多元和非等毒性比组成的典型反应性混合有机污染物定量结构-活性相关(QSAR)研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    20977067
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    35.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0601.理论环境化学
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

环境污染物的多元组成和非等毒性比暴露是一条普遍规律,然而目前反应性混合有机污染物的定量结构-活性相关(QSAR)研究仅停留在二元、等毒性比组成这一理想假设阶段。申请者首次从非等毒性比的角度,借鉴单一化合物的剂量-效应典型S型曲线研究方法,研究了二元混合物的剂量-效应关系,得到了混合物的联合毒性大小(TU)与所含单一化合物比例的对数lg(x/y)可能都是两条S型曲线剪刀差的初步结果。本申请拟通过大量数据进一步验证S型曲线剪刀差,并采用描述S型曲线的典型函数-累加正态分布函数F(x)等对其进行数学表征,从而推导出非等毒性比与等毒性比混合污染物毒性的相关关系,同时利用二维和多维正态分布函数揭示二元QSAR模型与多元的区别与联系,旨在建立一个适用于多元和非等毒性比组成的反应性混合有机污染物的QSAR模型。若获成功,将是个突破。

结项摘要

在国家自然科学基金的支持下,本项目自2010年1月依计划按时启动,目前已顺利完成预定的研究工作。本项目主要选取典型反应型化合物(腈化合物、醛化合物)、磺胺类抗生素等为研究对象,以明亮发光杆菌为主要模式生物,以发光抑制为毒性测定终点,测定了一系列多元非等毒性比混合物的联合毒性效应,并结合相应的量子化学结构描述符,构建了预测多元非等毒性比混合物联合毒性效应的QSAR模型,阐释了多元非等毒性比混合物联合毒性效应的变化规律,揭示了复杂混合物的联合毒性效应机制,为环境中复杂混合物联合毒性效应预测和生态风险评价提供了理论基础。主要创新点为:.   1. 首次提出应用毒性比——效应曲线来描述二元非等毒性比混合物联合毒性效应随组分浓度(毒性比)变化规律的方法,为研究其它二元非等毒性比混合物联合毒性变化规律提供了新思路,对于二元非等毒性比混合体系的生态风险评价和预测具有重要意义;.   2.系统研究了多元非等毒性比腈醛混合体系的联合毒性效应,建立了多元非等毒性比混合物联合毒性效应的QSAR预测模型,为环境中复杂的多元非等毒性反应型混合物的联合毒性效应预测提供了科学依据,对于混合物生态风险评价和预测具有重要理论价值;.   3.系统研究了多元非等毒性比腈醛混合物联合毒性效应变化规律,提出关键组分这一新概念,指出关键组分对混合体系的联合毒性效应起主导作用。在此基础上,深入研究了关键组分、毒性比、组分数目对多元混合体系联合毒性效应的影响规律,为环境中反应型混合物联合毒性预测和联合毒性机制阐释提供了理论基础;.   4.基于过渡态理论,提出了解释多元非等毒性比腈醛混合体系联合毒性效应变化规律的“钓鱼假说”,揭示了多元腈醛混合物联合毒性效应变化规律的内在机制,为多元非等毒性比反应型化合物混合体系联合毒性效应的机制研究提供了新思路、新方法。.   本课题申请时预计发表论文10篇,其中SCI收录7篇。目前以上计划已顺利并超额完成,共撰写论文16篇(其中已公开发表SCI论文12篇,1篇投稿当中,会议论文3篇),申请发明专利4项。以上研究成果的表明本课题的研究结论为国内外同行专家所认可。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A K (ow) -Based QSAR Model for Predicting Toxicity of Halogenated Benzenes to all Algae Regardless of Species
基于 K (ow) 的 QSAR 模型,用于预测卤化苯对所有藻类(无论物种)的毒性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Ming Zeng;Zhifen Lin;Daqiang Yin;Yalei Zhang;Deyang Kong
  • 通讯作者:
    Deyang Kong
The joint effects of sulfonamides and their potentiator on Photobacterium phosphoreum: Differences between the acute and chronic mixture toxicity mechanisms
磺胺类药物及其增效剂对磷光杆菌的联合作用:急性和慢性混合物毒性机制的差异
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Chemosphere
  • 影响因子:
    8.8
  • 作者:
    Xiaoming Zou;Zhifen Lin;Ziqing Deng;Daqiang Yi
  • 通讯作者:
    Daqiang Yi
A novel QSAR model of binary mixtures at non-equitoxic ratios based on their dose response curves
基于剂量反应曲线的非等毒比二元混合物的新型 QSAR 模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Dose-response
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Dayong Tian;Zhifen Lin
  • 通讯作者:
    Zhifen Lin
A Docking–based Receptor Library of Antibiotics and Its Novel Application in Predicting Chronic Mixture Toxicity for Environmental Risk Assessment
对接
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Environmental Monitoring and Assessment
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Xiaoming Zou;Xianghong Zhou;Zhifen Lin
  • 通讯作者:
    Zhifen Lin
Using Molecular docking to compare toxicity study of reactive compounds between different luminous bacteria
利用分子对接比较不同发光细菌之间活性化合物的毒性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Molecular Information
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ya Gao;Zhifen Lin
  • 通讯作者:
    Zhifen Lin

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其他文献

混合污染物联合毒性评价模型曲线和实际浓度效应曲线之间交叉现象的研究进展
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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基于低浓度抗生素Hormesis效应的细菌耐药性前体机制及相关阻遏新方法的研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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