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20 2023-03
陈达团队ES&T: 揭示了新兴抗氧化剂在亚太地区及美国室内环境的污染特征及暴露风险
合成抗氧化剂(Synthetic Antioxidants)作为人类生活中的一类重要化学物质，被广泛应用于食品、个人护理产品、塑料、润滑剂和橡胶产品，以保护它们免受氧化降解。受其功能及特有理化性质影响，在使用过程中，合成抗氧化剂很容易释放到环境中，进而造成人体暴露，带来潜在健康危害。目前，关于合成抗氧化剂在环境中污染特征及暴露风险的研究不多，对于新兴合成抗氧化剂的研究更是十分稀少。基于上述，环境学院谭弘李博士、陈达教授及其合作者利用气相/液相色谱-串联质谱技术，系统地分析了亚太地区（包括中国、澳大利亚、越南）以及美国室内环境中40多种合成抗氧化剂（34种为新兴化合物）的污染水平及区域差异；并利用模型，评估了合成抗氧化剂对不同地区的成人/幼儿带来的潜在暴露和健康风险。研究结果表明，合成抗氧化剂以高浓度水平赋存于室内环境，部分新兴合成抗氧化剂（如DPG）的浓度远高于传统抗氧化剂（BHT）；从区域来看，合成抗氧化剂的污染特征在不同地区之间存一定的差异，以中国、澳大利亚、美国与越南之间尤为显著；而暴露模型评估结果表明，其对人体的暴露量远低于现有的个别抗氧化剂的参考剂量。由于抗氧化剂可能存在长期
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20 2023-03
水生态风险评价与管理团队ES&T：以毒性效应视角看中国水体污染状况
环境复合污染形势严峻，区域风险评估的前提是准确识别关键致毒物，科学合理的生物毒性终点是提高识别准确性的基础，而当前毒性终点选择多基于主观经验，缺乏区域污染相关性。作者建立基于文本挖掘和机器学习的事件驱动分类法，从14000余篇文献中归纳出26种事件驱动因子，集成分子起始事件和相关致毒物的数据集，绘制了我国各省市水污染毒性指纹，发现麻醉作用、雌激素和芳香烃受体效应是我国主要的毒性驱动因子。该分类法弥补了原文献中45%的机制描述缺口，能较准确完整地识别驱动因子，有效指导区域风险识别评估中生物测试组设计。图1. 依据历史文献报道的中国水体中典型的毒性作用机制类型图2. 中国各省市地区水体中被检出的毒性作用机制类型原文地址：Fei Cheng, Huizhen Li, Bryan W. Brooks, and Jing You*Signposts for Aquatic Toxicity Evaluation in China: Text Mining using Event-Driven Taxonomy within and among Regions.Environmental Scie
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20 2023-03
环境学院陈达团队ES&T：在塑料添加剂的高通量分析研究方面取得新进展
为提高塑料性能而添加的助剂被统称为塑料添加剂。塑料添加剂应用广泛、种类繁多、结构各异，常见的包括：塑化剂、阻燃剂、紫外稳定剂、抗氧化剂等。已有研究证实多种塑料添加剂具有内分泌干扰作用、致癌等毒性效应，可能对人群和生态系统健康带来不良影响。塑料添加剂的环境存在引起了研究者的广泛关注，然而已有研究通常仅限于少量代表性物质，缺乏对可能存在的塑料添加剂进行多组分高通量的阐述。暨南大学环境学院暨广东省环境污染与健康重点实验室刘晓途副研究员、陈达教授及其合作者以大气颗粒物为研究对象，采集了广东地区6个城市的94个大气细颗粒物（PM2.5）样品。通过建立高通量分析方法，定量了有机磷酸酯，邻苯二甲酸酯（PAEs），PAEs替代品，双酚类似物，紫外线稳定剂和抗氧化剂六大类共163种塑料添加剂，其中50余种均是鲜有或从未在大气颗粒物中被报道。结果表明近80种物质的检出率高于80％，塑料添加剂总浓度高达mg/g级别，浓度最高的一类化合物是PAEs，其次是PAEs替代物。根据浓度估算呼吸途径的日摄取剂量未超过化合物的参考剂量，但仍然不能忽视混合暴露而产生的潜在风险。上述研究揭示了大气颗粒物中上百种塑料添加剂的
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20 2023-03
环境学院陈达团队ES&T：在建立基于污染物暴露特征的跨胎盘转运趋势研究方面取得新进展
全球范围内母婴人群受到环境有机污染物的暴露风险，包括PAHs，OCPs，PCBs，PBDEs和PFASs，以及其他一些有机污染物等。环境污染物突破胎盘屏障侵入胎儿生命系统，是其影响胎儿发育健康的直接途径。环境流行病学分析已揭示，脐带血中的污染物浓度与出生结局及新生儿健康紧密相关，如胎儿宫内发育不良、低出生体重、早产、巨婴儿，甚至对整个生命周期健康以及成年疾病发生有潜在的风险。因此，了解污染物能否通过胎盘屏障进入胎儿生命系统及其跨胎盘转运效率，是阐述宫内暴露对后代健康影响的重要基础。暨南大学环境学院李静博士、陈达教授等基于环境流行病学报道数据与理论模型，建立了基于分子描述符的化合物跨胎盘转运能力预测模型，在众多环境污染物中，筛选出51种具有显著跨胎盘转运能力的有机污染物，在化合物的1790个代表性分子描述符中，筛选出15个分子描述符，可用于对新污染物跨胎盘转运系数的准确预测；此外，阐述了胎盘膜转运蛋白在污染物跨胎盘主动转运中的重要作用，发现部分污染物能同时与多个重要的膜转运蛋白有效结合，揭示了污染物与胎盘膜转运蛋白结合亲和力的化学特异性，为研究污染物的母婴传递机制提供了新的思路。图1
