈浓度Ｃ＿（ｍｉｚ）与辛醇－水分配系数及一阶分子连接性价指数有如下关系：ｌｏｇ（１／Ｃ＿（ｍｉｚ））＝０．３８ｌｏｇＫ＿（ｏｗ）＋０．３３￣１Ｘ￣ｖ－０．３８ｒ＝０．９２ｓ＝０．２２ｎ＝７７．在上述６类取代苯类化合物中，它们与酵母菌的反应性大小有如下顺序：卤代苯类≈苯甲酸类＜苯胺类＜苯腈类＜苯酚类＜硝基苯类化合物；用Ｆｒｅｅ－Ｗｉｌｓｏｎ法研究各基团对酵母菌毒性的贡献大小，其顺序为：—Ｂｒ（０．８４）＞—Ｃｌ（０．５４）＞—ＣＨ＿３（０．３９）＞—ＮＯ＿２（０．３５）＞—ＣＯＯＨ（０．１９）≈—ＯＨ（０．１７）≈—ＣＨＯ（０．１７）≈—ＣＮ（０．１４）＞—Ｆ（—０．０３）＞—ＮＨ＿２（—０．０８）．苯胺类、苯腈类、苯酚类、硝基苯类化合物对酵母菌的毒性与化合物的分子连接性指数３Ｘｖ、４Ｘ、３Ｘ有良好的相关性．     

取代联苯的定量结构活性相关及联合毒性研究

测定了18种取代联苯对大型蚤(Daphnia magna)24h的单一毒性(24h-EC₅₀)及其混合物联合毒性.对单一毒性进行了定量结构活性相关(QSAR)分析,建立了辛醇-水分配系数(lgK_ow)模型,理论线性溶剂化能相关(TLSER)模型及量子化学参数模型,表明量子化学参数模型能很好地预测取代联苯的单一毒性.混合物联合毒性研究表明,取代联苯的联合毒性机制为浓度相加效应,并且根据浓度相加预测了混合物半数抑制浓度(EC_50mix),预测值与实验值非常吻合.     

卤代酚对斑马鱼的急性联合毒性效应研究

为了探讨卤代酚等毒性二元混合物联合毒性效应和评价其联合毒性效应的最佳方法,依次测定了6种卤代酚对斑马鱼的单一急性毒性和二元混合物的联合毒性,其中联合毒性作用类型采用毒性单位法(TU)、相加指数法(AI)和混合毒性指数法(MTI)分别进行评价. 结果表明:单一卤代酚的生物毒性随着卤素原子数目在化合物中的增多呈增强趋势;卤代酚等毒性二元混合物的联合作用方式以部分相加和协同作用为主;毒性单位法(TU)和混合毒性指数法(MTI)可以较精确地评价卤代酚联合毒性作用类型.      

6种含氮杂环化合物对发光细菌的毒性研究

研究了吲哚，吡啶，喹啉，异喹啉、2-甲基喹啉和8-羟基喹啉6种含氮杂环化合物对发光细菌的急性毒性作用及上述物质两两混合对发光细菌的联合毒性作用。结果表明，上述物质对发光细菌的EC50分别为11．75、591．50、24．30、8．24、52．26和0．88mg／L，毒性由强至弱依次为8-羟基喹啉、异喹啉、吲哚、喹啉、2-甲基喹、吡啶。所有物质两两混合的联合毒性作用均表现为相加作用。     

SDS与取代芳烃多元混合体系联合毒性作用研究

测定了阴离子表面活性剂十二烷基硫酸钠(SDS)和3种取代芳烃苯酚、硝基苯、甲苯对发光菌的单一毒性,以及等浓度配比下SDS与3种取代芳烃二元、三元及四元混合体系的联合毒性效应,并基于常见的4种联合作用评价方法,对混合体系的联合毒性作用进行了评价研究.结果表明,4种不同的评价方法对SDS与苯酚、甲苯和硝基苯的联合效应评价结果具有较好的一致性,即在以SDS为底物的混合体系中,除SDS与硝基苯联合毒性表现为弱拮抗作用外,其它的二元、三元及四元混合体系的毒性均表现为不同程度的协同作用,且甲苯的协同程度最强.在选择的联合研究体系中,以毒性单位法获得参数的数值较大,判定灵敏度较高.根据发光菌发光原理、SDS的分子结构特征和芳烃类化合物取代基的不同,可对联合毒性作用的机理进行初步探讨.     

基于主成分回归的整合模型预测重金属混合物毒性

为解决CA和IA模型预测结果共线性的问题,基于主成分回归改进已有整合加和模型ICIM,建立新的混合物整合模型（PCR-IAM）,并预测加和、协同和拮抗相互作用的重金属混合物联合毒性.以混合物实验浓度为因变量,浓度加和与独立作用预测混合物效应浓度的主成分回归为自变量,建立了PCR-IAM模型.以4个二元混合物体系（Ni-Fe、Ni-Pb、Ni-Cd和Ni-Cr）共20条混合物射线的联合毒性（共240个样本点）验证PCR-IAM模型的预测能力.结果表明,所有二元混合物的PCR-IAM模型的决定系数（R²）和留一法（LOO）交叉验证相关系数（Q²）值均大于0.95,表明PCR-IAM模型能够准确预测20条加和效应、协同和拮抗作用混合物的联合毒性.因此,经验数学模型PCR-IAM模型可以准确预测加和效应、协同和拮抗作用混合物毒性,为构建更合理的整合模型及环境混合污染物的风险评估提供可靠的技术手段.     

