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西藏农田土和农作物中多氯联苯的分布、环境行为和健康风险评估

王传飞, 龚平, 王小萍, 姚檀栋. 西藏农田土和农作物中多氯联苯的分布、环境行为和健康风险评估[J]. 生态毒理学报, 2016, 11(2): 339-346. doi: 10.7524/AJE.1673-5897.20151202003
引用本文: 王传飞, 龚平, 王小萍, 姚檀栋. 西藏农田土和农作物中多氯联苯的分布、环境行为和健康风险评估[J]. 生态毒理学报, 2016, 11(2): 339-346. doi: 10.7524/AJE.1673-5897.20151202003
Wang Chuanfei, Gong Ping, Wang Xiaoping, Yao Tandong. Distribution, Environmental Behavior, and Health Risks of Polychlorinated Biphenyls in the Tibetan Agricultural Soil and Crops[J]. Asian journal of ecotoxicology, 2016, 11(2): 339-346. doi: 10.7524/AJE.1673-5897.20151202003
Citation: Wang Chuanfei, Gong Ping, Wang Xiaoping, Yao Tandong. Distribution, Environmental Behavior, and Health Risks of Polychlorinated Biphenyls in the Tibetan Agricultural Soil and Crops[J]. Asian journal of ecotoxicology, 2016, 11(2): 339-346. doi: 10.7524/AJE.1673-5897.20151202003

西藏农田土和农作物中多氯联苯的分布、环境行为和健康风险评估

    作者简介: 王传飞(1987-),女,博士,研究方向为青藏高原环境污染,E-mail:wangchuanfei@itpcas.ac.cn
    通讯作者: 王小萍, E-mail: wangxp@itpcas.ac.cn
  • 基金项目:

    国家自然科学基金(41222010,41571463)

  • 中图分类号: X171.5

Distribution, Environmental Behavior, and Health Risks of Polychlorinated Biphenyls in the Tibetan Agricultural Soil and Crops

    Corresponding author: Wang Xiaoping, wangxp@itpcas.ac.cn
  • Fund Project:
  • 摘要: 南亚排放的多氯联苯类污染物(PCBs)可随大气传输到西藏南部,并沉降到农田等区域。农田中的PCBs能够经食物链进入人体,从而可能对人体健康产生影响。但目前尚无西藏农田PCBs环境过程和农作物健康风险评估的研究。本研究通过同步采集西藏农田土壤和农作物,发现西藏农田土壤、青稞和油菜PCBs的浓度均值分别为5.1 pg·g-1 dw、13.5 pg·g-1 dw和10.9 pg·g-1 dw,低于全球其他地区。青稞和油菜对PCBs的生物富集系数都大于1,说明PCBs在农作物中发生了生物富集现象。模型模拟结果显示,农田土壤中99.6%的PCBs都富集在土壤有机质中,只有0.38%的PCBs进入了植物根系。因此,青稞直接从大气中吸收PCBs是其对PCBs积累和富集的主要途径。基于饮食结构(青稞、牛肉、牛奶和酥油),西藏人群PCBs摄入均值为0.75 ng·kg-1 bw·d-1,低于安全阈值约一个数量级。PCBs的食物摄入不会对西藏居民健康状况产生明显影响。
  • 环境DNA[1](environmental DNA, eDNA)通常指从环境样品(如水样、泥样等)直接获取的DNA。环境样品中一般包含一定区域内存在的生物组织、排泄物以及分泌黏液等,通常被认为是环境DNA的主要来源[2]。从环境样品中提取DNA之后,通过PCR技术(Polymerase chain reaction, 聚合酶链式反应)扩增目标DNA片段,进一步检测分析环境DNA所携带的信息,以达到获取某一区域环境生物信息的目的[3-4]。在过去的十几年,环境DNA技术已经被逐步应用于生态环境监测(如判断某些物种的存在与否)的研究中。RONDON等[5]从土壤样品中提取环境DNA研究土壤微生物的多样性,并首次提出了environmental DNA这一术语。严格来讲,环境DNA技术于2008年开始被研究者应用于监测大型生物[6]。2010年开始,随着实时荧光定量PCR技术(qPCR)和DNA条形码技术的引入,环境DNA技术的应用从定性分析物种存在与否逐步扩展到定量分析物种丰度[1-2, 7-9]

