3种新烟碱类杀虫剂对人间充质干细胞基因表达谱的影响

啮齿类动物毒理学的初步研究结果提示新烟碱类化学品暴露可能对人体健康造成危害,但健康效应、毒性机制和分子毒理学靶标尚不清楚.选用人骨髓间充质干细胞体外模型,将其暴露于吡虫啉（IMI）、烯啶虫胺（NIT）和啶虫脒（ACE）3种典型新烟碱类杀虫剂,利用基因加权共表达网络分析细胞基因表达谱的变化.基因加权共表达网络分析将基因分为7个模块,其中5个模块基因表达模式与对照组有显著差异（p<0.05）.从上述5个模块中共富集出57条通路与236个生物学过程,主要涉及脂肪酸代谢、葡萄糖代谢、凋亡及神经系统.从各模块中筛选出连通性最高的20个关键基因,其中,Blue及Red模块中关键基因主要包括神经生长因子（NGF）、丝氨酸蛋白酶抑制剂家族B成员2(SERPINB2)及酰基辅酶A脱氢酶中链（ACADM）.本研究提示了新烟碱类杀虫剂对人体健康的潜在敏感靶标,可为该类化学品的健康风险评价提供科学依据.     

加权基因共表达网络分析全氟和多氟烷基化合物对人间充质干细胞的毒性靶点

超过3 000种全氟多氟化合物(per-and polyfluoroalkyl substances, PFASs)已被投入全球市场,大量新型替代品的环境效应与健康风险仍然未知,为PFASs的监管带来了极大的挑战。为揭示PFASs及新型替代品干扰的生物学过程和敏感靶基因,将人骨髓间充质干细胞(human bone mesenchymal stem cells, hBMSCs)暴露于氯代多氟醚基磺酸(chlorinated polyfluoroalkyl ether sulfonates, Cl-PFESAs)、全氟辛烷磺酸(perfluorooctane sulfonate, PFOS)、全氟己烷磺酸(perfluorohexane sulfonate, PFHxS)和全氟辛酸(perfluorooctanoic acid, PFOA),利用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)方法比较细胞基因表达谱的变化。WGCNA使用拓扑重叠计算5 004个基因间的关联程度,并结合动态剪切树法将其划分为14个通过颜色区分的基因模块,除灰色模块外各模块内的基因高度相关。基因模块与细胞样本相关性分析发现,对照组细胞基因表达谱与Blue和Greenyellow模块正相关,PFOS暴露组与Blue模块显著负相关,Cl-PFESAs暴露组与Greenyellow模块显著负相关,表明PFASs暴露使细胞中Blue和Greenyellow模块基因表达模式发生较大变化。Blue和Greenyellow模块显著富集的生物学过程主要为胆固醇生物合成和骨髓白细胞分化负调控,提示免疫调控和脂质代谢可能是多种PFASs作用于hBMSCs的共同潜在靶点。根据模块基因共表达网络的连通性筛选枢纽基因,发现与脂质代谢相关的DHCR24、SQLE和EBP基因可能是PFASs影响脂质代谢的敏感作用靶基因。进一步利用hBMSCs体外模型研究PFASs的相关毒性作用和机制,有助于建立该类化学物毒性预测和筛选的生物标志物,为其安全性评价和监管提供科学依据和新方法。     

多组学技术应用于化学品风险评估的研究进展

随着进入到环境中的化学品种类和数量日益增加,化学品风险评估面临着越来越大的挑战.传统的化学品风险评估方法依赖于动物实验,无法对大量化学品的毒性进行高效检验与预测,并且缺少对机制的研究.多组学技术是多种高通量组学技术的联合应用,主要包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等,可以更加快速、准确地分析化学品毒性,预测化学品潜在风险.随着毒理机制研究的不断深入,生物信息数据的大量收集,以及数据处理软件的持续改进,多组学在化学品风险评估中必将起到越来越重要的作用.本文综述了应用于化学品风险评估中的主要组学技术、研究现状以及所面临的挑战,为未来的研究和发展方向提供参考.