基于HPLC/Q-TOF MS的4種農藥聯合暴露人群的代謝組學研究

張艷欣，楊 鑫*，謝冰潔，佘永新，杜鵬飛，鄒 攀，

金 芬2，金茂俊2，邵 華2，王珊珊2，鄭鷺飛2，王 靜2*

(1.哈爾濱工業大學 化工學院，黑龍江 哈爾濱 150090；2.中國農業科學院農業質量標準與檢測技術研究所，北京 100081)

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基于HPLC/Q-TOF MS的4種農藥聯合暴露人群的代謝組學研究

張艷欣1，楊 鑫1*，謝冰潔2，佘永新2，杜鵬飛2，鄒 攀1，

金 芬2，金茂俊2，邵 華2，王珊珊2，鄭鷺飛2，王 靜2*

(1.哈爾濱工業大學 化工學院，黑龍江 哈爾濱 150090；2.中國農業科學院農業質量標準與檢測技術研究所，北京 100081)

采用基于高效液相色譜-飛行時間質譜聯用(HPLC-TOF MS) 的代謝組學方法，研究了啶蟲脒、高效氯氟氰菊酯、聯苯菊酯、甲氨基阿維菌素苯甲酸鹽4種農藥聯合暴露所致的施藥人群尿液中內源性代謝物的變化。采集30位農民噴灑4種復合農藥前和噴灑農藥期1，3，5，7 d的尿液進行檢測。提取正常尿液中常見代謝物并通過質控樣品評價手段進行分析，結果表明該方法具有良好的穩定性和精密度，可用于尿液中代謝物分析。多變量分析結果表明，暴露人群施藥前后尿液的代謝物含量存在較大差異。對選取的36個差異離子進行鑒定，確定了8個生物標志物的結構。結果顯示聯合暴露組人群尿液中多巴胺、5-羥色胺、酪氨酸、色氨酸、牛磺酸和馬尿酸的含量顯著下降；犬尿素和肌酸的含量顯著上升。4種農藥聯合暴露導致接觸人群尿液中色氨酸代謝途徑的中間產物含量降低，肝代謝和能量代謝相關的代謝物蓄積，可能與神經系統和肝臟功能的受損有關。

聯合農藥；代謝組學；高效液相色譜-飛行時間質譜聯用；生物標志物

近年來，農藥中毒一直是農民的主要職業危害和農村的主要公共衛生問題，由于農作物多種病蟲害并存且害蟲普遍表現出耐藥性，農民越來越多地將多種農藥混合使用[1]。目前混配農藥在殺蟲劑登記品種中占相當大的比例，農藥中毒報告也證實農藥混劑中毒事件逐年增多，對使用者的健康造成嚴重威脅[2]。因此，對不同殺蟲劑混配后的聯合毒性和機制進行評估意義重大。

多種農藥暴露導致的健康危害很難簡單地通過對污染物進行傳統毒性試驗而推斷其綜合毒性效應。而代謝組學可通過分析機體體液中代謝物譜的變化，探索機體的整體生物學狀態[3-7]。中國科學院動物研究所伍一軍課題組[8]以目前我國常用的化學農藥毒死蜱和甲萘威為研究對象，通過基于核磁共振(NMR)的代謝組學方法，得到了連續單獨及混合染毒農藥90 d的大鼠血清的1H NMR代謝物譜。通過模式識別技術和多元變量分析發現，毒死蜱和甲萘威單獨染毒及復合染毒均可引起大鼠肝臟線粒體能量和脂肪酸代謝紊亂。基因組學和蛋白質組學是研究毒物毒性和毒性機制的有效手段，然而有些毒物可能不影響基因的調節和表達，因此單從基因組和蛋白質組的角度并不能非常準確地評價毒物的毒性[9-10]。但當毒物進入機體后，會引起生物體內多種不同代謝路徑上的內源性代謝物的比例、濃度發生變化[11]。將這些代謝物信息與生理過程中的生物學變化聯系，可進一步確定相關毒物的特異性生物標志物。Bonvallot等[12]應用HPLC-MS/MS技術分析法國糧食作物產區布列塔尼83名孕婦的尿液，發現處于農藥暴露區域的孕婦代謝譜異常，甘氨酸和蘇氨酸等上調，檸檬酸下調。Wolff等[13]采集紐約地區不同民族的404位多氯聯苯、乙烯和有機磷職業暴露者的尿液，發現對氧磷酶發生明顯改變，可作為以上幾種污染物的生物標志物。

