一种筛选对有机污染物敏感性藻类的方法

本发明涉及识别敏感性物种，特别是涉及一种筛选对有机污染物敏感性藻类的方法。

背景技术：

1、藻类是水生生态系统重要的初级产生者，是全球碳氧通量的重要调节者，并对碳、氮、磷、硫等元素的生物地球化学循环具有重要驱动作用。随着有机化学品在全球范围内的大量使用，水污染形势日益严峻，藻类在水环境中频繁受到各种有机污染物的胁迫。研究表明藻类对水环境中的有机污染物敏感；在有机污染物的胁迫下，藻类的光合作用，生长速率，细胞结构等均容易发生改变。有机污染物引起的藻类数量和组成的变化将破坏水生生态系统的平衡，因此亟需识别对有机污染物敏感藻类，阐明污染物对藻类群体的影响。

2、目前有关有机污染物对藻类毒性效应的研究均基于一些模式藻类。例如中国专利cn110241173a公开了一种利用混合绿藻评价单一三唑类杀菌剂农药毒性的方法。利用模式藻类羊角月牙藻（selenastrum capricornutum）、斜生栅藻（scenedesmus obliquus）、蛋白核小球藻（chlorella pyrenoidosa）三种藻混合培养（混合绿藻）评价三种典型农药三唑类杀菌剂（三唑酮、腈菌唑、戊唑醇）污染物的单一毒性。为更好地评估有机污染物的生态效应，首先需要识别出对不同有机污染物的敏感性藻种，以敏感藻类作为毒理研究的对象能更全面地评估污染物的生态风险。

3、目前，不同物种对污染物的敏感程度往往通过毒理实验比较污染物对物种（ec50）的半数效应浓度所确定。例如中国专利cn106841431a公开了一种水环境中ppcps生态风险评价方法。以细菌、藻类、无脊椎动物和鱼类等水生有机体为受试生物，采用半数效应浓度评估目标ppcps化合物的生态风险程度。中国专利cn106841431a的不足之处在于，所选用的受试藻类均为标准方法中指定的藻类，而不同藻类对不同污染物的敏感性不同，实验室测试结果并不能正确评价污染物在实际水体中的危害。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供了一种筛选对有机污染物敏感性藻类的方法。本发明提供的方法基于实际水环境样品，筛查对不同污染物敏感性的藻类，对正确评价实际水体中污染物对藻类的危害具有重要意义。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、本发明提供了一种筛选对有机污染物敏感性藻类的方法，包括以下步骤：

4、采集目标区域多个点位的样本，获取所述样本中有机污染物的种类和浓度数据；

5、提取所述样本中的藻类样本，获取藻类的物种和丰度数据；

6、将所述样本中有机污染物的浓度数据与所述藻类的物种和丰度数据进行相关性分析，相关系数r < -0.6且显著性指标p < 0.05的藻种为所述有机污染物的敏感性藻种。

7、优选的，获取所述样本中有机污染物的种类和浓度数据的方法包括液相色谱串联质谱法。

8、优选的，所述有机污染物包括抗生素、全氟及多氟烷基化合物、农用化学品或药物及个人护理品。

9、优选的，获取藻类的物种和丰度数据的方法包括：对所述藻类样本进行扩增子测序。

10、优选的，所述点位的数量 ≥ 20个。

11、优选的，所述相关性分析的方法包括spearman相关性分析。

12、优选的，所述目标区域为水域。

13、有益效果：

14、本发明提供了一种筛选对有机污染物敏感性藻类的方法，包括以下步骤：采集目标区域多个点位的样本，获取所述样本中有机污染物的种类和浓度数据；提取所述样本中的藻类样本，获取藻类的物种和丰度数据；将所述样本中有机污染物的浓度数据与所述藻类的物种和丰度数据进行相关性分析，相关系数r < -0.6且显著性指标p < 0.05的藻种为所述有机污染物的敏感性藻种。本发明提供的方法基于天然样品中有机污染物与藻类的相关性分析，从而可以快速筛选敏感性藻类，可以高效辨别不同有机污染物对藻类群体的影响，对于污染物的管控和治理具有重要意义。

技术特征：

1.一种筛选对有机污染物敏感性藻类的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述样本中有机污染物的种类和浓度数据的方法包括液相色谱串联质谱法。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述有机污染物包括抗生素、全氟及多氟烷基化合物、农用化学品或药物及个人护理品。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取藻类的物种和丰度数据的方法包括：对所述藻类样本进行扩增子测序。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点位的数量 ≥ 20个。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相关性分析的方法包括spearman相关性分析。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标区域为水域。

技术总结
本发明涉及识别敏感性物种技术领域，特别是涉及一种筛选对有机污染物敏感性藻类的方法。本发明提供的方法基于天然样品中有机污染物与藻类的相关性分析，从而可以快速筛选敏感性藻类，可以高效辨别不同有机污染物对藻类群体的影响，对于污染物的管控和治理具有重要意义。

技术研发人员：孙卫玲,游秀琪,朱婷婷,陈倩,刘思彤
受保护的技术使用者：北京大学
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1