换一批尿金属混合物与脂质氧化损伤的分子流行病学研究
Molecular epidemiological study of urinary metal mixtures and lipid oxidative damage
摘要目的 利用混合污染物统计学模型,探讨金属混合物中致机体脂质氧化损伤的主要毒性组分.方法 选取768名钢铁冶炼厂工人为研究对象.电感耦合等离子体质谱法测定尿液中钒(V)、铬(Cr)、锰(Mn)、镍(Ni)、砷(As)、锶(Sr)、镉(Cd)、铅(Pb)、硒(Se)、钴(Co)、铜(Cu)和锌(Zn)12种金属浓度;酶联免疫吸附法测定尿8-异前列腺素F2α(8-iso-PGF2α)浓度;采用MDA-硫代巴比妥酸加合物法测定尿中丙二醛(MDA)浓度.应用贝叶斯核机器回归(BKMR)、分位数g计算回归,分析尿金属与尿8-iso-PGF2α 和尿MDA水平的关联.结果 BKMR分析结果显示,当所有尿金属浓度均处于第50百分位数(P50)时,金属混合暴露的总效应使尿8-iso-PGF2α和尿MDA水平升高(P<0.05).当所有尿金属浓度处于P50与处于P25相比,尿8-iso-PGF2α水平增加36.72％、尿MDA水平增加34.24％.金属导致脂质氧化损伤的主要作用组分为Se、Cd、Zn,当其它尿金属分别固定在P25、P50、P75时,尿Se浓度每增加一个四分位间距,尿8-iso-PGF2α 水平分别增加30.7％、35.4％和41.2％;尿MDA水平分别增加35.3％、42.8％和54.7％.分位数g计算结果显示,金属混合物水平每增加25％,尿8-iso-PGF2α和尿MDA水平分别升高63.05％和61.23％.结论 金属混合暴露可能会引起机体脂质氧化损伤标志物水平升高,其中Se、Cd、Zn效应更为显著.
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关键词
脂质氧化损伤尿金属贝叶斯核机器回归分位数g计算lipid oxidative damageurinary metalsBayesian kernel machine regressionquantile g-computation
分类号
R12（环境卫生、环境医学）
栏目名称
DOI
10.13421/j.cnki.hjwsxzz.2023.10.001
发布时间
2023-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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