本文收集山西省萬榮縣周王村4種農藥復合暴露人群的尿液進行毒性評估，該村土地面積4 000余畝，耕地面積3 700多畝，其中3 000畝土地種植桃樹，農藥使用劑量大。本次噴灑的4種農藥為啶蟲脒(陜西美邦農藥有限公司)、高效氯氟氰菊酯(陜西美邦農藥有限公司)、聯苯菊酯(青島東生藥業有限公司)、甲氨基阿維菌素苯甲酸鹽(青島東生藥業有限公司)，噴灑周期為7 d。以噴灑復合農藥的農民作為復合農藥職業暴露人群，利用基于高效液相色譜法-飛行時間質譜(HPLC-TOF MS)聯用技術的代謝組學方法分析其尿液樣本，通過多元變量分析找出農藥暴露前后不同時間點的差異代謝物，并和代謝物數據庫進行匹配，找出潛在的生物標志物，為毒理學家了解人體接觸環境中的多種農藥可能引起的復合毒性效應提供了重要基礎，也為預防醫學工作者在制定農藥復合污染毒性的防治策略方面提供了有價值的參考。

1 實驗部分

1.1 儀器與試劑

安捷倫1200系列高效液相色譜儀(美國Agilent Technologies公司)；QSTARTMElite飛行時間質譜(美國AB Sciex 公司)，配有ESI 源；Waters XBridge C8色譜柱(5 μm，150 mm×2.1 mm)；乙腈、甲醇、甲酸(色譜純,Aldrich公司)；超純水由美國Milli-Q 超純水系統(Millipore，Billerica，USA) 制備。

1.2 暴露人群以及樣品采集

暴露人群是來自山西省萬榮縣周王村的30位噴灑復合農藥的農民，年齡分布在43～70周歲之間，其中43～50周歲3人；50～60周歲11人；60～70周歲16人。男女各15人。均為了解實驗步驟和目的后自愿參加樣品收集和調查試驗。因整個農藥噴灑過程為7 d，所以采集每個農民噴灑農藥前1 d和噴灑農藥期間1，3，5，7 d的晨尿。尿樣采集后立即裝入冰盒中寄送至實驗室，分裝后于-80 ℃保存。

1.3 生物樣品制備

實驗前將尿液樣本在室溫下解凍，于4 ℃以12 000 r/min 高速離心15 min除去尿液中的蛋白，用超純水將尿液上清液稀釋4倍，避免濃度太高污染儀器，渦旋振蕩1 min，過0.22 μm 水系濾膜，裝樣品瓶待測。 質控樣品(QC) 的制備:將處理后上機待測的尿液樣本各取100 μL渦旋振蕩混合，取1 mL裝樣品瓶待測。上機檢測時，每5個待測樣品間穿插1個QC樣品。

1.4 色譜條件及質譜條件

安捷倫1200系列高效液相色譜儀，流動相:A為0.1%甲酸水，B為乙腈，C為甲醇。梯度洗脫程序:0～2 min，90% A；2～40 min，90%～5% A并保持10 min；50～51 min，5%～90% A并保持10 min，回到初始流動相比例；40～50 min，30% B，其他時間為0% B。流速300 μL/min；柱溫40 ℃；進樣量10 μL。

利用QSTARTMElite TOFMS(美國 AB Sciex 公司)正離子掃描模式，霧化氣(GS1)為60 psi，霧化氣(GS2)為50 psi，氣簾氣(Curtain gas)為25 psi，離子源溫度為500 ℃，聚焦電壓為265 V，去簇電壓為80 V。采用Analyst QS 2.0(美國 AB Sciex 公司)數據分析系統。

1.5 LC-MS 數據處理、多變量分析以及生物標記物鑒定

圖1 尿液代謝物的總離子流圖( TIC)Fig.1 Total ion chromatogram of a urine sample

將通過HPLC-TOF MS方法獲得的質譜數據導入MarkerViewTM1.2.1(AB Sciex) 數據分析軟件，以每個樣品的峰面積作為變量進行提取，所有樣品通過保留時間和質荷比進行峰對齊、歸一化處理，獲得校正后的原始數據矩陣。對數據矩陣進行主成分分析(Principal component analysis，PCA)，得到得分圖(Score plot)和載荷圖(Loading plot)，并從載荷圖中的離散點選取差異變量離子，進一步進行結構鑒定。PCA模型的質量可以通過R2Y(擬合度)和Q2(預測性)兩個參數進行評估，這兩個參數值大于0.5，并且越接近1，表明PCA模型越優秀。

