高分子量多环芳烃降解菌LD29的筛选及降解特性研究

采用硅油-水双液相富集体系,以蒽为富集碳源,从原油污染土壤富集分离多环芳烃降解菌,分离出1株能降解菲、蒽、荧蒽、芘、苯并[a]芘的细菌,经形态特征、生理生化和16S rDNA鉴定为矢野口鞘氨醇菌(Sphingobium yanoikuyae),编号为LD29.采用高效液相色谱(HPLC)对LD29在无机盐培养基中对PA...     

泉州市表层土中多环芳烃的含量、来源及其生态风险评价

采集了泉州市不同功能区的33个表层土壤（0～10 cm）样品,利用超高效液相色谱系统（UPLC）-荧光检测器法,研究了土壤中15种优控多环芳烃的含量和分布特征,并利用比值法、因子分析和多元线性回归法对其来源进行了分析,以及采用苯并（a）芘的毒性当量浓度（TEQBaP）评价了土壤中PAHs的生态风险.结果表明,土壤中15...     

还原-ZPF催化氧化降解2,4-DNT效果及其机制

以实验室制备的α-FeOOH柱撑人造沸石（zeotileartificial pillared byα-FeOOH,ZPF）为催化剂,并利用FTIR与XRD技术进行表征,采用批式实验研究其催化H2O2氧化去除地下水中难降解有机污染物2,4-二硝基甲苯（2,4-DNT）的效能,对比分析不同pH条件下Fe0还原、ZPF催化...     

芳香烃清洁硝化催化剂

综述了国内外有关芳香烃硝化过程中替代硫酸的催化剂的研究进展;介绍了沸石类催化剂、粘土类催化剂、离子交换树脂催化剂、固载化液体酸催化剂、金属氧化物及金属盐催化剂、杂多酸催化剂以及固体超强酸催化剂的合成及催化效率与优缺点.     

不同量子化学算法在多环芳烃光解行为定量结构-性质关系(QSPR)中的应用

以采用MINDO/3、MNDO和AMI算法计算的17种多环芳烃（PAHs）的前线分子轨道能为分子结构参数,进行了这些PAHs光解速率常数的定量结构－性质相关（QSPR）的研究,并与基于PM3算法得到的QSPR模型进行了比较,研究结果表明,应用PM3算法得到的前线分子轨道能进行这些PAHs光解速率常数QSPR拟合的结果最好,其次是AMI算法,而MINDO/3和MNDO算法得到的结果较差。     

含氮芳香化合物的厌氧生物降解研究回顾

回顾了硝基芳香化合物和偶氮化合物在厌氧条件下的生物脱毒、转化和矿化作用的研究成果。这些研究表明 ,由于硝基和偶氮基具有强烈的吸电子性 ,好氧条件下很难降解。但是 ,硝基和偶氮基芳香化合物在产甲烷菌群作用下较易还原脱毒 ,转化为相应的芳香胺类 ,其毒性要小几个数量级 ,因而有些毒性很高的芳香化合物废水可利用厌氧反应器处理 ,而且反应过程中发现一些芳香胺类化合物可被完全矿化 ,表明一些含氮芳香化合物可作为厌氧菌的碳源和能源 ,在厌氧条件下被完全生物降解。     

固相萃取-气相色谱/质谱法测定水中多环芳烃

建立了固相萃取-气相色谱／质谱联用测定水中多环芳烃(PAHs)的分析方法．优化了固相萃取条件。结果表明,固相萃取效率高、萃取时间短,采用MS的选择离子检测方式对实际水样中PAHs进行定性定量分析,平均回收率在80．4％～115％之间,相对标准偏差为7．03％～18．5％,方法的检出限在0．010～0．020μg／L之间。通过实际样品中PAHs的分析表明,该法快速,溶剂用量少,能满足痕量分析的要求。     

Effect of ambient polycyclic aromatic hydrocarbons and nicotine on the structure of Aβ42 protein

● B[a]P, nicotine and phenanthrene molecules altered the secondary structure of Aβ₄₂. ● β-content of the peptide was significantly enhanced in the presence of the PAHs. ● Nicotine made stable cluster with Aβ₄₂ peptide via hydrogen bonds. ● Phenanthrene due to its small size, interfered with the Aβ₄₂ monomer more strongly. Recent studies have correlated the chronic impact of ambient environmental pollutants like polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) with the progression of neurodegenerative disorders, either by using statistical data from various cities, or via tracking biomarkers during in-vivo experiments. Among different neurodegenerative disorders, PAHs are known to cause increased risk for Alzheimer’s disease, related to the development of amyloid beta (Aβ) peptide oligomers. However, the complex molecular interactions between peptide monomers and organic pollutants remains obscured. In this work, we performed an atomistic molecular dynamics study via GROMACS to investigate the structure of Aβ₄₂ peptide monomer in the presence of benzo[a]pyrene, nicotine, and phenanthrene. Interestingly the results revealed strong hydrophobic, and hydrogen-bond based interactions between Aβ peptides and these environmental pollutants that resulted in the formation of stable intermolecular clusters. The strong interactions affected the secondary structure of the Aβ₄₂ peptide in the presence of the organic pollutants, with almost 50 % decrease in the α-helix and 2 %–10 % increase in the β-sheets of the peptide. Overall, the undergoing changes in the secondary structure of the peptide monomer in the presence of the pollutants under the study indicates an enhanced formation of Aβ peptide oligomers, and consequent progression of Alzheimer’s disease.     

有机溶剂浸取石油污染土壤中的多环芳烃

采用索氏提取法和气相色谱分析了某炼油厂周边土壤中的多环芳烃的种类及含量,考察了6种有机溶剂对土壤中多环芳烃的浸取效果,探讨了溶剂与溶质溶解度参数差异对浸取效果的影响。结果表明：土壤试样中含有蒽、荧蒽、芘、 、苯并[a]蒽、苯并[b]荧蒽、苯并[k]荧蒽和苯并[a]芘8种多环芳烃,其含量分别为4.20,22.05,10.62,4.26,5.54,0.80,0.94,4.18 mg/kg;筛选出二氯甲烷作为土壤中多环芳烃的浸取溶剂;最佳浸取条件为浸取时间10 min、浸取温度30 ℃、溶剂与土壤的液固比5:1（mL/g）、土壤含水量8%,在此条件下,总多环芳烃浸出率为83.0%,各种多环芳烃的浸出率分别为蒽97.8%、荧蒽78.2%、芘99.9%、 98.5%、苯并[a]蒽81.1%、苯并[b]荧蒽47.6%、苯并[k]荧蒽14.8%、苯并[a]芘58.7%。     

PAHs降解菌的分离、鉴定及降解能力测定

以芴、菲、蒽、芘为碳源和能源筛选、分离PAHs降解菌。14株能降解利用PAHs的菌株被分离。通过HPLC分析,在含芴、菲、蒽、芘的混合培养基质中10号菌的降解能力最强。研究它的降解性能和生长情况,表明该菌在混合反应体系中培养30d后对芴、菲、蒽、芘的降解率分别为95.27、90.46、28和80%;在只含一种PAH的单反应体系中该菌对芴、菲、蒽的降解能力提高,降解率分别可达98.91、94.32和52.17%,而对芘的降解能力则降低,降解率仅为62.47%。与混合PAHs培养体系相比,在单一PAH培养体系中,细菌的对数生长期缩短1/3。经生理生化鉴定和16SrDNA序列对比分析,确定10号菌株属于假单胞菌,命名为PseudomonasspFAP10。