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20 2023-03
环境学院朱明山课题组WATER RES：在光热转换活化过硫酸盐技术降解有机污染物研究方面取得新进展
寻求经济高效的废水处理技术对保障人和水生态安全的意义重大。高级氧化废水处理技术是目前国内外的研发热点及有效方法之一。其中，基于过硫酸盐的高级氧化技术能产生比羟基自由基氧化能力更强的硫酸根自由基，且储存要求低、成本便宜、pH适应范围更广、选择性更好及半衰期更长，具有非常好的商业价值及应用前景。但单独的过硫酸盐氧化能力有限，需要进行激活。借助清洁可再生的太阳光活化过硫酸盐技术降解有机污染物的方法备受青睐。然而，光产生的电子只有很小一部分与过硫酸盐发生反应，有相当大比例的电子与空穴重新复合产生大量的热量而散发，这些热量的影响和利用往往被忽略。鉴于热量对活化过硫酸盐表现出的优势，将光能转化为热能具有较强的活化过硫酸盐的潜能，为过硫酸盐技术的开发及环境污染物的降解提供了新方法和新思路。暨南大学环境学院银仁莉博士、朱明山研究员联合广东工业大学环境健康与污染控制研究院敖志敏教授团队在环境领域知名期刊Water Research上发表了题为 “Near-infrared light to heat conversion in peroxydisulfate activation with MoS2:
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11 2022-01
环境学院叶锦韶教授团队助力广东省海上风电产业健康发展
2021年环境学院叶锦韶教授牵头的联合体中标了广东省海洋发展规划研究中心发包的《海上风电场的建设与运行对当地海洋生态系统影响的监测与评估技术服务采购项目》。项目合同金额462.12万元，其中到校经费310万元。项目成果已于2021年11月26日顺利通过了业主单位组织的专家验收。开发新能源是中国具有全球格局的长远战略布局，也是实现碳达峰、碳中和战略目标的重要保障。中国已将海上风电列为新时期新能源的主攻方向。海上风电产业投资大、产业链长、技术先导性强、经济体量和产业关联度大，是广东省实现新能源产业转型升级的巨大机遇。鉴此，广东省规划至2030年，海上风电总装机容量6685万千瓦，投资12033亿元，规划涉海面积10696 km2。中国海上风电产业正处于高速发展阶段，但该产业的生态环境影响研究尚处于起步阶段。叶锦韶教授团队通过大数据分析技术剖析了广东省23个海上风电项目所在海域的环境影响与生态效应；以珠海桂山海上风电场和阳江南鹏岛海上风电场为研究对象，开展了河口与近海典型海域海上风电场地理、气象、环境和生态多元信息的现场调查与研究，获得了建设性成果，形成了系统的研究报告、政府决策建议和地方标
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09 2021-04
环境学院水生态风险评价与管理团队ES&T：揭示了沙蚕肠道微生物的特征及对有机污染物的降解作用
对宿主而言，肠道菌群与其新陈代谢、免疫调节等生物功能密切相关，肠道菌群的失调会对宿主产生不利影响。野生动物的肠道微生物通常暴露于环境污染物中，并且参与某些污染物的降解过程。它们会影响宿主体内对外源物质的吸收、分布、代谢和消除，从而改变外源物质对宿主的毒性。因此研究环境污染物与肠道菌群的相互作用具有重要意义。在水生环境中，疏水性污染物通常积聚于沉积物中，影响底栖生物的生存环境。为了更好评估沉积物风险，进一步了解生物体内外源物质的生物转化过程，暨南大学环境学院暨广东省环境污染与健康重点实验室王大力副教授、游静教授等分析了海洋底栖多毛纲动物沙蚕（Nereis succinea）的肠道微生物概况，并揭示了肠道菌群降解各种有机污染物的能力，包括多环芳烃、杀虫剂、酚类化合物和合成麝香。研究发现，沙蚕肠道内的细菌、真菌和古菌等微生物群落结构在不同的区域有所不同，分别在前、中、后肠区域表现出不同的结构特征。肠道微生物的群落水平生理特征和肠道微生物降解污染物的能力表现出显著的肠道区域性和氧依赖性。厌氧菌降解污染物的活性更强，而中肠中的厌氧菌降解污染物的潜力最大。本研究为肠道菌群参与各种有机污染物的降解提
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09 2021-04
环境学院游静团队ES&T：创建大数据背景下毒性识别技术的新理念
精准识别关键致毒物是有效开展复合污染水环境的生态风险评价和管控的前提，而生物测试方法的选择直接制约着可识别的致毒物种类。团队前期研究工作中，运用有害结局路径理论指导成组生物测试方法的选择，同时发展仿生萃取和被动加标技术，将污染物致毒机制和生物有效性结合到毒性识别中，并提出了开展基于证据权重和毒性识别的复合污染流域风险评价的基本框架和技术指南。在此基础上，针对现今大数据科学的蓬勃发展趋势，研究团队近期提出了一种全新的致毒物分类方法（Event driven taxonomy，EDT），用于混合物体系的风险识别和评价，以期突破基于单一化学品风险评价的传统思维，革新复合污染条件下环境/健康/生态风险评价的新理念。该EDT可有效考虑毒性识别过程中致毒机制的影响，在环境胁迫物（不单局限于化学品，也可用于物理或生物等胁迫）与有害结局路径中的分子起始事件之间建立特征向量关系，并以历史文献数据结果和单一环境胁迫物的不良效应数据作为预测变量，实现数据驱动型毒性识别模式的构建。在该框架下，机器学习被用作致毒物分类，结合高通量筛查的组分筛选，用于指导基于生物效应为证据的毒性识别方法。同时，我们认为基于EDT
