功能基因比率策略：一种评估石油污染土壤状态的新型分子工具

石油污染是全球性环境挑战，亟需高效监测与修复技术。研究人员通过建立二元功能基因比率分子工具，成功实现对石油污染土壤污染程度及时间线的精准评估。研究采用GC-MS和GC×GC-FID技术量化土壤烃类污染物，结合PAH-RHDα（多环芳烃环羟化双加氧酶）和bamA（6-氧代环己-1-烯-1-羰基-CoA水解酶）功能基因的qPCR分析，构建了PAH-RHDα-GN:bamA与PAH-RHDα-GP:bamA诊断比率。计算机基因挖掘验证了该比率在环境监测中的可靠性，为土壤污染评估提供了创新性分子标志物。

　　

石油泄漏造成的土壤污染治理面临全球性挑战。这项研究开创性地利用功能基因比率开发分子诊断工具，通过量化土壤中多环芳烃降解相关基因——革兰阴性菌的PAH环羟化双加氧酶(PAH-RHDα-GN)与革兰阳性菌的同源基因(PAH-RHDα-GP)，以及关键酶6-氧代环己-1-烯-1-羰基-CoA水解酶(bamA)，构建了精准评估污染程度与历时的新型生物标志物体系。

研究团队采用气相色谱-质谱联用(GC-MS)和全二维气相色谱(GC×GC-FID)技术，对污染土壤样本进行烃类定量分析。其中一组样本检测到154–478.64微克/克土壤的煤油浓度，另一组则低于11微克/克。宏基因组分析揭示：高浓度污染与革兰阴性菌双加氧酶基因表达呈正相关，而低浓度污染则与革兰阳性菌同源基因关联。

通过建立PAH-RHDα-GN:bamA和PAH-RHDα-GP:bamA基因比率模型，研究成功实现了对污染程度和持续时间的双重评估。计算机辅助基因挖掘(in-silico)验证了该比率模型的可靠性，为环境监测提供了创新解决方案。这项成果标志着功能基因比率策略在石油污染土壤分子诊断领域的重大突破。