    近年来,有研究[7]表明,存在于某一区域的生物可以通过环境样品(如水样、泥样等)并采用环境DNA技术检测到,这一新兴检测技术有可能显著提升生态监测效率。与传统生态监测方法相比,环境DNA技术有如下优点:该技术不需要捕获、捕杀目标生物,因此,是更为环境行为友好的监测手段;该技术通过PCR技术扩增目标DNA片段,对DNA的检出限低于1 pg,与传统方法相比对低丰度生物有更灵敏的检出限;该技术对于物种的鉴别基于基因序列而非传统方法的人眼判断,与传统方法相比对于物种鉴别的准确性更强。由于采样方式与判别标准不同于传统生态监测技术,环境DNA技术有望大幅提升生态监测的可行性与准确性。然而作为新兴生态监测手段,环境DNA技术仍然存在一些缺陷,如样品处理与检测手段有待进一步优化,环境DNA在环境中的迁移变化行为尚不明确等。着力解决这些问题可促进该技术的推广与应用,这些问题也是相关研究领域的重点研究课题。而对环境DNA降解动力学及环境影响因素的研究,可提高环境DNA数据对于周边环境的指示意义,如在不同的地域环境下,可根据周边环境特征通过获取的环境DNA数据,更准确地推断周边环境生物的丰度。

    作为新兴技术,目前大部分对环境DNA的研究局限于对环境水样的分析检测。有研究报道,温度[10-11]、pH[12]等环境变量是水体环境DNA变化的影响因素。底栖生物是重要的环境质量指示生物,多数底栖生物生活在表层沉积物中,因此,表层沉积物中的环境DNA同样值得关注。目前,对于表层沉积物中的环境DNA关注较少[9],环境DNA在表层沉积物中变化的主要影响因素仍然未知,需要进一步研究探索。本研究通过小试实验引入并培养底栖生物,以底栖生物为目标生物,通过采集表层沉积物提取环境DNA的方法,探究了模拟自然环境下水体表层沉积物中环境DNA含量变化与周边环境变量的关系,揭示了表层沉积物中的环境DNA对于周边环境变化的指示意义,为环境DNA变化动力学研究提供参考。

    本研究以日本大螯蜚(Grandidierella japonica)作为目标生物,引入不同的生物丰度,共进行了4组小试规模的实验研究,每组实验包括3个平行样本和1个空白样本,结果见表1。实验设置与部分实验数据参考本课题组已有的研究[9]。本研究所使用的日本大螯蜚来自实验室水族箱养殖。

    表 1  小试实验条件设置
    Table 1.  Setup of lab-scale experiment
    实验组被测生物数量/只石英砂/g人造海水/mL平行样数量/个
    A10701803
    B20701803
    C30701803
    D50701803
    空白样0701804
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    每个小试装置为1个250 mL烧杯(DURAN,德国),内装有70 g石英砂(HARIO WS-10BR,日本)作为沉积物和180 mL人工海水(配方见US EPA人工合成海水配方[13])。石英砂和海水在使用之前均已在灭菌锅中进行高温灭菌。实验启动时,4组小试装置中的平行样分别引入10、20、30和50只日本大螯蜚并依次命名为A组、B组、C组和D组,所有小试装置放入25 ℃恒温箱中运行并通过空气泵持续曝气。日本大螯蜚在实验装置中养殖4 d后全部取出,之后启动实验。在实验启动后的第0、6、12、18、24、72、144、264、384小时进行取样,每次取样从每个实验组烧杯中取出1.5 g表面石英砂和0.3 mL水样。石英砂用于环境DNA提取与qPCR分析,水样用于细菌数分析。在实验开始后,烧杯内水中的pH、DO(溶解氧)、盐度、电导率等指标在实验启动后的第0、72、144、264、384小时各检测1次。4个空白样只含有高温灭菌过后的石英砂和人造海水,在实验开始和结束后进行取样分析检测。

    从实验过程中所取的石英砂沉积物样品中,采用CTAB(cetyltrimethylammonium bromide)方法提取环境DNA,具体操作流程参见文献中的方法[8-9],最终将每个环境DNA样品分别溶于200 μL TE缓冲液。日本大螯蜚的动物组织DNA采用DNeasy Blood & Tissue Kit套件(QIAGEN, 德国)提取,具体操作参见厂商说明书;采用Qubit 3.0 Fluorometer仪器(Thermo Fisher Scientific, 美国)测定从动物组织提取的DNA浓度。

    在进行qPCR标准物制备时,本研究共使用3对PCR引物,通过美国国立生物技术信息中心(NCBI)数据库Primer-BLAST工具设计[8, 14],引物序列及PCR退火温度见表2。qPCR标准物为使用引物413F和413R通过传统PCR反应扩增纯化后的产物,标准物片段长度为413 bp。纯化后的标准物浓度通过Qubit 3.0 Fluorometer仪器测定,进而通过式(1)计算得出标准物中的DNA片段拷贝数[15],之后分成小份于-20 ℃保存备用。

