2023, Vol. 44
2. 国家环境保护新型污染物环境健康影响评价重点实验室, 上海 200240
, ZHOU Jin-yang1,2 , YANG Fan1,2 , WANG Bei-li1,2 , CHENG Zhi-wen1,2 , SHEN Zhe-min1,2 , YUAN Tao1,2
2. State Environmental Protection Key Laboratory of Environmental Health Impact Assessment of Emerging Contaminants, Shanghai 200240, China
全氟及多氟化合物(polyfluoroalkyl substances, PFAS)是一类含有高能碳氟共价键(C—F)的人造化学品, 由于其性质稳定, 兼具有疏水和疏油性, 已被广泛应用于服装、毛毯和电镀等工业和民用领域[1].PFAS经使用后, 可通过地表径流、产品降解或废水排放到水环境中.PFAS具有一定环境持久性, 能在气相中或者气溶胶媒介中直接传输到大气或随着洋流传输而长距离迁移[2], 已有研究报道在北冰洋地表水和北极冰雪中检测出全氟辛酸(PFOA)和全氟丁酸(PFBA)等多种全氟烷基物质[3, 4].PFAS可通过生物累积进入水生生物体[5], 进入生物体后会持续存在并对生物的功能性状如生长发育[6]、生殖功能[7]、行为表现[8]和甲状腺[9]等产生不利影响, 且其他污染物存在时可以作为激动剂或拮抗剂影响PFAS的生物蓄积性和毒性[10, 11].
尽管全氟类化学物质逐渐被替代品所取代, 但这些化合物仍存在于水生环境中, 其水生态毒性问题备受关注.同时, 随着PFAS的环境管理政策不断严格, 亟需梳理评估其对水生生物的不良影响, 探查其敏感水生态毒性效应, 以便筛查优先控制PFAS清单.目前大部分研究仅专注于PFAS对水生物的某一靶器官或系统的毒性(例如脂质代谢、氧化应激、甲状腺破坏、细胞凋亡、神经元系统破坏、生长抑制和免疫毒性等)[12~15], 尚无全面综合评估PFAS对水体生物毒性的研究.另一方面, 不同文献的研究条件和方法存在不同, 导致毒性数据和报道的结论均存在差异.
Meta分析可以通过汇总和综合大量的文献, 评价各个研究结果的不一致或矛盾, 定量综合评价效应大小, 从而得出高质量的普适结论[16].国内外学者已将Meta分析广泛应用于医学和生命科学领域, 如Rostami等[17]评估了地理气候参数和其他潜在危险因素对孕妇慢性弓形虫病患病率的影响.近年来, Meta分析在生态环境领域的应用日趋增多, 例如, Li等[18]使用Meta分析证明海洋微塑料在双壳类动物中诱导时间依赖性氧化应激; Yan等[19]系统评价了PFAS等内分泌干扰物与妊娠期糖尿病的风险; Han等[20]基于634个生物学终点, 对鱼类和水生无脊椎动物暴露于纳米塑料的毒性、影响因素和相关机制进行了批判性审查和总结.
与水生态环境其他动物相比, 鱼类有特殊的生理和生活特点, 是污染物生态毒理效应研究中的重要模式生物.因此, 本文收集梳理了已发表的鱼类暴露于PFAS的生态毒理学研究, 并进行Meta分析, 综合评估目前阶段PFAS水生毒性, 在此基础上识别出敏感毒性指标, 对整体评估PFAS的生态毒性效应和进一步开展优先控制PFAS的管控工作具有重要意义.
1 材料与方法 1.1 数据来源通过检索Pubmed、Web of Science和中国知网(CNKI)数据库, 收集建库至2022年6月30日发表的有关PFAS对鱼类毒理学影响的相关文献.英文数据库检索关键词为“polyfluoroalkyl substances/PFAS”、“perfluorinated chemicals/PFCs”、“toxicology”、“fish”和“response”, 中文为“全氟及多氟化合物”、“毒性”、“鱼类”和“效应”, 文献语言限制为英文和中文.在检索相关关键词同时使用文献追溯和手工检索方法精炼文献.