圖2 尿液中13種常見代謝物的提取離子流圖(XIC)Fig.2 Extracted ion chromatograms of 13 common metabolites in urine sample1.1-methyl adenosine(1-甲基腺苷),2.hypoxanthine nucleoside(次黃嘌呤核苷),3.cytidine(胞苷),4.histidine(組氨酸),5.phenylalanine(苯丙氨酸),6.threonine(蘇氨酸),7.trypto-phan(色氨酸),8.kynurenic acid(犬尿烯酸),9.isoleucine(異亮氨酸),10.serotonin(5-羥色胺),11.gallic acid(沒食子酸),12.tyrosine(酪氨酸),13.vanillic acid(香草酸)

由于以上步驟只得到差異代謝物的質荷比，并不確定其元素組成和分子式等信息，鑒定其具體結構難度較大。本研究采取以下方法進行代謝物鑒定:①找出差異代謝物離子，通過精確質量數預測可能的元素組成。②根據該代謝物的高分辨一級質譜和二級質譜數據，推斷其可能的結構類型，并結合代謝物數據庫(HMDB，MassBank，Metlin 和KEGG)進行結構鑒定。③對于有市售標準品的差異代謝物，通過比對標準品的保留時間、精確質量數和高分辨二級質譜，確認其最終結構。

圖3 尿液代謝物的主成分分析(PCA)得分圖Fig.3 Results of principal component analysis (scores plot)0 d,1 d,3 d,5 d,7 d,QC samples

2 結果與討論

2.1 基于HPLC-TOF MS技術的尿液代謝物分析

尿液作為體內代謝物排出的主要途徑，廣闊覆蓋了體內代謝物，尤其是水溶性和極性大的代謝物含量豐富。本研究對3種類型的色譜柱進行優化，分別比較了Agilent Eclipse XDB C8色譜柱、Agilent Eclipse XDB C18色譜柱、Waters XBridge C8色譜柱的效果，最后選擇分離效果最好的Waters XBridge C8色譜柱，可在較高的流速下實現對內源性代謝物高響應強度的分析。圖1為優化色譜和質譜條件后對農藥暴露的尿液樣本進行分析的總離子流圖，可以看到，色譜峰均勻分布在整個洗脫過程，可檢測到665個色譜峰。圖2為從正常空白尿液中提取1-甲基腺苷、次黃嘌呤核苷、胞苷、組氨酸、苯丙氨酸、蘇氨酸、色氨酸、犬尿烯酸、異亮氨酸、5-羥色胺、沒食子酸、酪氨酸和香草酸13種尿液中常見物質的提取離子流圖(XIC)(尿液常見化合物數據查自HMDB數據庫)，各離子均可提取得到，且峰形良好。因此該方法可用于對尿液中代謝物的考察。

2.2 數據模式識別分析

采用MarkerViewTM1.2.1( AB Sciex)軟件以尿液質譜峰面積作為變量進行PCA。該軟件內置了峰提取、峰對齊、峰歸一化和保留時間校正功能，選擇Pareto Scaling模式進行數據分析。從總人數為30的樣本中去除分布在95%置信區間外的2個樣本，再去除由于個體差異導致的噴灑農藥前一天因人體個體差異不能聚集的21個樣本，最后用7個樣本做PCA分析。PCA得分圖和相應的載荷圖見圖3～4。PCA分析結果表明，R2Y和Q2分別為82%和76%，表明該PCA模型有良好的擬合度和預測性，可用于數據分析。由圖3可見，QC樣本聚集在一小區域內，表明方法穩定性、精密度良好。噴灑農藥前1 d的樣本和噴灑農藥后第1 d的樣本有部分重疊，在噴灑農藥第3 d后，各時間點的樣本完全分開，無交叉和重疊，表明隨著人群和農藥的接觸，尿液中的代謝物發生明顯變化。而且隨著時間的延長，尿液中代謝物的含量變化越來越大。由圖4可見，大多數變量點集中在原點附近，只有少數點遠離原點，正是這些點所代表的代謝物造成了不同時間點樣品組間差異。確定這些差異代謝物離子的分子結構，進而有可能發現反映毒性作用的潛在生物標志物。

