有机磷农药对蛋白核小球藻的毒性相互作用研究

水体中农药复合污染产生的毒性效应具有潜在风险。为系统考察有机磷农药(OPs)混合物对淡水生态系统中绿藻的联合毒性效应,以马拉硫磷(MIT)、敌敌畏(DDVP)、敌百虫(TRC)、乐果(DIT)和氧乐果(OMT)等5种OPs作为混合物组分,运用直接均分射线法设计9组二元混合物体系共45条混合物射线。利用96孔微板测定5种OPs及其二元混合物对蛋白核小球藻(C. pyrenoidosa)的生长抑制毒性,通过基于置信区间的组合指数法分析混合物的联合毒性及毒性相互作用。结果表明,以p EC50为毒性指标,5种OPs对C. pyrenoidosa的毒性大小顺序为:TRCMITDDVPOMTDIT,OPs对C. pyrenoidosa的毒性大小受其中心磷原子的电正性影响;因混合组分的不同,部分OPs混合物对C. pyrenoidosa的联合毒性依赖于组分浓度比; OPs混合物对C. pyrenoidosa的毒性相互作用以加和为主,部分发生拮抗作用,发生拮抗作用的混合体系具有低效应区域呈加和作用,高效应区域呈拮抗作用的规律;与MIT混合的体系均有发生拮抗作用,且依赖于MIT浓度,MIT浓度比例越高,拮抗作用越强,OPs混合物的毒性相互作用与组分浓度比相关; OPs混合物的毒性相互作用组分浓度比依赖性与其联合毒性的组分浓度比依赖性规律不相关。     

磺胺类抗生素对斜生栅藻的协同和拮抗作用研究

环境中抗生素复合污染产生的毒性效应具有潜在风险。为系统考察磺胺类抗生素(SAs)混合物的联合毒性效应，以环境中常见的磺胺吡啶(SPY)、磺胺甲基嘧啶(SMR)、磺胺二甲嘧啶(SM2)、磺胺甲氧哒嗪(SMP)、磺胺甲恶唑(SMZ)和磺胺喹噁啉(SQ) 6种SAs及其二元混合物体系(共75条混合物射线)为研究对象，利用96孔微板测定6种SAs及其二元混合物对斜生栅藻(So)的生长抑制毒性，通过浓度加和(CA)、独立作用(IA)模型和模型偏移率(MDR)分析混合物的联合毒性及毒性相互作用。结果表明，6种SAs及其混合物射线对So在96 h呈现明显的毒性，但不同SAs的毒性大小不同，以半数效应浓度的负对数(pEC_(50))为毒性大小指标，6种SAs的毒性大小顺序为：SQ(pEC_(50)=5.311)>SPY(pEC_(50)=3.757)≈SMZ(pEC_(50)=3.749)>SMP(pEC_(50)=3.680)>SM2(pEC_(50)=3.090)>SMR(pEC_(50)=2.595);不同组分SAs混合物对So的联合毒性存在差异，大部分混合物毒性存在组分浓度依赖性，而有小部分混合物毒性则不存在组分浓度依赖性；15个SAs混合物体系以拮抗作用和协同作用为主。混合体系组分的浓度比不同会产生不同的相互作用类型。在10%效应下，含有组分SPY的混合体系大多呈现协同作用，且随组分SPY浓度比的增大，协同作用增强。含有组分SMR的混合体系均呈现拮抗作用，且随着组分SMR浓度比的增大，拮抗作用增强。研究成果为抗生素的生态风险评估提供重要的基础数据。     

