低剂量混合环境激素的两阶段预测研究

The environmental hormones in the environment usually present in their mixtures with low concentrations. The accumulation of low-concentration environmental hormones and the potential environmental hazards and health risks of hormone mixtures are gaining worldwide ecological attentions. Environmental hormones are being detected in aquatic environments across the world due to their years of abuse. The current project will use Scenedesmus obliquus and Photobacterium phosphoreum as model organisms with the inhibitions on their growth and luminescence as the indicators, respectively. Mixtures of environmental hormones are the tested chemicals, and their concentrations are specified using random fixed concentration ray and uniform design, which can effectively describe their concentration distributions in the three-dimensional space. Based on the toxicity results, the concentration-response relations will be analyzed to reveal the toxicity pattern of environmental hormone mixtures. The CA and IA models will be set up to predict the toxicity results. Two Stage prediction models will be established to predict and evaluate the mixture toxicities. The results will provide the theoretical and experimental foundation for the toxicity evaluation and risk assessments of environmental hormones and their mixture in low concentrations.

环境激素低浓度和混合暴露是一种普遍规律。由低浓度混合的环境激素产生的累积与混合毒性具有潜在的环境危害与健康风险已引起国际上广泛的关注。环境激素类化合物是国内外广泛应用的化合物，由于多年的广泛使用已成为水环境中无处不在的污染物。本课题以斜生栅藻和明亮发光杆菌为检测生物，斜生栅藻生长抑制和明亮发光杆菌发光抑制为毒性效应指标，混合的环境激素类化合物为测试体系，利用随机固定浓度比和有效表征三维空间浓度变化的优化实验设计混合物浓度比构建一系列混合物，测试其毒性，分析与归纳其剂量-效应特征，揭示环境激素的毒性作用规律，建立混合毒性估计与预测模型（CA与IA模型），根据CA与IA模型分析与归纳其预测结果，整合CA与IA的两阶段预测模型（TSP）将其应用于混合物毒性预测与评估，为建立低浓度环境激素及其混合物毒性评估及风险评价提供理论基础与实验技术。

污染物混合暴露是一种普遍规律。混合物体系由于组成及浓度比不同具有完全不同于单个混合物组分的毒性变化规律。目前，关于混合物的完整毒性谱数据极度匮乏，现有毒性评估模型普适性欠佳因而不具备对未知混合物的预测能力。要建立混合物预测模型，首先需要有效表征混合物体系。本课题通过研究发展了有效表征混合物组分浓度空间变化的系统方法，使用有效描述二元与多元混合物中各组分浓度充分变化的直接均分射线法(EquRay)、等效应浓度比法（EECR）和均匀设计射线法(UD-Ray)，实现了在有限时间内对多元混合物进行研究，加快了从二元混合物研究向真正多元混合物研究的进程。应用微板毒性分析(MTA)采集由EquRay或UD-Ray设计的二元或多元混合物的浓度-效应数据，以此为多元混合物校正集，通过将混合物浓度分解为浓度加和预测浓度与独立作用预测浓度两部分，建立了两阶段预测模型（TSP）和改进整合加和模型INFCIM，提高了基于模糊集理论的整合模型的合理性。应用基于从上到下的效应分析思想探索混合物毒性相互作用，结合多个混合物的效应与各混合物组分浓度分数的相关分析，识别引起毒性相互作用的关键组分，建立了关键组分与混合物效应的相关模型。课题取得研究成果已发表学术论文8篇（含已接收待发1篇，不含准备投稿的4篇），其中SCI收录4篇，EI收录1篇，中文核心3篇。申请专利2项。培养获得硕士学位研究生2人。