具有高n原子数和复杂结构的氟化液晶单体在斑马鱼体内的组织特异性生物累积风险：计算机模拟与实验验证

《Journal of Environmental Chemical Engineering》：Tissue-specific bioaccumulation risk of fluorinated liquid crystal monomers with high nAtom and complex structure in zebrafish: an in-silico simulation and experimental verification

本研究通过分子对接、动态模拟和机器学习模型预测了174种FLCMs在斑马鱼脑、鳃、肠道、肝和肌肉中的生物累积潜力，发现鳃和肝组织累积度高，而脑、肠和肌肉较低。转录组测序验证了高累积FLCMs（如3bcHdFB和2O3cHdFP）对组织的更大影响。首次系统预测和验证FLCMs生物累积，为风险管理和绿色设计提供支持。

　　

栾晓伟|何伟|任海阳|李西西|李宇

华北电力大学环境科学与工程学院，中国北京102206

摘要

氟化液晶单体（FLCMs）是液晶显示器（LCDs）的关键原材料，具有高生物累积潜力，属于新兴污染物。然而，关于其生物累积的研究仍然有限。因此，本研究通过分子对接和分子动力学模拟方法，研究了174种FLCMs在斑马鱼大脑、鳃、肠道、肝脏和肌肉中的生物累积情况。结果显示，鳃（-121.121 kJ/mol）和肝脏（-118.234 kJ/mol）的生物累积水平较高，而大脑（-84.640 kJ/mol）、肠道（-85.900 kJ/mol）和肌肉（-86.311 kJ/mol）的生物累积水平较低。其次，采用机器学习方法建立了FLCMs富集与分子结构参数之间的多元线性回归模型。结果表明，含有更多芳香环和原子的FLCMs表现出更强的富集潜力，从而在斑马鱼组织中具有更高的结合亲和力。此外，与FLCMs具有相似结构特征的持久性有机污染物（POPs）也表现出类似的组织特异性累积模式，这两类物质均倾向于在斑马鱼的鳃和肝脏中积累。当FLCMs的芳香环和原子数量增加时，其在斑马鱼组织中的生物累积效应更为显著。转录组测序实验进一步验证了理论计算中具有高生物累积能力的FLCMs（如3bcHdFB和2O3cHdFP）会对斑马鱼组织造成更严重的影响。这是首次系统预测并验证FLCMs的生物累积现象，为FLCMs的风险管理和控制提供了依据，并为绿色FLCMs的分子设计提供了理论支持。

引言

液晶显示器（LCDs）广泛应用于计算机、电视、智能手机、广告牌和控制仪器等电子设备中。随着电子设备行业的快速发展，LCD的产量逐渐增加，但含有LCD产品的使用寿命却在缩短[1]。据估计，到2030年全球电子废物产量可能达到7470万吨[2][3]。液晶单体（LCMs）是LCD的主要原材料之一。LCMs难以与LCD使用的基底材料发生化学结合[3]，这导致其在LCD的制造、使用、回收和处理过程中释放到环境中[3][5][6][7]。湖泊环境沉积物样本中LCMs的浓度介于0.033-0.193 ng/g之间[3]。尽管LCMs在水中的溶解度较低，但仍能在鱼类体内积累，并通过食物链传播[8]。氟化液晶单体（FLCMs）占现有合成LCMs市场的很大比例（约48%），由于其改进的电光性能而在高端液晶材料中得到广泛应用[9][10][11]。因此，近年来在环境中广泛检测到FLCMs，且预计其生物累积能力和检测率高于其他LCMs和传统污染物[4][12][13]。例如，Cheng等人[2]在职业暴露人群的血清中检测到16种LCMs，其中FLCMs占比超过60%；Liu等人[14]发现，普通暴露人群血清中的FLCMs污染水平与新兴污染物（如多溴联苯醚、多环芳烃和多氯联苯（PCBs）相当甚至更高。然而，由于商业上使用的FLCMs种类繁多[5]以及缺乏标准分析方法[3]，目前缺乏统一的生物累积评估方法。鉴于现有研究数据不足可能导致对FLCMs生物累积潜力的低估，迫切需要填补这一知识空白，从而加深对这种新兴污染物的科学理解，并为基于证据的监管干预提供依据，以减轻其对环境和生物的负面影响。