五元氨基甲酸酯类农药混合物体系对青海弧菌的毒性特点

以5种氨基甲酸酯类农药涕灭威(ALD)、残杀威(BAY)、呋喃丹(CAR)、灭多威(MET)和抗蚜威(PIR)为研究对象,应用均匀设计射线法设计五元混合物体系共6条射线(U1,U2,…,U6),应用基于发光菌青海弧菌Q67的微板毒性分析法(MTA)系统地考察了5种农药及其混合物的毒性,以浓度加和(CA)为参考模型分析混合物毒性相互作用(协同或拮抗作用)。结果表明,Logti和Weibull函数能较好地拟合5种氨基甲酸酯农药及其混合物对发光菌Q67的浓度-效应数据(R20.99,RMSE0.032);以EC50的负对数值pEC50为毒性指标,5种农药的毒性顺序为BAY(pEC50=2.87)CAR(pEC50=2.67)ALD(pEC50=2.00)MET(pEC50=1.99)PIR(pEC50=1.79);依据CA,五元氨基甲酸酯类农药的6条混合物射线中,有2条呈加和作用,4条呈拮抗作用,其中U2和U4在整条浓度-效应曲线上呈现了明显的拮抗作用,而U3和U6的弱拮抗作用分别发生在混合物浓度的中高浓度区和中低浓度区;五元氨基甲酸酯类农药混合物的毒性与组分灭多威(MET)的浓度比呈良好的负相关关系(r=-0.9238),且线性模型对混合物毒性具有良好的预测能力。     

拓展等效线图法评估离子液体与杀菌剂多果定之间的拮抗作用

等效线图法(isobologram)是评估化学混合物毒性相互作用的经典方法之一,然而该方法仅能评估混合物在某一特殊浓度效应水平(通常为50%的浓度效应水平,即EC50)的联合毒性作用情况。因此,拓展等效线图法并用于不同效应水平下混合物毒性的评估显得尤为必要。以杀菌剂多果定(Dod)和3种离子液体(ILs)包括溴化丁基吡啶([bpy]Br)、溴化己基吡啶([hpy]Br)和溴化辛基吡啶([opy]Br)为混合物组分,采用直线均分射线法设计3组二元混合物体系(Dod-[bpy]Br、Dod-[hpy]Br和Dod-[opy]Br)共15条射线,应用微板毒性分析法系统测定各污染物及其混合物射线对青海弧菌Q67(Vibro qinghaisiense sp. Q67,Q67)的毒性,应用拓展等效线图法分析15条混合物射线在5个不同效应水平(EC20、EC30、EC40、EC50和EC60)的毒性相互作用,并与经典等效线图法和浓度加和模型(CA)评估的结果进行比较。结果表明:以p EC50为毒性指标,3种吡啶ILs对Q67的毒性具有烷基链效应,即毒性大小顺序为Dod-[opy]BrDod-[hpy]BrDod-[bpy]Br; 3组二元混合物体系的15条射线的毒性,随农药Dod浓度比的减少而减弱;拓展等效线图法可以比较直观地表征3组Dod-ILs混合物体系在5个不同效应水平的拮抗作用,且拮抗作用强度随Dod浓度比的增加而变化,即先增强后减弱;拓展等效线图法可以有效地评估二元混合物在多个效应水平的联合毒性相互作用。     

低浓度下4个取代苯污染物与硝酸铅的混合对发光菌的联合毒性

多种污染物混合特别是低浓度下的混合对生物的联合毒性是生态毒理学研究的热点之一。选择了3类污染物苯酚、间甲基苯酚、苯胺、对硝基苯胺、硝酸铅,采用美国微板光度计测定了它们对发光菌青海弧菌-Q67(Vibrio-qinghaiensis sp.-Q67)的单一及联合毒性。应用非线性拟合技术模拟了这5种物质及其混合物的剂量-效应曲线,硝酸铅可用Logit模型模拟,其它4个物质能用Weibull模型准确描述,所有拟合相关系数在0.98以上,均方根误差在0.02以下。根据纯物质的EC50值,获得这5个物质的毒性强弱顺序:硝酸铅〉对硝基苯胺间甲基苯酚苯酚苯胺。混合实验设计了各物质在EC50、EC1、无观察效应浓度(no observed effect concentration,NOEC)比例的混合。用浓度加和(dose addition,DA)和独立作用模型(independent action,IA)对混合物毒性进行预测。IA基本准确预测了这5个物质在各自EC50混合的毒性。DA与IA模型都稍微过高地预测了以EC1及NOEC浓度比例混合的联合毒性,但都在毒理学实验容许的范围之内。这5个物质以NOEC混合时对测试生物Q67没有产生明显毒性,但是还不能判定这些物质在此浓度下混合是安全的。污染物在各自的NOEC浓度下混合是否对其它生物有潜在的威胁还需更多毒理学实验支持。     