1.2 纳入与排除标准 1.2.1 纳入标准(1) 研究物质为单一的PFAS, 研究内容为特定PFAS对鱼类的全身功能性状的影响, 文献报道至少一种毒性指标数据.
(2) 文献中有对照组和实验组的平均值M、效应值数量n和标准差SE(或标准误差SD).
(3) 研究在受控环境中进行(如实验室).
1.2.2 排除标准(1) 系统综述、会议摘要、非原始研究报告和非公开发表的文献.
(2) PFAS暴露恢复期间的数据(由于恢复时间会影响测试的毒性效应).
(3) 使用蛋白组学、转录组和基因组分析的研究(本文仅考虑个体水平的影响, 不考虑分子水平变化).
(4) 报道PFAS混合物暴露或对鱼类毒性的跨代影响的研究(如果有, 相关数据只从F0暴露代中提取).
(5) 不可直接量化的研究结果, 如组织切片和电子显微镜图像等.
(6) 使用分离或培养的细胞进行研究的文献(由于细胞反应不能提供与生态相关的结果).
1.3 数据收集与提取纳入数据包括作者、期刊名、发表年份、地区、鱼类名称、对照组和暴露组的毒理学效应及其效应值.将采集的数据进行统计及分类.分析的因素包括：功能性状、生物因素(鱼的种类、生活环境、饮食方式、性别和发育阶段)、化学物质因素(PFAS种类和结构特征) 和环境因素(暴露天数和暴露浓度).文本和表格中的数据直接获取, 图片展示的数据使用WebPlot Digitizer 4.5进行数字化提取, 数值限定为固定5位小数.
提取后的数据计算效应量自然对数响应比(ln RR)及其方差(V), 使用的公式如下[21, 22]：
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(1) |
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(2) |
式中, SDt为暴露组的标准差, SDc为对照组的标准差, Nt为暴露组的样本量, Nc为对照组的样本量, Xt为暴露组的目标物浓度, Xc为对照组的目标物浓度.
计算后的效应值需进行正负数据校正, 因此数据集中的正值ln RR表明PFAS对鱼类存在正向效应, 负值ln RR表明PFAS对鱼类存在负向效应.同时, 若一项研究中存在一种以上的PFAS或一种以上的暴露浓度, 则计算每个暴露浓度下的每种污染物的效应值并纳入数据集.
1.4 统计学分析采用多层次随机效应模型[23]来评估PFAS与鱼类功能指标之间的关系, 即将鱼的种类、研究名称和随机残差纳入随机效应, 对文献的效应值进行合并.对作为调节因子的功能性状、生物因素、化学物质因素和实验条件因素创建同样的元分析模型进行亚组分析, 检查每个分类的效应大小差异, 以观察各因素的特异性差异.当模型计算的调节因子检验(Qm)的P值< 0.05时, 表明亚组分析中作为调节因子的组间差异显著.
在异质性研究中, 将总异质性(总I2)划分为种内方差(种内I2, 考虑鱼种类差异存在异质性)、研究间方差(组外I2, 考虑研究差异存在异质性)和残差方差(残差I2, 考虑随机异质性)纳入Meta回归模型, 计算I2和P值评估研究的异质性大小, 存在异质性的统计学意义定义为 I2>50%且P < 0.05.
在发表偏倚方面, 本研究使用了2种方法评估潜在的发表偏倚.首先, 使用漏斗图来可视化可能的发表偏差, 通过目视漏斗图不对称性可见.其次, 使用Egger回归[24], 方法是根据元分析残差的精度拟合一个线性模型, 使用效应值标准误差的倒数作为调节变量, 当模型的截距在P < 0.05处与0不同时, 则可能存在发表偏倚[25].如果存在偏差, 继续使用metafor中的“trim-fill”函数执行修剪和填充分析, 以估计数据集中可能缺少的研究数量.
Excel 2019用于收集基础数据和效应值计算, R 4.1.1软件的“metafor”工具包用于回归分析, “ggplot 2”工具包用于数据可视化.Meta分析最终的数据以平均效应值±95% 置信区间表示.若95%置信区间包含0, 表示PFAS对鱼类无显著影响(P>0.05), 若95%置信区间都大于0, 表示PFAS对鱼类有显著的正向效应(P < 0.05), 若95%置信区间都小于0, 表示PFAS对鱼类具有显著的负向效应(P < 0.05).
