At present, the different endocrine disruption of pesticide is usually screened by separately detecting levels of pesticide and biomarkers in bio-sample from different test models. Such approach hardly meets the screening for large amount of pesticides due to the complicated, overloaded and high cost of work. In the study, a novel method, named as targeted analytical analysis, will be developed to simultaneously determine target pesticide, protein biomarkers and small molecular biomarkers in serum with UPLC-MS/MS. The method will be then applied to simultaneously screen and evaluate multiple endocrine disruptions including estrogen-like disruption, androgen-like disruption, thyroid disruption and adipose endocrine disruption of some pesticides currently used by simultaneous detection of target pesticide, protein biomarkers and small molecular hormone biomarkers in serum using mouse as an in vivo model. The study aims to not only develop a new technology with high accuracy and efficacy, saving of time, cost and labor for screening of endocrine disruption of compounds, but also provide basic data for establishment of regulations for these pesticides.
当前,农药不同内分泌干扰效应的筛选需要使用多种生物测试模型,在不同生物测试模型中通过不同测试方法分别测定农药暴露浓度和不同类别生物标志物响应达到评价不同内分泌干扰效应的目的。然而,该方法操作繁杂、成本高昂,难以满足大量农药筛选的要求。本课题拟利用液质联用技术,发展一种能够同时检测同一生物模型中化合物暴露浓度和不同蛋白生物标志物及小分子生物标志物水平的定向分析毒理学方法;并选择当前正在使用的部分农药为测试化合物,以小鼠为受试模型,通过同时检测小鼠血液样品中受试农药、不同内分泌干扰效应的代表性蛋白生物标志物和小分子激素生物标志物的浓度水平,实现典型农药的雌激素干扰效应、雄激素干扰效应、甲状腺素干扰效应和脂肪内分泌干扰效应的同时评价。该课题将为化合物内分泌干扰效应筛选提供一种高效、可靠、快捷、经济的新技术平台,并为制定相关农药的控制标准提供必要的基础数据。
当前,农药不同内分泌干扰效应的筛选需要使用多种生物标志物测试模型,在不同生物测试模型中通过不同测试方法分别测定农药暴露浓度和不同类型生物标志物响应达到评价不同内分泌干扰效应的目的。然而,该方法操作繁杂,成本高昂,难以满足大量农药筛选的要求。本课题以雌激素系统、雄激素系统、甲状腺素系统、脂肪内分泌系统、神经内分泌系统等不同内分泌系统为目标系统,建立了同时测定这些系统中包括激素、受体、神经递质等多种生物标志物的方法。在此基础上,研究了蝇毒磷、丙溴磷、多效唑、丙环唑、戊唑醇、腈菌唑等农药对小鼠或斑马鱼的多种内分泌系统的干扰作用,并利用IBR(综合生物标志物响应指数法)和ToxPi(毒理学优先指数法)两种综合评价方法从生物标志物、内分泌系统和综合指数3个层次对农药的内分泌干扰效应进行了评价。本课题发展的建立的斑马鱼内分泌干扰效应综合评价模型对更多的化学品进行内分泌干扰效应筛选,获取这些化学品的内分泌干扰效应大小数据和干扰指纹图谱,并以此建库。这些数据库信息不仅有助于化学品的风险管理,还可以帮助揭示它们的内分泌干扰机制。此外,该模型还可用于实际水环境内分泌干扰效应评价,从生物毒性的角度评价水体质量,可作为目前基于化学指标评价方法的补充,丰富和完善水环境质量监测和健康评估的技术手段。
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数据更新时间:2023-05-31
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