重金属与有机磷农药二元混合物对卤虫联合毒性的评价及预测

重金属和有机磷农药污染物在水域环境中普遍存在。以卤虫(Artemiasalina)为受试生物,采用固定浓度比法,研究了重金属Zn、Cd与辛硫磷和敌百虫2种农药以毒性单位比为4∶1、3∶2、1∶1、2∶3和1∶4构成的二元混合体系对卤虫的联合毒性,采用等效线图解法判定毒物间的相互作用类型。同时,基于单一化合物的浓度-效应曲线,运用浓度加和(CA)和独立作用(IA)2种模型对不同配比二元混合物的联合毒性进行预测。结果表明,Zn-Cd混合物联合毒性随Zn比例的增加而增强。低Zn比例的混合物(1∶4、2∶3)表现为拮抗效应,中、高Zn比例的混合物(1∶1、3∶2和4∶1)为加和效应。5种不同配比的有机磷农药混合物均表现为加和效应。金属-农药混合物则均为拮抗作用。模型预测结果表明,CA能够较好地预测辛硫磷与敌百虫二元混合物的联合毒性,而IA则更适用于对金属-农药混合物联合毒性的预测。以上结果表明,混合体系中各组分的比例是影响联合毒性的因素之一,毒性评估时应该充分考虑其影响。CA及IA模型同样适用于评估和预测包含相同或完全独立作用机制组分的混合物对非单细胞生物体(如卤虫)的联合毒性。     

2种经典模型对抗生素与重金属锌的蛋白核小球藻时间依赖联合毒性作用的评估比较

污染物在环境中普遍以混合物的形式存在,其累积毒性与毒性相互作用具有潜在的环境风险。因此,本研究以水环境中普遍存在的氨基糖苷类抗生素(硫酸链霉素、硫酸安普霉素和双氢链霉素)和重金属锌(Zn)为目标污染物,以蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa,C. pyrenoidosa)为指示生物,应用直接均分射线法设计3种抗生素与Zn的3个二元混合物体系,应用时间毒性微板分析法系统测定3种抗生素和重金属Zn及其二元混合物射线的时间-浓度-毒性数据,以浓度加和(concentration addition,CA)与独立作用(independent action,IA)为标准加和参考模型,分析混合物毒性相互作用及其随时间变化规律。结果表明,随着暴露时间延长,3种抗生素和重金属Zn对C. pyrenoidosa的毒性逐渐增强; 2种模型对3个二元混合物体系的毒性相互作用评估基本一致,即在低浓度区域始终呈现加和作用,而在高浓度区域随暴露时间延长由协同作用逐渐转变为加和作用;而对于同一混合物体系,CA和IA模型预测毒性之间的差距随着浓度增加而增加,且IA预测曲线始终位于CA预测曲线上方,显示了IA模型在评估具有相异组分混合物的毒性时较CA模型接近实际观测值。     

低浓度下4个取代苯污染物与硝酸铅的混合对发光菌的联合毒性

多种污染物混合特别是低浓度下的混合对生物的联合毒性是生态毒理学研究的热点之一。选择了3类污染物苯酚、间甲基苯酚、苯胺、对硝基苯胺、硝酸铅，采用美国微板光度计测定了它们对发光菌青海弧菌．Q67（Vibrio-qinghaiensissp-Q67）的单一及联合毒性。应用非线性拟合技术模拟了这5种物质及其混合物的剂量．效应曲线，硝酸铅可用Logit模型模拟，其它4个物质能用Weibull模型准确描述，所有拟合相关系数在0．98以上，均方根误差在O．02以下。根据纯物质的EC50值，获得这5个物质的毒性强弱顺序：硝酸铅〉对硝基苯胺〉间甲基苯酚〉苯酚〉苯胺。混合实验设计了各物质在EC50、EC1、无观察效应浓度（noobserved effectcon centration，NOEC）比例的混合。用浓度加和（doseaddition，DA）和独立作用模型（independentaction，IA）对混合物毒性进行预测。IA基本准确预测了这5个物质在各自EC50混合的毒性。DA与队模型都稍微过高地预测了以EC。及NOEC浓度比例混合的联合毒性，但都在毒理学实验容许的范围之内。这5个物质以NOEC混合时对测试生物Q67没有产生明显毒性，但是还不能判定这些物质在此浓度下混合是安全的。污染物在各自的NOEC浓度下混合是否对其它生物有潜在的威胁还需更多毒理学实验支持。     