2 结果与讨论 2.1 纳入文献基本情况采用1.1节和1.2节所述检索策略进行检索, 最初检索到文献共2 431篇(PubMed 770篇, Web of Science 1 604篇, 中国知网57篇).剔除重复文献、综述性文献和非相关研究文献后, 对标题和摘要进行了初步筛选, 有533篇文献待二次筛选.根据文献纳入标准浏览全文, 最终纳入64篇文献进行Meta分析, 包括54篇英文文献和10篇中文文献, 其中包含16种鱼和13种PFAS, 已有研究发表时间为2005~2021年, 暴露浓度平均值为52.15 mg·L-1, 涉及12个国家地区, 最终计算得出2 532个效应值.现有数据对鱼类生态毒性影响的效应值数量分布见图 1.
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图 1 现有数据对鱼类生态毒性影响的效应值数量占比分布 Fig. 1 Distribution of effect size numbers of the available data on fish ecotoxicity |
对于每项研究, 笔者检查并确定了作者使用的毒性测试终点, 并根据其生物学意义将它们归因于一个功能性状类别.当一个毒性测试终点可以有2个或2个以上的生物学意义时, 根据作者在研究中采用的重点将其归因于一个单一的类别.共建立了12个主要功能性状类别, 分为74个子类别, 如表 1所示.
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表 1 功能性状类别及其子类别 Table 1 Categories and subcategories of functional traits |
其中, 64.53% 的效应值关注鱼类的3个重要反应：行为(n=970)、生长(n=333)和生殖(n=325). 16.17%的数据集中在代谢、细胞损伤和氧化应激等抗氧化能力生物标志物上[图 1(a)].对这些直接或间接的生化数据进行综合分析, 以阐明PFAS对鱼类的潜在毒性机制.
2.1.2 受试物种特征淡水鱼是研究最多的物种(84.98%), 其次是海洋鱼类(10.70%)和两栖鱼类(4.32%).这是因为许多研究集中在一种最常用于生态毒理学研究的物种：斑马鱼.使用相同的物种有助于研究之间的相互比较, 且使用斑马鱼具有许多优点：价格低廉且易于饲养, 具有快速的繁殖和生长速度, 并且有许多分子和遗传工具可用于该物种.同时, 也需要使用其他模型和非模型鱼类来深入理解PFAS对鱼类的影响, 因为鱼类对PFAS的反应可能具有物种特异性.
除了水源性暴露, PFAS可能会通过食物进入鱼体内, 如短链PFAS易与颗粒结合, 鱼类每天都会摄入沉积物、贝壳碎片和骨头等难以消化的食物, 造成PFAS的生物蓄积.因此, 饮食类型可能会影响鱼类对PFAS的敏感性.研究的鱼类主要是杂食性(91.99%), 其次是肉食性(7.53%)和草食性(0.48%).与杂食动物相比, 肉食动物和食草动物目前在文献中代表性不足, 未来的实验应对这2类动物加以重视.
在观察鱼类的性别时, 未发现侧重关注[图 1(b)].在观察鱼类的生长发育阶段时, 更多的研究关注早期生命阶段[图 1(c)], 关注胚胎、仔鱼和稚鱼对PFAS响应的效应值数量占70.47%, 数量多于成鱼(占比29.53%).
2.1.3 目标污染物特征在鱼类生态毒理学研究的PFAS类型中, PFOS和PFOA是研究最多的PFAS(占比64%), 因为它们是环境和生物样品中最常检测到的PFAS.此外, PFAS的毒性与其结构-活性的关系越来越受到科学界的关注.PFAS的化学结构主要有2个方面：疏水性烷基链的长度和亲水性基团的类型.目前, 研究者只确定了PFOS在斑马鱼体内的摄取动力学, 其他PFAS的毒性与链长和官能团的关系仍是悬而未决的问题[26].本Meta分析按照碳链长短和官能团类型对PFAS进行分类.研究涉及的PFAS有13种, 其结构特征如表 2所示.