系统地评估FLCMs的生物累积情况是必要的且高效的。先前的研究表明，LCMs在斑马鱼组织中具有特异性积累，其中39种LCMs在斑马鱼组织中的分布顺序为：肠道、大脑、鳃、肝脏和肌肉[15][16][17][18]。由于斑马鱼与哺乳动物基因组相似、体型较小、成本低廉且繁殖速度快[16][17][18]，传统实验方法常使用斑马鱼作为模型生物来研究污染物的生物累积。然而，实验方法耗时较长，难以揭示生物累积机制。因此，研究人员开发了分子对接和分子动力学等建模方法来模拟和评估污染物的生物累积[19][20][21]。结合能被广泛用于表征污染物与目标蛋白之间的相对相互作用强度，以反映污染物的潜在生物累积倾向[22]。因此，计算了FLCMs与斑马鱼蛋白的结合能，并利用这一数据来研究FLCMs的生物累积情况，结合机器学习方法分析了生物累积路径和机制。在生物累积评估后，还需要验证所开发方法模拟的FLCMs生物累积情况。转录组测序技术常用于揭示有机污染物的生物累积机制及其对生物体的影响[22][23]。具体而言，Liu等人[25]通过转录组分析检测了三氟磺酰胺（TFS）和三氟磺酰胺酸（TFSA）在蚯蚓中的生物累积情况，并发现了差异表达基因的主要累积途径。He等人[23]发现，暴露于电子废物后持久性有机污染物在人体血液中显著积累，并利用转录组测序技术揭示了性别差异下的基因表达差异。因此，可以基于基因表达水平的差异来分析暴露于FLCMs的斑马鱼组织的生物累积情况。

本研究的核心假设是，FLCMs在斑马鱼组织中的生物累积潜力存在组织特异性差异，这些差异在分子层面上与FLCMs的结构特征及其与脂肪酸结合蛋白（FABPs）的相互作用强度密切相关。因此，本研究旨在通过系统开发的计算机模拟方法（结合分子对接、分子动力学模拟、机器学习和偏最小二乘-结构方程建模（PLS-SEM）来探讨多种FLCMs在斑马鱼组织（大脑、鳃、肠道、肝脏和肌肉）中的潜在生物累积能力及其机制。补充了FLCMs的生物累积数据，揭示了FLCMs在斑马鱼组织中的关键累积途径及促进其生物累积的关键因素。本研究旨在通过理论计算与实验验证相结合，系统分析和验证FLCMs在斑马鱼中的生物累积及其机制。建立了一个多维框架，从FLCMs的关键结构特征及其组织富集途径到斑马鱼的生物反应，阐明控制FLCMs生物累积的关键结构特征和组织特异性积累模式。这项工作为未来绿色FLCMs的分子设计提供了科学基础和方法论支持。

节选内容

不同斑马鱼组织中FLCMs的生物累积-分子动力学模拟

本研究使用174种FLCMs和5种脂肪酸结合蛋白（FABPs，详见A2.1）作为配体分子和目标受体蛋白，分别研究其在斑马鱼大脑、鳃、肠道、肝脏和肌肉组织中的生物累积情况。斑马鱼大脑组织的Uniprot ID为Q9I8N9，鳃组织的NCBI ID为ACD37360，肠道组织的Uniprot ID为A0A8M2BI88，肝脏组织的Uniprot ID为Q9I8L5，肌肉组织的Uniprot ID为Q8UVG7（来自Uniprot数据库）

斑马鱼组织中FLCMs生物累积途径的差异与显著性分析

本研究采用中心趋势测量法、分层抽样法和PLS-SEM方法分析了FLCMs在斑马鱼组织中的生物累积差异。FLCMs的生物累积数据见表A1。

结论

总结而言，通过分子对接、分子动力学和PLS-SEM等理论方法补充并分析了174种FLCMs的潜在生物累积数据和生物累积机制。同时进行了转录组测序实验，以验证FLCMs在斑马鱼组织中的生物累积情况。共获得了174种FLCMs在不同斑马鱼组织（大脑、鳃、肠道、肝脏）中的870组潜在生物累积数据

未引用参考文献

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CRediT作者贡献声明

何伟：软件开发、方法学设计、实验实施、数据分析、概念构建。任海阳：软件开发、方法学设计、数据分析。栾晓伟：初稿撰写、软件开发、实验实施、数据分析。李西西：审稿与编辑、研究监督、概念构建。李宇：审稿与编辑、研究监督。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。

致谢

感谢国家自然科学基金（42307368）的资助。