    表 2  引物序列及PCR退火温度
    Table 2.  Nucleotide sequence of primers and PCR annealing temperature
    引物名称核苷酸序列 (5′~3′)产物长度/bp扩增目标区退火温度/ ℃
    126FGTTTTAGGTGCTTGGGCCAG126线粒体COI基因60
    126RAGCATGCGCTGTTACTGAGA
    413FCTTCGTTTTAGGTGCTTGGGC413线粒体COI基因55
    413RAGGAGGCCCCTGCTAAATGA
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    c=aNA660b (1)

    式中:c为标准物中DNA拷贝数,copies·µL−1);a为纯化后的标准物浓度,g·µL−1b为DNA片段长度,bp;NA为阿伏伽德罗常数。

    在进行qPCR检测沉积物样品中环境DNA片段含量时,每个提取出的环境DNA样品与平行样均进行2次平行qPCR检测,每个96孔反应板上包括2组拷贝数为1、10、100、1 000、1 000的qPCR标准物和3个空白对照样品。每个qPCR反应体系为20 μL,包括10 μL LightCycler® 480 SYBR Green I Master (ROCHE, 瑞士),正反引物126F与126R各0.3 μmol L−1,5 μL经超纯水10倍稀释的环境DNA提取液。qPCR反应在LightCycler® 480 Instrument II仪器上进行,首先在95 ℃下变性3 min;之后进入扩增程序并循环50次:95 ℃下解旋30 s,在60 ℃下退火30 s,在72 ℃下延伸1 min;循环结束后,进入熔解曲线程序,根据熔解曲线筛选出有效的qPCR反应并计算原环境DNA样品的拷贝数。

    水样的盐度、电导率和温度通过Mother Tool CD-4307 SD便携式手持检测仪测定,溶解氧通过Fuso DO-5509溶氧仪测定,pH通过LAQUA Twin pH计测定,水样中活细菌总数通过BD Accuri™ C6流式细胞仪检测。

    为探究环境变量对环境DNA含量变化的影响,本研究采用广义线性模型(General linear model,GLM)进行回归分析。假设环境DNA降解规律服从指数降解模型,以qPCR检测出的表层沉积物环境DNA片段含量在t时刻的降解速率(由指数降解模型求得[9])作为因变量,以环境变量中的生物丰度、总活菌量、pH、盐度、溶解氧作为自变量,缺失数据由前后2个时间点均值代替。由于水质电导率与盐度为相关非独立关系变量,因此,回归分析中未将电导率纳入自变量中。本研究所涉及的数据分析均在R语言[16](版本3.6.0)及其集成开发环境R Studio[17]上进行。

    本研究在实验中设置的空白样经qPCR检测,反应均为阴性,因此,认为本研究中不同实验组之间未受到DNA污染。实验期间,由qPCR检测出的环境DNA片段变化如图1所示,服从指数降解特征,对于实验期间环境DNA指数降解动力学研究可参见已有报道[9],4组实验中环境DNA的指数降解系数分别为0.044、0.021、0.029和0.005 5 h−1。4组实验组表层沉积物中的环境DNA含量在日本大螯蜚移除之后(0 h)迅速下降,在实验进行72 h后,基本降低至5 000 copies·g−1以下,并保持在这一较低含量水平。除此以外,在生物丰度较低的实验组(A,B)表层沉积物中,环境DNA片段含量低于生物丰度较高的实验组(C,D)。

    图 1  实验期间各实验组表层沉积物中环境DNA片段浓度的变化
    Figure 1.  Variation of eDNA content in surface sediment during experimental period

    本研究中4组实验组表层沉积物中的环境DNA含量在日本大螯蜚移除之后迅速下降,在实验进行72 h后降低至较低水平。已有研究[18-20]报道,水体中环境DNA在目标生物移除后在1~14 d之后,降低至无法检出的水平,其变化速度与本研究基本处于同一水平。然而对于深层底泥中的环境DNA,有相关研究报道可持续2 000[21]、4 000[22]、6 000[23]、12 600 a[24-25]后仍被检出。本研究与以往研究的主要区别为,本研究中环境DNA载体介质为表层沉积物而非深层底泥,这说明表层沉积物中的环境DNA与水体中的环境DNA可能具有相似的变化特征。可能的原因是表层沉积物与水体直接接触,其所携带的环境DNA所处的自然环境与水环境相似,因此,二者所含有的环境DNA具有类似的变化特征。