甲苯、乙苯和二甲苯对中华新米虾的毒性效应

以中华新米虾(Neocaridina denticulata sinensis)为受试生物,采用半静态生物测定方法,研究了TEX污染物对中华新米虾的单一急性毒性和联合毒性效应.在单一毒性试验中,甲苯、乙苯和二甲苯对中华新米虾的96h LC50分别为13.8,10.4,11.3mg/L,毒性大小顺序为乙苯>二甲苯>甲苯.基于等毒性溶液法(ETS)分析了TEX二元混合物的联合毒性,结果表明,甲苯-乙苯、乙苯-二甲苯与甲苯-二甲苯按不同毒性单位比(4:1,3:2,2:3,1:4)组成的二元混合物对中华新米虾的联合毒性作用均表现为相加作用.基于毒性单位法(TU)和混合毒性指数法(MTI)研究了甲苯-乙苯-二甲苯按浓度比1:1:1和毒性单位比1:1:1所组成的三元混合物对中华新米虾的联合毒性,96h LC50分别为11.6,10.7mg/L,毒性大小与3种苯系物单独作用相当.当暴露时间为48h时,联合毒性表现为部分相加作用,而暴露时间为96h时,联合毒性作用为协同作用,即随着暴露时间的增加,甲苯-乙苯-二甲苯组成的三元混合物的联合毒性从部分相加作用转变为协同作用,但是协同作用均不明显,非常接近于相加作用.因此,甲苯、乙苯和二甲苯对中华新米虾的联合毒性作用主要表现为相加作用.     

人工合成麝香对小麦种子发芽的生态毒性

采用土培实验,研究了佳乐麝香(HHCB)和吐纳麝香(AHTN)对小麦种子发芽的生态毒性,测定了这2种人工合成麝香对小麦种子发芽率、根伸长抑制率和芽伸长抑制率的影响.结果表明,小麦种子的发芽率与这2种人工合成麝香浓度之间剂量-效应关系不明显,低剂量条件下(佳乐麝香≤150 mg·kg-1,吐纳麝香≤200 mg·kg-1...     

抗生素与杀菌剂顺序暴露对绿藻的联合毒性

本文选取常见的3种抗生素盐酸强力霉素(DOX)、红霉素(ERY)、土霉素(OXY)和3种三唑类杀菌剂腈菌唑(MYC)、丙环唑(PRO)、戊唑醇(TCZ)混合体系为研究对象,以生态系统中初级生产者绿藻(蛋白核小球藻)为受试生物,研究目标污染物顺序暴露的联合毒性.结果表明,6种单一目标污染物对蛋白核小球藻抑制毒性大小为:PRO>DOX>TCZ>ERY>MYC>OXY.抗生素-三唑类杀菌剂混合体系在50%效应浓度(EC₅₀)下同时暴露和顺序暴露的抑制率差异为0.38%~36.76%.DOX与PRO、TCZ、MYC任何一种三唑类杀菌剂顺序暴露于蛋白核小球藻,顺序相反后,对蛋白核小球藻的毒性作用均增强,最大可增强36.82%.在不同浓度与时间的影响下,PRO-DOX和TCZ-DOX顺序暴露毒性高于调整暴露顺序后的DOX-PRO和DOX-TCZ顺序暴露毒性,且浓度越高,抑制率差异越大.在96h~144h暴露时间下,暴露浓度EC₅₀/20的顺序暴露抑制率差异为0.65%~11.57%;暴露浓度EC₅₀的顺序暴露抑制率差异为0.15%~36.93%,顺序暴露的抑制率差异范围随浓度增加变大.在EC₅₀/20~EC₅₀暴露浓度下,暴露时间96h的顺序暴露抑制率差异为0.29%~36.93%,暴露时间144h的顺序暴露抑制率差异为0.215%~30.09%,顺序暴露的抑制率差异范围随时间增加变小.因此,顺序暴露会改变抗生素与三唑类杀菌剂对蛋白核小球藻联合毒性大小,且顺序暴露、暴露时间和暴露浓度是影响毒性作用大小的关键因素.     

氯代苯类化合物对江水细菌的毒性及QSAR研究

采用细菌生长抑制实验,测定了18种氯苯类化合物对长江水中混合细菌的毒性,得到24 hIC₅₀值,-1gIC₅₀为3.65～4.32,其中,毒性最弱的是氯苯,毒性最强的是1,2,4-三氯苯.选用分子连接性指数法对毒性数据进行定量结构活性关系(QSAR)研究.结果表明,氯苯类化合物对江水细菌的毒性与苯环上取代基的种类、数目和位置有关,价分子连接性指数0XV和7X_CHV能够很好地描述氯苯类化合物对江水细菌的毒性.方程-1gIC₅₀=0.8390XV-25.3727X_CHV+0.802的稳健性很好,该模型的预测值与毒性实测值之间的相关系数达0.948.