基于有害结局路径的化学物质计算毒理学研究

计算毒理学利用分子致毒机制信息和数学模型预测化学物质对人体健康和环境的危害。有害结局路径(adverse outcome pathway, AOP)可将化学物质在个体水平的危害或有害结局(adverse outcome, AO)与其在分子水平上的启动事件(molecular initiating event, MIE)建立关联,为将表征分子致毒机制的体外生物测试数据应用到高通量的化学物质毒性预测中提供了可能。然而,目前缺乏基于有害结局路径的高通量预测化学物质毒性的研究。本研究基于AOP框架,联合ToxCast体外测试数据,选取101种典型环境化学物质进行毒性预测,并通过与PubChem内已报道的化学物质毒性比较,对预测结果进行评价。结果表明,基于AOP预测到101种化学物质共可潜在诱导58个AOs,覆盖了生殖毒性等在内的11个毒性类型。不同毒性类型的真阳性预测率(true positive rate, TPR)不同,其中致癌/遗传毒性、生殖毒性与消化系统毒性的TPR均超过了70%,而神经毒性与呼吸系统毒性的TPR均低于30%。不同毒性类型的TPR与AOP知识库中该毒性类型的AOP (P<0.02,r=0.685)、MIE(P<0.01,r=0.734)、体外生物测试的数量(P<0.01,r=0.752)和化学物质体外测试数量(P<0.01,r=0.293)呈显著正相关。综上,本研究的结果表明,增加高通量体外测试数据和丰富AOP知识库,将进一步提高对化学物质的潜在毒性预测的准确性,为未来化学物质的高通量筛查和风险评估提供支撑。     

定量有害结局路径(qAOPs)评估环境化学物质毒性的研究进展Ⅰ:模型构建与应用案例

近年来,有害结局路径(adverse outcome pathway,AOP)框架逐渐发展成熟,将生物信息组织成一种可用于评估化学品对人体健康和生态环境生物毒性的新方法,其开发的目的是用于化学品的评估和监管工作,包括优先级评估和危害性预测,最终实现风险评估并服务于管理决策.尽管AOP框架取得了巨大进展,但将其有效应用于...     

定量有害结局路径(qAOP)评估环境化学物质毒性的研究进展Ⅱ:类二噁英物质及AhR-qAOP

环境中不断检出具有二噁英结构并存在潜在生物毒性的新型污染物类二噁英物质(dioxin-like compounds,DLCs),识别并评估其生态与人体毒性对化学品风险防控具有重要意义.传统的化学品毒性测试方法已不能满足评估大批环境化学物质风险的需求,基于芳香烃受体(aryl hydrocarbon receptor,AhR)的有害结局路径(adverse outcome pathway,AOP)为准确评估潜在DLCs的生态与健康风险提供了新的策略.为指导预测新型DLCs的毒性,需在定性AhR-AOP基础上发展定量AOP.本文综述了AhR-AOP的研究现状,并总结了"AhR激活-胚胎毒性"定量AOP的最新进展,包括定量模型的开发、相关体外测试技术、对新型DLCs和不同物种的危害评估的适用性等.最后探讨了AhR-qAOP发展过程中的问题与潜在解决方案,对其应用于DLCs生态危害与风险评价的前景进行了展望.     

基于机器学习算法的化学品肝毒性筛查模型

外源性化学品暴露是肝脏疾病的重要病因,有必要筛查肝毒性化学品并进行管理。定量构效关系(QSAR)模型,通过关联化学品的分子结构和毒性效应,可用于肝毒性化学品的有效筛查。本研究旨在构建性能优异的肝毒性化学品的QSAR筛查模型。以往基于机器学习算法的化学品肝毒性筛查模型数据来源单一,覆盖的化学空间有限。本研究搜集整理了4 014种化学品肝毒性的定性数据,使用多种机器学习算法,建立了肝毒性化学品的筛查模型。以PubChem指纹作为模型输入,应用随机森林算法所建模型的效果最优。十折交叉验证的准确率(R_A)、敏感性(R_SE)、特异性(R_SP)和受试者工作特征曲线下的面积(A_ROC)分别为0.714, 0.596, 0.799和0.764;外部验证的R_A,R_SE,R_SP和A_ROC分别为0.733, 0.620, 0.812和0.804。基于分子相似性原理,表征了模型应用域。分子中是否具有氮原子以及氮原子的数量,是决定化学品是...     