3种氨基糖苷类抗生素对水生生物的时间依赖联合毒性作用比较

以3种氨基糖苷类(AG)抗生素:硫酸安普霉素(APR)、双氢链霉素(DIH)和硫酸链霉素(STS)为研究对象,以生态系统中2类重要的水生生物分解者如青海弧菌(Vibrio qinghaiensis sp.-Q67,Q67)和生产者蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa,CP)为受试生物,运用均匀设计射线法设计抗生素三元混合物体系,共5条具有不同浓度配比的射线,应用已建立的分别基于Q67和CP的时间毒性微板分析法系统测试抗生素及其三元混合物射线对Q67和CP在不同暴露时间的毒性。对于Q67和CP,暴露时间分别为0.25、2、4、8、12 h和12、24、48、72、96 h。应用浓度加和(CA)模型分析混合物在不同暴露时间的毒性相互作用。结果表明:APR、DIH和STS及其5条混合物射线对2种指示生物的毒性均具有明显的时间依赖性,且Q67对AG抗生素及其混合物射线的响应比CP的灵敏;以半数效应浓度的负对数p EC50值为毒性大小指标,3种抗生素对2种指示生物的毒性大小顺序随暴露时间的变化而变化,3种AG抗生素对Q67和CP分别在12 h和96 h的毒性大小顺序均为STSDIHAPR;5条具有不同浓度配比的混合物射线对Q67在不同暴露时间的毒性均呈加和作用,但对CP的毒性既有加和作用也有拮抗作用,且拮抗作用随暴露时间和组分浓度配比的变化而变化,表明AG抗生素毒性的联合毒性作用与暴露生物、暴露时间以及混合物组分的浓度配比等有关。     

5种取代酚化合物对淡水发光菌的联合毒性

以新型淡水发光菌——青海弧菌Q67(Vibrio-qinghaiensissp.—Q67)为检验生物,以VeritasTM微孔板光度计为发光强度测试设备,分别测定了3,5-二羟基甲苯、2,3-二甲基苯酚、对氯苯酚、邻氯苯酚、2,4-二氯苯酚对淡水发光菌的发光抑制毒性及其混合物的联合毒性.结果表明,5种取代酚的剂量-效应关系都可用Weibull模型有效描述,从这些模型估算的半数效应浓度负对数值(-logEC50)分别为2.69、3.08、3.43、2.81和3.66,可知其对发光菌的毒性大小顺序为:2,4-二氯苯酚>对氯苯酚>2,3-二甲基苯酚>邻氯苯酚>3,5-二羟基甲苯.分别设计浓度等于各自之EC50和EC10的2个等效应浓度比混合物以及3个不同效应浓度比混合物进行联合毒性实验,结果发现,在所实验的浓度范围内各个混合物的剂量加和(DA)模型与独立作用(IA)模型具有相似的作用规律,其联合毒性既可用DA模型也可用IA模型进行预测.     

吡啶类离子液体对青海弧菌Q67的混合毒性评估

合污染物产生的累积与毒性相互作用具有潜在的环境与健康风险。以6种吡啶类离子液体(IL)：丁基溴化吡啶([Bpy]Br)、己基溴化吡啶([Hpy]Br)、辛基溴化吡啶([Opy]Br)、丁基氯化吡啶([Bpy]Cl)、己基氯化吡啶([Opy]Cl)和辛基氯化吡啶([Opy]Cl)为混合物组分,应用直接均分射线法(EquRay)和均匀设计射线法(UD-Ray)分别设计4组二元IL混合物和2组三元混合物,每组混合物包括5条具有不同浓度配比的混合物射线。应用微板毒性分析法测定6种IL及其30条混合物射线对青海弧菌Q67的发光抑制毒性,以浓度加和(CA)为加和参考模型分析混合物毒性相互作用。结果表明,Logit函数能有效地拟合6种吡啶IL及其30条混合物射线的浓度-效应数据。若以半数效应浓度的负对数(pEC₅₀)为毒性指标,6个吡啶IL对Q67的毒性与烷基链上碳原子数目正相关,且每增加2个碳原子,其毒性约增加1。IL的阴离子(Br^-或Cl^-)对毒性没有影响。除己基氯化吡啶([Hpy]Cl)和辛基氯化吡啶([Opy]Cl)的二元混合物呈现明显拮抗作用外,其他二元及三元混合物都为加和作用。     

3种氯酚化合物对大型溞的联合毒性

氯酚类化合物是我国水体中广泛存在的一类优先控制污染物,以大型溞(Daphnia magna)为试验生物,测定了2,4-二氯酚、2,4,6-三氯酚和五氯酚对大型溞的48 h致死的单一毒性和联合毒性.基于单一氯酚化合物的浓度-效应曲线,运用浓度加和(CA)与独立作用(IA)2个模型对2种等毒性浓度比的混合物(Mix-LC5...     

