土壤中石油污染的空间影响和毒理学效应：来自数学与代谢组学综合方法的见解

《Toxicology and Environmental Health Sciences》：Spatial and toxicological impacts of petroleum contamination in soil: insights from integrated mathematical and metabolomic approaches

石油污染土壤生态毒性评估：整合数学模型与代谢组学分析显示，距污染源越近（S1-S4）石油烃浓度越高，标准误差降低证实毒性增强。GC-MS检测出12种有害烃类（十四烷、十三烷等），主成分分析与热图显示代谢物水平随距离增加而递减，证实高浓度石油污染物显著抑制植物发芽和生长。该跨学科方法为污染土壤生态监测提供了高效解决方案。

　　

摘要

研究目的

本研究采用数学与代谢组学的综合方法，评估了石油污染对土壤的环境影响，旨在确定石油污染物的植物毒性和空间扩散特性。

研究方法

从距离污染源不同距离的四个地点采集土壤样本：S1（污染源处）、S2（1米远）、S3（3米远）和S4（5米远）。代谢组学分析重点关注植物的初级代谢物，特别是α-淀粉酶和蛋白酶，使用MetaboAnalyst软件和监督式偏最小二乘（PLS）技术进行检测。此外，还利用数学模型计算了植物的生长参数和发芽速度。

研究结果

分析结果显示，随着石油烃浓度的增加（从S1到S4），数学模型的标准误差逐渐减小，表明高污染水平对植物发芽的毒性效应更为显著。主成分分析表明，处理组S4的代谢物浓度最高，而S1的代谢物浓度最低，这归因于其更高的污染程度。通过GC-MS对受污染土壤的分析发现存在12种不同的有害烃类，包括十四烷、十三烷和十六烷。这些化合物对人类和环境健康构成严重威胁。热图分析显示代谢物水平的降序为：S4 ≥ S3 ≥ S2 ≥ S1。

结论

结合数学与代谢组学的综合方法为评估石油污染土壤的生态毒性提供了有效途径，同时展现了该方法在环境监测中的商业应用潜力。