基于环境逸度模型的化学物质暴露与风险评估研究进展

工业化学品通过各种迁移转化过程后在环境区间中广泛分布,同时新化学品正被大量的生产并进入环境,使得对于化学品管控的需求和压力不断增加。基于这一背景,多国政府颁布了相应的政策法规对化学品进行管控。除了用相应的政策法规进行预先管控之外,使用基于逸度概念的多介质环境模型来表征化学品的行为与归趋是一个相对简单而有效的方法,不仅适用于环境中存在的现有化学品的暴露评估,也成为各国化学品管理中对新化学品的环境暴露进行预测的有力工具。本文综述逸度概念与方法、相关环境模型、建模过程、应用验证等方面的国内外研究进展,希望能够对我国化学品环境暴露评估与风险评估的模型构建、优化与方法应用提供信息和借鉴。     

转Bar基因稻谷全蛋白对体外培养小鼠淋巴细胞的毒性

为了评价转基因大米Bar68-1全蛋白的急性细胞毒性,分别以25、50、100和200μg·mL-1转基因大米Bar68-1全蛋白孵育昆明小鼠淋巴细胞,并各孵育2 h、6 h、24 h,然后通过体外试验用CCK-8及中性红摄取试验检测细胞毒性大小。在经过不同的孵育时间段后,阳性对照组淋巴细胞的细胞存活率与空白对照组相比,存在显著差异(p0.05)。其中,CCK-8试验、中性红试验测得细胞存活率存在着明显的损伤作用-时间效应关系。转基因大米Bar68-1全蛋白组孵育的淋巴细胞存活率与非转基因大米D68全蛋白组孵育的淋巴细胞相比无明显差异(p0.05),且与空白对照组细胞存活率差异不显著(p0.05)。结果显示,转基因大米Bar68-1全蛋白与非转基因大米D68全蛋白急性细胞毒性效应相似,对小鼠淋巴细胞无明显急性毒性。     

非暴露式气管滴注3种典型纳米材料对大鼠肝、肾的毒性效应

为探讨纳米二氧化硅(Nano-SiO2)、纳米四氧化三铁(Nano-Fe3O4)和单壁碳纳米管(SWCNTs)对大鼠肝、肾的毒性效应,将49只雄性Wistar大鼠随机分为7组,包括生理盐水对照组,以及3种纳米材料的低剂量组(2mg·mL-1)和高剂量组(10mg·mL-1),采用非暴露式气管滴注法染毒,每2d染毒1次,每次每只0.2mL,共染毒5周,眼眶取血后处死大鼠,称肝、肾重量计算脏器系数,测定大鼠血清中反映肝、肾功能的生化指标,并对肝、肾进行病理学观察.结果表明,1)3种纳米材料均可导致大鼠体重明显降低,但对肝、肾脏器系数无明显影响;2)病理学观察发现,3种纳米材料均可导致大鼠肝细胞轻度脂肪变性,肾脏则无明显改变;3)3种纳米材料均可导致大鼠肝功能异常,部分肝功能指标如谷草转氨酶(AST)、碱性磷酸酶(ALP)、谷丙转氨酶(ALT)等出现显著降低;4)3种纳米材料均可导致大鼠肾功能异常,部分肾功能指标如尿酸(UA)、肌酐(CREA)、尿素氮(BUN)等出现显著升高或降低.以上结果提示,经呼吸道染毒的Nano-SiO2、Nano-Fe3O4和SWCNTs均可对大鼠肝、肾产生一定的毒性效应.     

基于模式生物秀丽隐杆线虫的环境污染物生殖毒性研究进展

由于人类社会的发展,环境污染也越来越严重,研究环境污染物对生态及人类健康的影响极为重要。生殖系统是人和动物繁衍后代的重要系统,常见环境污染物对生殖系统的影响正引起研究人员的广泛关注。秀丽隐杆线虫具有身体透明、品系丰富和遗传背景清楚等优点,为生殖毒理学研究提供了一个便利的平台。以秀丽隐杆线虫为模型已对多种环境污染物的生殖毒性进行了评价。本文重点叙述了重金属、纳米材料、有机物等化学污染,辐射、磁场等物理污染,以及病毒等生物污染对秀丽线虫生殖系统的影响,并归纳讨论了环境污染物造成生殖功能障碍的几种主要机制,如氧化应激、DNA损伤、内质网应激以及神经损伤等,但不同类型污染物的毒性效应与其自身的物化性质紧密相关。环境污染物诱导的生殖毒性中不同响应机制之间的关联性、不同发育阶段的敏感性差异、污染物的传代效应以及有效的缓解方式的筛选等都有待进一步的开展。     