圖4 尿液代謝物的主成分分析(PCA)載荷圖(loading plot)Fig.4 Results of principal component analysis(loading plot)

2.3 生物標記物的質譜鑒定結果及相應代謝通路分析

表1 暴露于4種農藥后人尿液中的代謝生物標志物

Table 1 LC-MS/MS data of the discriminated metabolites related to multiple pesticides exposure and their identification results

m/zRT(min)MolecularformulaIdentificationresultsPathwaysConcentration153079027C8H11NO2Dopamine(多巴胺)Tyrosinemetabolism(酪氨酸代謝)下調2080848131C10H12N2O3Kynurenine(犬尿素)Tryptophanmetabolism(色氨酸代謝)上調1760950137C10H12N2O5?Hydroxytryptamine(5?羥色胺)Tryptophanmetabolism(色氨酸代謝)下調181073930C9H11NO3Tyrosine(酪氨酸)Phenylalaninemetabolism(苯丙氨酸代謝)下調204089998C11H12N2O2Tryptophan(色氨酸)Tryptophanmetabolism(色氨酸代謝)下調1250147407C2H7NO3STaurine(牛磺酸)Bileacidmetabolism(初級膽酸合成代謝)下調1310695158C4H9N3O2Creatine(肌酸)Glycine，threonine，argininemetabolism(甘氨酸、蘇氨酸、精氨酸代謝)上調 179058223C9H9NO3Hippuricacid(馬尿酸)Phenylalaninemetabolism(苯丙氨酸代謝)下調

圖5 HPLC-TOF MS/MS獲得的m/z132.069 5 的代謝物的一級質譜圖(A)和二級質譜圖(B)

Fig.5 MS spectra of precursor ion(A) and product ion(B) ofm/z132.069 5 obtained by HPLC-TOF MS/MS

實驗結果表明，暴露于農藥混劑后農民尿液中的色氨酸水平異常低。作為神經遞質5-羥色胺和褪黑激素的唯一合成前體，色氨酸的耗竭會導致大腦中的5-羥色胺和褪黑激素枯竭。由于5-羥色胺是一種有效的食欲抑制劑，該化合物的缺乏會導致暴飲暴食和肥胖[14]。在炎癥條件下，色氨酸被炎癥部位的淋巴組織轉化為犬尿氨酸，并由原位的巨噬細胞和嗜中性粒細胞貯存起來[15]。因此可以預期，色氨酸耗竭很可能是由接觸農藥后產生的炎癥所致。巨噬細胞通過IPO吞沒色氨酸生成犬尿素,本研究中犬尿素量的升高也印證5-羥色胺水平降低的事實。5-羥色胺是一種重要的控制人的情緒、食欲和睡眠的神經遞質，人的抑郁、自閉、老年癡呆與肥胖均與5-羥色胺的內在失衡有關。重型抑郁癥常伴隨著免疫系統的活化，“炎癥性與神經變性假說”已被用于描述此種現象[16]。抑郁癥和睡眠差的病人的血清中含有較低水平的色氨酸，以及炎癥性的血清標志物如白介素-6和白介素-8。這一代謝通路的擾動提示混合農藥污染物可能引起免疫和神經系統的損傷。

由于多巴胺是由酪氨酸及其前體物苯基丙氨酸合成的，已經證實酪氨酸和苯基丙氨酸的減少誘導多巴胺在腦中濃度減少。大腦黑體中多巴胺信號的減少是帕金森癥的關鍵特征，并且帕金森和接觸殺蟲劑有關(如除草劑百草枯[17])。盡管更多種類的農藥還未在這一層面上被研究，然而有報道表明，接觸草甘膦的線蟲的大腦中一定區域的神經系統發生了病變[18]。這個神經系統和人的黑質紋狀體的多巴胺系統非常接近，而多巴胺系統與帕金森癥有關[19]。

本研究還發現復合農藥暴露后農民尿液中的牛磺酸含量明顯降低。牛磺酸參與膽汁酸的生物合成，牛磺酸量的變化與肝毒性密切相關，經常被認為是肝受損時的尿液標志物[20]。有資料顯示，影響肝臟中線粒體氧化磷酸化的因素會導致其能量代謝障礙，進而影響合成馬尿酸的能力，因此馬尿酸常被看作是肝能量代謝的負荷指標[21]。本研究暴露后的農民尿液中馬尿酸含量顯著降低，表明肝受損。肌酸是磷酸肌酸的前體物質，主要存在于肝臟中并與能量代謝關系密切。有文獻證實，大鼠經四氯化碳暴露后，尿液中肌酸的含量明顯升高是由于肝損傷所造成[22-23]。本研究尿液中的肌酸顯著升高，提示其毒性機制可能為肝損傷導致的代謝異常。