Combined toxic effect of airborne heavy metals on human lung cell line A549

Many studies have demonstrated that heavy metals existing as a mixture in the atmospheric environment cause adverse effects on human health and are important key factors of cytotoxicity; however, little investigation has been conducted on a toxicological study of a metal mixture from atmospheric fine particulate matter. The objective of this study was to predict the combined effects of heavy metals in aerosol by using in vitro human cells and obtain a suitable mixture toxicity model. Arsenic, nickel, and lead were selected for mixtures exposed to A549 human lung cancer cells. Cell proliferation (WST-1), glutathione (GSH), and interleukin (IL)-8 inhibition were observed and applied to the prediction models of mixture toxicity, concentration addition (CA) and independent action (IA). The total mixture concentrations were set by an IC₁₀-fixed ratio of individual toxicity to be more realistic for mortality and enzyme inhibition tests. The results showed that the IA model was statistically closer to the observed results than the CA model in mortality, indicating dissimilar modes of action. For the GSH inhibition, the results predicted by the IA and CA models were highly overestimated relative to mortality. Meanwhile, the IL-8 results were stable with no significant change in immune reaction related to inflammation. In conclusion, the IA model is a rapid prediction model in heavy metals mixtures; mortality, as a total outcome of cell response, is a good tool for demonstrating the combined toxicity rather than other biochemical responses.     

Monitoring toxicity of an azo dye methyl red and a heavy metal Cu,using plant and animal bioassays

Toxicities of an azo dye methyl red and a heavy metal copper (Cu) were quantified, using growth and mortality as end points, in four plant species and three animal species by subjecting them to short-term (4 days for animals, 10 days for plants) static bioassays. Lemna aequinoctialis Welwitch (EC₅₀: 7–16 ppm) was found to be the most sensitive species for methyl red, Ceratophyllum demersum L. (EC₅₀: 25 ppm) and Lactuca sativa L. (EC₅₀: 56 ppm) were intermediate, while Oryza sativa L. shows reduction in seedling vigor (9–27%) of <50%, being the least sensitive amongst the tested plant species. Methyl red toxicity is almost 3–5-fold higher in growing medium (pH = 5.8–6.0), even at high nutrient levels, while Cu toxicity is higher in nutrient-poor alkaline medium at alkaline pH (8.3–8.7; EC₅₀: Ceratophyllum = 104–200 ppb; Lemna = 100–170 ppb) compared to nutrient-rich acidic medium (pH = 5.4–5.7; EC₅₀: Ceratophyllum = 2600–3175 ppb; Lemna = 4350–4715 ppb). Rice tolerance (EC₅₀: 6500 ppb) was found to be higher than hydrophytes while lettuce was most tolerant to Cu. Fish sensitivity toward the test chemicals was almost parallel to Ceratophyllum and Lemna [Gambusia affinis Baird and Gerard (LC₅₀: 250 ppb for Cu) and Poecilia reticulata Peters (LC₅₀: 24 ppm for methyl red)]. Similar to the plants, dye toxicity increased markedly (LC₅₀: 7 ppm) in the acidic medium (pH = 6.0). Amongst the tested organisms, Daphnia was found to be most sensitive to methyl red (EC₅₀: 6 ppm) while its sensitivity to Cu (EC₅₀: 230 ppb) was similar to hydrophytes and fish. Initially, the combination of dye and Cu (at their sublethal concentrations) had additive effects in duckweed, while dye concentration ruled afterward. These results indicate that hydrophytes and animals are equally sensitive toward the test chemicals. Dye toxicity in hydrophytes and fish was pH dependent, while in the case of Cu, it is related to the nutrient status of the growth medium of plants.