基于植物重金属毒性的陆地生物配体模型(t-BLM)研究进展

陆地生物配体模型(t-BLM)是生物配体模型(BLM)理论在陆地生态系统中的应用,目的是通过量化土壤重金属形态、土壤基本性质以及生态毒理剂量-效应三者之间的关系,评价重金属对陆生生物的毒性。BLM已经成功地预测重金属对水生生物的毒性,但t-BLM的发展相对较为缓慢。基于植物重金属毒性综述了t-BLM近年来国内外的研究进展,介绍了t-BLM的原理、基于t-BLM的重金属(Cu、Ni、Zn、Cd等)的植物毒性及其影响因素,并且提出基于植物重金属毒性的t-BLM研究面临的主要挑战。     

非洲爪蟾蝌蚪脑神经细胞体外培养方法的建立(Establishment of an in Vitro Method for Culturing Brain Neurons from Xenopus laevis Tadpoles)

体外培养的神经细胞是神经毒性机制研究和神经毒物筛查的重要材料.目前鼠体外神经细胞的应用最为广泛.鉴于近年来发育生物学的模型动物非洲爪蟾越来越多地应用于毒理学研究,论文建立了一种体外培养非洲爪蟾脑神经细胞的方法.该方法取52～53阶段的非洲爪蟾蝌蚪的脑组织,在L-15培养液中直接吹打获得分散细胞,接种于包被多聚赖氨酸的培养板中,22℃培养.培养细胞状态良好,72小时后神经元细胞初步建立神经网络.用β2tubulin7B9可对脑神经元细胞进行荧光染色,鉴别神经突的生长和神经网络的形成.与鼠脑神经元细胞体外培养方法比较,该方法具有无需胰蛋白酶分离、无需胶质细胞共培养、可同时操作多只脑、能获得大量细胞等简单快捷的特点.因此,体外培养的非洲爪蟾蝌蚪脑神经细胞可作为目前体外神经毒理研究中鼠脑神经元的补充材料,用于神经毒性机制的研究和神经毒物的筛查.     

化学品厌氧生物降解QSBR预测模型研究

收集了155种有机化学品厌氧生物降解数据,以随机抽取的109种物质作为训练集,另外46种物质作为验证集,通过结构式拆分得到各基团,分别采用多元线性回归和BP人工神经网络2种算法对有机化合物结构与生物降解性定量关系(QSBR)进行研究。结果表明,多元线性回归模型验证集正确率为78.26%,总正确率为84.52%;BP人工神经网络模型验证集正确率为82.61%,总正确率为90.32%。可见,BP人工神经网络算法相对优于多元线性回归算法。     

3D类器官模型的研究进展及其在化学品毒理学评价中的应用展望

化学品毒理学评价主要采用2D细胞培养体系和动物实验模型,但2种模型均存在一定的局限性.2D细胞培养常用特定细胞系,与体内多细胞组织及其生理功能差异较大.动物实验耗时、昂贵,并受伦理学限制,且存在种属差异问题.3D类器官模型可模拟组织器官的复杂结构和功能,产生细胞间和细胞-基质相互作用,与体内生理反应更为相似,因此能更准确地反映毒性效应和机理.类器官模型在化学品毒理学评价领域具有良好的应用前景,将显著提升毒理学基础研究能力以及对化学品风险评价和管理的支撑作用,但相关研究尚处于起步阶段.本文从类器官的生理学特性、构建方法及组织类型等方面,重点讨论了类器官模型在化学品毒理学研究中的适用性,并提出了存在的挑战和对策.     

化学品环境暴露评估模型研究进展

各国政府高度重视化学品生产使用引发的环境问题,研发了一系列环境暴露预测模型,包含了点源暴露到面源暴露各种排放模式,局部暴露、区域暴露及洲际暴露的各种预测尺度,筛选评估到确认水平的不同评估层级,用于评估化学品的潜在风险。本文从模型功能、机理出发,综述了化学品环境暴露评估涉及的排放估计、水/土/气、多介质以及食物链评估模型,以期为推动我国化学品环境暴露模型的研发提供参考。     

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...     

环境内分泌干扰物对鱼类性别决定的影响研究进展

水体中的环境内分泌干扰物能够影响鱼类性别决定过程,对鱼类产生明显的雌、雄性化效应.为深入研究环境内分泌干扰物对鱼类性别决定的影响及其机制,论文介绍了鱼类性别决定基因SRY和DMY基因在鱼类性别决定中的作用,以及Sox、DMRT、CYP和Vasa、Dax1、Foxl2等鱼类性别决定相关基因对鱼类性别决定的调控作用,综述了各类环境内分泌干扰物引起的鱼类雌、雄性化效应的最新研究进展,在此基础上探讨了环境内分泌干扰物影响鱼类性别决定的作用机制,并展望了该领域今后的重点研究方向.     