3 結 論

本研究將LC-TOF MS 代謝譜分析應用于施藥人群暴露于多種農藥后尿液的代謝物分析，通過PCA對數據進行分析，得到含量隨采樣時間點變化的36個差異離子作為感興趣離子，并通過精確質量數匹配、多個數據庫檢索和標準品對照的方法鑒定出其中8 個代謝物，分別為多巴胺、犬尿素、5-羥色胺、酪氨酸、色氨酸、牛磺酸、肌酸和馬尿酸。標志物的生物功能表明復合農藥可造成人的氨基酸代謝異常，以及肝臟和神經系統損傷等多種毒性效應。這些效應與4種農藥通過抑制昆蟲神經軸突部位的傳導，麻痹害蟲的神經中樞而殺死害蟲的機制相一致[24]。表明人體暴露在這4種農藥中會產生類似于對昆蟲的毒性作用。該方法基于我國多種農藥共存污染的現狀，應用新技術開展對多種農藥聯合暴露的復合效應研究，對完善農藥毒性識別機制，建立毒性風險評估方法和人類健康風險評估體系具有重要意義。

[1] Barr D B,Angerer J.Environ.HealthPerspect.,2006,114(11):1763-1769.

[2] Barr D B,Needham L L.J.Chromatogr.B,2002,778(1/2):5-29.

[3] Dettmer K,Hammock B D.Environ.HealthPerspect.,2004,112(7):396-397.

[4] Bradman A,Castorina R,Barr D B,Chevrier J,Harnly M E,Eisen E A,McKone T E,Harley K,Holland N,Eskenazi B.Int.J.Environ.Res.PublicHealth,2011,8(4):1061-1083.

[5] Bradman A,Whitaker D,Quiros L,Castorina R,Claus Henn B,Nishioka M,Morgan J,Barr D B,Harnly M,Brisbin J A,Sheldon L S,Mckone T E,Eskenazi B.J.ExposureSci.Environ.Epidemiol.,2007,17(4):331-349.

[6] Braun J M,Daniels J L,Poole C,Olshan A F,Hornung R,Bernert J T,Khoury J,Needham L L,Barr D B,Lanphear B P.PaediatricandPerinatalEpidemiology,2010,24(6):524-534.

[7] Vlaanderen J,Moore L E,Smith M T,Lan Q,Zhang L,Skibola C F,Rothman N,Vermeulen R.Occup.Environ.Med.,2010,67(2):136-143.

[8] Wang H P,Liang Y J,Long D X,Chen J X,Hou W Y,Wu Y J.Chem.Res.Toxic.,2009,22(6):1026-1033.

[9] Bino R J,Hall R D,Fiehn O,Kopka J,Saito K,Draper J,Nikolau B J,Mendes P,Roessner-Tunali U,Beale M H,Trethewey R N,Markus Lange B,Wurtele E S,Sumner L W.TrendsPlantSci.,2004,9(9):418-425.

[10] D′Adamo P,Ulivi S,Beneduci A,Pontoni G,Capasso G,Lanzara C,Andrighetto G,Hladnik U,Nunes V,Palacin M,Gasparini P.AminoAcids,2010,38(1):65-73.

[11] Ma X L,Meng L,Li X X,Li L L,Wang Y,Mao X M.J.Instrum.Anal.(馬曉麗,孟磊,李新霞,李琳琳,王燁,毛新民.分析測試學報),2014,33(6):621-627.

[12] Bonvallot N,Tremblay-Franco M,Chevrier C,Canlet C,Warembourg C,Cravedi J P,Cordier S.PloSOne,2013,8(5):e64433.

[13] Wolff M S,Engel S,Berkowitz G,Teitelbaum S,Siskind J,Barr D B,Wetmur J.PediatricRes.,2007,61(2):243-250.

[14] Moffett J R,Namboodiri M A.Immunol.CellBiol.,2003,81(4):247-265.

[15] Mbongue J C,Nicholas D A,Zhang K,Kim N S,Hamilton B N,Larios M,Zhang G,Umezawa K,Firek A F,Langridge W H R.PloSOne,2015,10(2):e0118562.