    实验期间,各实验组水样中总活菌量变化如图2所示。各实验组水样中的活菌含量在日本大螯蜚移除之后(0 h)迅速下降,在实验进行72 h后基本降低至较低含量水平。除此以外,在生物丰度较低的实验组(A,B,C)水样中,总活菌含量低于生物丰度较高的实验组(D),这可能由于生物丰度较高的实验组内含有较多的有机质,导致活菌含量较高[9]

    图 2  实验期间各实验组水样中活菌数的变化
    Figure 2.  Variation of viable bacteria count in water sample during experimental period

    实验期间,各实验组水样中pH、盐度、溶解氧、电导率变化如图3所示。各实验组水样中的pH在日本大螯蜚移除之后(0 h)缓慢上升,在实验进行264 h后pH保持在8左右;除此以外,在生物丰度较低的实验组(A)水样中,pH低于生物丰度较高的实验组(B,C,D)。各实验组水样中的盐度在日本大螯蜚移除之后(0 h)缓慢上升,在实验进行264 h后,盐度保持在2.6%~2.7%左右;除此以外,生物丰度较低的实验组(A)水样中盐度低于生物丰度较高的实验组(B,C,D)。各实验组水样中的电导率在日本大螯蜚移除之后(0 h)缓慢上升,在实验进行264 h后,电导率保持在4.5 S·m−1左右;除此以外,在生物丰度较低的实验组(A)水样中,电导率低于生物丰度较高的实验组(B,C,D)。各实验组在实验期间一直处于曝气状态,因此,水样中的溶解氧在整个实验期间保持相对稳定,未表现出明显变化趋势。

    图 3  实验期间各实验组水样中pH、盐度、溶解氧、电导率变化
    Figure 3.  Variation of pH, salinity, dissolved oxygen, and conductivity in water sample during experimental period

    在4组实验所检测的水质参数中,除溶解氧以外均表现出较明显的变化趋势。总活菌量表现出随时间下降的趋势,可能的原因是生物从反应器中移除后,反应器内部的有机物质随时间逐步被降解,导致微生物数量逐渐降低。pH、盐度、电导率随时间推移呈现初步上升趋势,可能的原因是反应器中的部分水分随着时间的推移蒸发,导致反应器内溶解性物质浓度上升。研究发现表层沉积物中环境DNA含量与实验组生物丰度呈正相关关系。有研究[18, 26-32]报道,物种丰度与环境DNA含量呈现一定程度的线性或指数正相关关系,可决系数在0.03~0.93之间。尽管环境DNA与生物丰度之间精确的数量关系目前尚未明确,但目前的研究发现至少证明了环境DNA存在定量估计生物丰度的可能性。

    本研究中表层沉积物中环境DNA片段降解速率与环境变量(包括生物丰度、总活菌量、pH、盐度、溶解氧)间回归关系如表3所示。水质参数中盐度与环境DNA片段降解速率呈显著负相关关系(回归系数=−3 673,P=0.005),pH与环境DNA片段降解速率呈显著正相关关系(回归系数=830.2,P=0.04)。生物丰度、总活菌量、溶解氧等水质参数与环境DNA片段降解速率呈正相关关系但不显著,回归系数分别为3.34、0.000 006、300。

    表 3  环境DNA片段降解速率与环境变量间广义线性回归结果
    Table 3.  Results of general linear regression between eDNA decay rate and environmental variables
    自变量回归系数标准差tP
    生物丰度3.344.021.8300.41
    总活菌量0.000 0060.000 0170.3660.72
    pH830.2387.22.1440.04
    盐度−6 0221 549−3.8880.000 5
    溶解氧3006010.5000.62
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    通过广义线性回归分析发现,环境DNA降解速率与水质盐度呈显著负相关关系,在盐度较高的环境下降解速率降低;与pH呈显著正相关关系,在pH较高的情况下降解速率上升。并与总活菌量、溶解氧等水质参数呈不显著正相关关系。由于实验模拟水质为常见海水水质,因此,本研究对环境变量的研究对于河口海湾底泥的环境DNA监测具有一定的参考价值。

    环境DNA技术是近几年新兴生态环境监测手段,目前的相关研究主要集中于水样与鱼类监测,而对于沉积物与底栖生物的研究相对缺乏。底栖生物经常被认为是环境质量指标生物,但其具有难以辨认捕捉的缺点,通过提取分析表层沉积物样品中的环境DNA,可以克服底栖生物难以辨认捕捉的缺点,从而提升监测效率。本研究发现表层沉积物中的环境DNA与水体中的环境DNA具有相似的变化特征,因此,同样可以用来表征某一区域较短时间内的环境质量变化。WEI等[33]对日本东京湾表层沉积物中的环境DNA进行了为期1年的持续取样研究,也发现表层底泥环境DNA的变化对于1个月以内的自然环境有较强的指示意义。