有机污染物生物降解性预测模型

生物降解性是评估污染物环境持久性的重要依据,也是化学品是否获准生产及进入市场的评价指标。采用17位生物降解领域专家评估的生物降解等级数据,通过功能树(FT)算法建立了包含15个分子结构参数的初级生物降解和最终生物降解预测模型。外部验证结果表明,模型具有较好的预测准确性,初级生物降解性加权准确度(weighted accuracy,WA):训练集WA=84.1%,验证集WA=78.9%;最终生物降解性WA:训练集WA=91.0%;验证集WA=83.6%。预测正确性对化合物的杠杆值作图,表征了生物降解性模型的应用域。     

基于三维石墨烯去除水体中四环素

三维石墨烯具有较大的比表面积和独特的空间孔结构,为捕获抗生素提供大量的活性位点,能够促进抗生素在多孔网络结构的运输。本研究采用化学还原自组装方法制备了有序多孔结构的三维石墨烯(3DG),并将其应用于去除水体中的四环素(TC)。研究结果显示,TC在3DG的吸附过程同时符合伪二级动力学和Langmuir方程。在最佳吸附pH=6时,3DG对TC最大饱和吸附量达到322.58 mg·g^-1,并具备良好的再生性能,经过5次吸附-解吸重复试验后,3DG对水体中TC的去除率仍可达68%。因此,3DG是一种在环境分析领域具有良好应用前景的吸附材料。     

外源化合物在鱼体内生物半减期的QSAR模型

生物半减期(t1/2)是评价外源化合物在鱼体内蓄积效应的重要参数。实验测定t_(1/2)的速度慢、成本高,难以满足化学品生态风险评价的需求,需要发展替代实验的模型预测方法。本研究搜集了653种化合物t1/2实测值,采用多元线性回归(MLR)和支持向量机(SVM) 2种方法,建立了鱼体logt1/2的定量构效关系(QSAR)预测模型。MLR模型的校正决定系数(R(adj)~2)为0.751,均方根误差(RMSE_(train))为0.587,去一法交叉验证系数(Q_(LOO)~2)为0.735,外部验证系数(Q_(ext)~2)为0.682,这表明模型具有较好的拟合度、稳健性和预测能力。SVM模型具有更好的拟合和预测能力(R_(adj)~2=0.839,RMSE_(train)=0.457,Q_(ext)~2=0.708)。采用Williams法对模型的应用域进行表征。所建模型可用于预测多环芳烃、多氯联苯、多溴联苯醚、有机磷农药、药物等典型化合物,以及其他烷烃、环烷烃、烯烃、醇、醚、酸、酯、酮、含卤素化合物、芳香族化合物、含硫、氮、磷化合物的在鱼体内的logt1/2值。     

污水处理厂暴露模型参数及对化学品归趋的影响

污水处理厂(STP)暴露预测模型是评估化学品环境归趋的重要手段。调研和实际测定了中国典型污水处理厂的处理工艺、污水特征及环境条件等参数,结果显示,中国STP进水的生化需氧量(BOD5)和悬浮颗粒浓度(SS)普遍低于欧盟。应用欧盟Simple Treat模型,比较了2,6-二叔丁基苯酚、2,4-二叔戊基苯酚和1-萘酚3种化学品在中国和欧盟场景参数下的归趋差异。结果显示,中国场景参数下3种化学品进入污泥的比例较低,向水体中排放比例较高,水环境风险较大。模型灵敏度分析结果表明,进水BOD5、进水SS、活性污泥有机碳含量和环境温度是影响化学品环境归趋的主要因素。     

Limitations of Gravity Models in Predicting the Spread of Eurasian Watermilfoil

Abstract: The effects of non‐native invasive species are costly and environmentally damaging, and resources to slow their spread and reduce their effects are scarce. Models that accurately predict where new invasions will occur could guide the efficient allocation of resources to slow colonization. We assessed the accuracy of a model that predicts the probability of colonization of lakes in Wisconsin by Eurasian watermilfoil (Myriophyllum spicatum). We based this predictive model on 9 years (1990–1999) of sequence data of milfoil colonization of lakes larger than 25 ha (n =1803). We used milfoil colonization sequence data from 2000 to 2006 to test whether the model accurately predicted the number of lakes that actually were colonized from among the 200 lakes identified as being most likely to be colonized. We found that a lake's predicted probability of colonization was not correlated with whether a lake actually was colonized. Given the low predictability of colonization of specific lakes, we compared the efficacy of preventing milfoil from leaving occupied sites, which does not require predicting colonization probability, with protecting vacant sites from being colonized, which does require predicting colonization probability. Preventing organisms from leaving colonized sites reduced the likelihood of spread more than protecting vacant sites. Although we focused on the spread of a single species in a particular region, our results show the shortcomings of gravity models in predicting the spread of numerous non‐native species to a variety of locations via a wide range of vectors.