[16] Maes M,Yirmyia R,Noraberg J,Brene S,Hibbeln J,Perini G,Kubera M,Bob P,Lerer B,Maj M.MetabolicBrainDisease,2009,24(1):27-53.

[17] Costello S,Cockburn M,Bronstein J,Zhang X,Ritz B.Am.J.Epidemiol.,2009,169(8):919-926.

[18] Samsel A,Seneff S.Entropy,2013,15(4):1416-1463.

[19] Negga R,Rudd D A,Davis N S,Justice A N,Hatfield H E,Valente A L,Fields A S,Fitsanakis V A.Neurotoxicology,2011,32(3):331-341.

[20] Waterfield C J,Turton J A,Scales M D C,Timbrell J A.Arch.Toxicol.,1993,67(4):244-254.

[21] Balkan J,Kanbangli O,Aykac-Toker G,Uysal M.Biol.Pharm.Bull.,2002,25(9):1231-1233.[22] Holmes E,Nicholls A W,Linton J C,Ramos S,Spraul M,Neidig P,Connor S C,Connelly J,Damment S J P,Haselden J,Nicholson J K.NMRBiomed.,1998,11(4/5):235-244.

[23] Barr D B,Wilder L C,Caudill S P,Gonzalez A J,Needham L L,Pirkle J L.Environ.HealthPerspect.,2005,113(2):192-200.

[24] Ansari R W,Shukla R K,Yadav R S,Seth K,Pant A B,Singh D,Agrawal A K,Islam F,Khanna V K.Toxicol.Lett.,2012,211(1):1-9.

Metabolomics Tools for Describing Complex Pesticide Exposure in Occupational Population by HPLC/Q-TOF MS

ZHANG Yan-xin1,YANG Xin1*,XIE Bing-jie2,SHE Yong-xin2,DU Peng-fei2,ZOU Pan1,JIN Fen2,JIN Mao-jun2,SHAO Hua2,WANG Shan-shan2,ZHENG Lu-fei2,WANG Jing2*

(1.School of Chemical Engineering & Technology,Harbin Institute of Technology,Harbin 150090,China；2.Institute of Quality Standard & Testing Technology for Agro-Product,Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081,China)

Based on high performance liquid chromatography combined with time of flight mass spectrometry(HPLC-TOF MS),the metabolomics method was established to evaluate the urine samples collected from 30 farmers,an occupational exposure population in Zhouwang village,Shanxi province,P.R.China.These people were exposed to a circumstance with acetamiprid,lambda-cyhalothrin,bifenthrin acetate and methyl amino abamectin benzoate.The urine samples were detected before the exposure,and at the first day,the third day,the fifth and seventh day after the exposure. Extracting 10 common metabolites in urine and quality control samples showed that the method has high precision and reliability.Principal component analysis(PCA) score plot was used to separate the urinary metabolic profiles from the different time urine sample,and the results showed that the urine metabolic profiles before and after the exposure to pesticide were obvious different.36 different ions were found by PCA loading plot model,in which 8 ions were identified by retrieving metabolites database and identified with standard.The most statistically significant changes were observed for dopamine,serotonin,tyrosine,tryptophan,taurine and hippuric acid(downward trend),canine urea and creatine(upward trend).This work suggests that an exposure to pesticide mixtures induces metabolism disturbance.It is inferred that the pesticide mixtures could lead to tryptophan metabolism intermediates decreased,accumulation of hepatic and energy metabolism change may related with the nervous system and liver function damage.These changes of metabolites existed in nervous and liver system are consistent with the mechanism of four kinds of pesticides which could cause damage to insecticidal nervous system.

pesticide mixtures；metabolomics；high performance liquid chromatography-time of flight mass spectrometry(HPLC-TOF MS)；biomarkers

2015-11-05；

2015-12-02

中國農業科學院科技創新工程“農業化學污染物殘留檢測及行為研究”創新團隊資助；中國科技部基礎性專項(2013FY110100)

研究報告

10.3969/j.issn.1004-4957.2016.05.001

O657.63;F767.2

A

1004-4957(2016)05-0501-07

*通訊作者：楊 鑫，博士，教授，研究方向:食品質量與安全研究，Tel:0451-86282910，E-mail:yangxin@hit.edu.cn 王 靜，博士，教授，研究方向:食品安全與檢測技術，Tel:010-82106568，E-mail:w-jing2001@126.com