    目前,有关环境DNA的研究主要来自国外报道,来自国内的研究报道还较少。我国幅员辽阔,生态环境多样,随着社会经济的发展,我国环境监测的指标要求将逐步从理化性指标扩展到生物性指标,在这一趋势下,环境DNA技术有望对提高环境监测效率和效果起到较大的推进提升作用。

    1)通过小试实验模拟海水底泥环境,研究了表层沉积物中环境DNA的变化特征与环境变量的关系。研究发现,水体表层沉积物中的环境DNA在源生物体移除后72 h内,降低至较低含量水平,变化特征与水体中的环境DNA较为相似。

    2)通过广义线性回归分析发现,环境DNA降解速率与水质盐度存在显著负相关关系,与pH存在显著正相关关系。

    3)表层沉积物中的环境DNA对于周边环境变化具有一定的指示意义,在未来的研究中需要对二者之间更精确的数量关系进行进一步探索。

    致谢:感谢日本东京大学工学院都市工学系中岛典之教授、飞野智宏讲师提供的技术支持与论文写作指导!

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出版历程
  • 收稿日期:  2015-12-02
王传飞, 龚平, 王小萍, 姚檀栋. 西藏农田土和农作物中多氯联苯的分布、环境行为和健康风险评估[J]. 生态毒理学报, 2016, 11(2): 339-346. doi: 10.7524/AJE.1673-5897.20151202003
引用本文: 王传飞, 龚平, 王小萍, 姚檀栋. 西藏农田土和农作物中多氯联苯的分布、环境行为和健康风险评估[J]. 生态毒理学报, 2016, 11(2): 339-346. doi: 10.7524/AJE.1673-5897.20151202003
Wang Chuanfei, Gong Ping, Wang Xiaoping, Yao Tandong. Distribution, Environmental Behavior, and Health Risks of Polychlorinated Biphenyls in the Tibetan Agricultural Soil and Crops[J]. Asian journal of ecotoxicology, 2016, 11(2): 339-346. doi: 10.7524/AJE.1673-5897.20151202003
Citation: Wang Chuanfei, Gong Ping, Wang Xiaoping, Yao Tandong. Distribution, Environmental Behavior, and Health Risks of Polychlorinated Biphenyls in the Tibetan Agricultural Soil and Crops[J]. Asian journal of ecotoxicology, 2016, 11(2): 339-346. doi: 10.7524/AJE.1673-5897.20151202003

西藏农田土和农作物中多氯联苯的分布、环境行为和健康风险评估

    通讯作者: 王小萍, E-mail: wangxp@itpcas.ac.cn
    作者简介: 王传飞(1987-),女,博士,研究方向为青藏高原环境污染,E-mail:wangchuanfei@itpcas.ac.cn
  • 1. 中国科学院青藏高原研究所 中国科学院青藏高原环境变化与地表过程实验室, 北京 100101;
  • 2. 中国科学院青藏高原地球科学卓越创新中心, 北京 100101
基金项目:

国家自然科学基金(41222010,41571463)

摘要: 南亚排放的多氯联苯类污染物(PCBs)可随大气传输到西藏南部,并沉降到农田等区域。农田中的PCBs能够经食物链进入人体,从而可能对人体健康产生影响。但目前尚无西藏农田PCBs环境过程和农作物健康风险评估的研究。本研究通过同步采集西藏农田土壤和农作物,发现西藏农田土壤、青稞和油菜PCBs的浓度均值分别为5.1 pg·g-1 dw、13.5 pg·g-1 dw和10.9 pg·g-1 dw,低于全球其他地区。青稞和油菜对PCBs的生物富集系数都大于1,说明PCBs在农作物中发生了生物富集现象。模型模拟结果显示,农田土壤中99.6%的PCBs都富集在土壤有机质中,只有0.38%的PCBs进入了植物根系。因此,青稞直接从大气中吸收PCBs是其对PCBs积累和富集的主要途径。基于饮食结构(青稞、牛肉、牛奶和酥油),西藏人群PCBs摄入均值为0.75 ng·kg-1 bw·d-1,低于安全阈值约一个数量级。PCBs的食物摄入不会对西藏居民健康状况产生明显影响。

English Abstract

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