基于非传统稳定同位素的大气细颗粒物中有害组分来源追踪和环境过程研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91543104
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    84.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0602.环境分析化学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The current understanding of toxic components and their sources and environmental processes of atmospheric fine particles (PM2.5) is quite unclear, which is a bottleneck of toxicological and health risk studies of PM2.5. A large obstacle is the lack of proper research tools. Non-traditional stable isotopes provide a new important approach to solve this problem and overcome some limitations in current studies on compositions and sources of PM2.5. In this application, we will focus on the sources and environmental processes of toxic components of PM2.5. We will establish new methods for high precision measurement of typical non-traditional stable isotope ratios associated with toxic components of PM2.5, and apply these methods in two aspects of studies: (1) development of methods for tracing potential sources of key toxic components of PM2.5 based on stable isotope signatures; (2) development of methods for studying environmental processes of key toxic components of PM2.5 based on environmental factor-controlled stable isotope fractionation. The research of this application will provide an important research tool for PM2.5. It is also expected to answer some unsolved problems in toxicological and health risk studies of PM2.5 and provide data for more effective controlling and reduction of health risk of PM2.5.
对大气细颗粒物(PM2.5)中关键有害组分及其来源、环境化学过程认识不清是PM2.5毒理与健康危害研究中的瓶颈问题之一,其主要原因就是缺乏有效的研究手段。非传统稳定同位素技术有望为解决这一问题提供重要的新途径,有效地克服目前PM2.5组分及其来源研究中存在的局限性。本项目拟针对大气PM2.5中有害组分的来源解析及环境过程开展研究,建立与PM2.5有害组分相关的典型非传统元素(Si、Cd、Fe)的高精度同位素分析方法,并应用于以下两个方面的研究:(1)建立大气PM2.5有害组分潜在污染源解析方法,利用同位素指纹信息实现PM2.5关键有害组分的来源追踪;(2)探讨稳定同位素分馏机理与环境影响因素,建立PM2.5有害组分的环境过程研究方法。本项目研究成果有望为大气PM2.5研究提供重要的研究手段,回答PM2.5毒理与健康危害中的若干重要科学问题,为有针对性地控制和减低PM2.5健康风险提供依据。

结项摘要

本项目按照计划书内容,开展了基于非传统稳定同位素的大气细颗粒物中有害组分来源追踪和环境过程研究。开发了一系列基于MC-ICP-MS的可应用于PM2.5及组分的多种稳定同位素(Si、Ag、Fe、Cu、Ti等)的高精度分析方法,建立了LA-ICP-MS的在线联用技术及原位成像技术,建立了基于Si同位素指纹的PM2.5来源解析及Si丰度指标的二次气溶胶评价方法,建立了Ag、SiO2等颗粒物稳定同位素指纹分析方法及来源甄别技术,为稳定同位素技术在PM2.5及其组分溯源的应用奠定了良好的研究基础。已在Nat. Nanotechnol.、Environ. Sci. Technol.、Anal. Chem.、Chem. Commun.等期刊发表SCI论文11篇(其中IF>5的7篇),中文核心期刊论文2篇,申请发明专利8项,已授权1项。负责人获得国家自然科学二等奖(排名第3)、中国分析测试协会科学技术奖(CAIA奖)特等奖(排名第1)、MIT Technology Review Innovators Under 35 China、中国环境科学学会青年科学家奖等奖励,并获得国家杰出青年科学基金、国家“万人计划”青年拔尖人才、中科院前沿科学重点研究项目等支持。总之,本项目研究取得了一系列重要的研究成果,达到了预期目标。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(0)
专利数量(8)
Fast screening of short-chain chlorinated paraffins in indoor dust samples by graphene-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Talanta
  • 影响因子:
    6.1
  • 作者:
    Huang Xiu;Liu Qian;Gao Wei;Wang Yawei;Nie Zhou;Yao Shouzhuo;Jiang Guibin
  • 通讯作者:
    Jiang Guibin
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    分析测试学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林悦;刘倩;林振宇;江桂斌
  • 通讯作者:
    江桂斌
非传统稳定同位素在大气颗粒物溯源中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国科学:化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    苏鹏;陆达伟;杨学志;王伟超;刘倩;江桂斌
  • 通讯作者:
    江桂斌
Natural Silicon Isotopic Signatures Reveal the Sources of Airborne Fine Particulate Matter
天然硅同位素特征揭示了空气中细颗粒物的来源
  • DOI:
    10.1021/acs.est.7b06317
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Environmental Science & Technology
  • 影响因子:
    11.4
  • 作者:
    Lu Dawei;Liu Qian;Yu Miao;Yang Xuezhi;Fu Qiang;Zhang Xiaoshan;Mu Yujing;Jiang Guibin
  • 通讯作者:
    Jiang Guibin
3D printing of graphene-doped target for Q2 ‘‘matrix-free’’ laser desorption/ionization mass spectrometry
3D 打印石墨烯掺杂靶材,用于“无基质”激光解吸/电离质谱分析
  • DOI:
    10.1039/c7cc09649f
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Chemical Communications
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Dingyi Wang;Xiu Huang;Jie Li;Bin He;Qian Liu;Ligang Hu;Guibin Jiang
  • 通讯作者:
    Guibin Jiang

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  • 通讯作者:
    黄冬梅

其他文献

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大气细颗粒物毒理与健康效应的研究集成与理论提升
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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