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表 2 各全氟化合物的结构特征 Table 2 Structural characteristics of PFAS |
2.1.4 暴露条件特征
在暴露条件方面, 将浓度分成4层, 分别为Q1(0~0.01 mg·L-1)、Q2(0.01~10 mg·L-1)、Q3(10~30 mg·L-1)和Q4(>30 mg·L-1), 在每个分层下分别观察暴露时间的效应值数据.数据分布显示, Q2浓度的效应值数量最多, 占比为68.69%, 且在每个分层下暴露时间为2~7 d的效应值最多(图 2).在Q2浓度下0~7 d的效应值数量占全部效应值的比例达41.42%, 解释这个数值的原因可能是多数PFAS的半致死浓度处于Q2区间, 且毒性试验中更常见单一PFAS的高剂量急性暴露.本研究发现, 长期低剂量暴露的数据较少, 在Q1和Q2区间>30 d的暴露数据仅占3.37%和8.56%. 关于长期高剂量PFAS的毒性则缺乏相关实验数据信息, 在Q3和Q4浓度下未收集到暴露时长大于60 d的数据.
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图 2 按PFAS暴露条件分类的效应值数量占比分布 Fig. 2 Distribution of effect size numbers classified by exposure conditions |
将所有效应值纳入多层次随机模型, 进行Meta分析, 回归分析结果表明PFAS对鱼类有显著的毒性(ln RR=-0.236 5, 95%CI=[-0.361 4, -0.111 6], P < 0.001).
为了测量PFAS对单个功能性状响应变量的影响大小, 并最小化数据集的高异质性, 将鱼类的性状特征分为12个类别作亚组分析, 运行相同的模型来估计每个类别的整体效应大小和95%的置信区间.Meta分析结果显示PFAS对鱼类的甲状腺反应(ln RR=-0.249 2, n=78, P=0.03)、存活(ln RR=-0.219 2, n=120, P=0.02)、生殖(ln RR=-0.372 4, n=325, P < 0.001)、畸形(ln RR=-2.559 9, n=88, P < 0.001)、生长(ln RR=-0.219 4, n=333, P=0.01)、发育(ln RR=-0.410 3, n=92, P < 0.001)和细胞损伤(ln RR=-0.396 2, n=76, P=0.01)有显著的负面影响, 详细结果如图 3所示.
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*表示P < 0.05, **表示P < 0.01, ***表示P < 0.001, 下同 图 3 PFAS对鱼类功能性状毒性的影响 Fig. 3 Effects of toxicity of PFAS on functional traits of fish |
Meta分析表明, 鱼类暴露于PFAS后最易感的功能性状为形态、发育和细胞损伤.本研究认为PFAS的生物学效应很可能是由其内分泌干扰作用诱导的, 尤其是甲状腺激素的干扰作用.畸形是最为突出的毒性表现, 有报道在暴露于PFDoA的斑马鱼胚胎和幼虫中观察到幼虫畸形和甲状腺激素水平降低(T3和T4水平), 以及甲状腺系统相关基因表达的显著变化, 表明PFDoA引起的鱼类生长抑制和发育畸形可能是通过甲状腺系统破坏来介导的[27].另有研究证实PFAS可以改变鱼类甲状腺调节基因的转录[14], 但转录改变的基因因化学物质而异, 这表明不同PFAS对鱼类甲状腺破坏的途径不同.由于甲状腺激素对于调节鱼类的生理过程十分重要(包括生长发育、新陈代谢和肌肉功能等), 因此鱼类的形态学变化很可能与甲状腺激素减少有关.本研究发现PFAS暴露对鱼类生长发育抑制作用的报道较为一致, 典型表现为体重和体长显著减少[28~32], 且斑马鱼的头-躯干夹角和眼长的减小在1 mg·L-1的PFOS暴露下显示出显著变化[6].细胞损伤也是PFOS致毒的主要途径之一, PFAS对鱼类的细胞损伤主要表现在肝脏细胞, 而肝组织或细胞的结构和功能受损会影响其他组织和器官的功能.据报道, PFOS可通过扩大细胞核和破坏细胞结构来破坏幼年海洋青鳉鱼的肝脏结构, 且急性暴露会影响鱼类肝硬化相关基因在转录水平上的表达[33].此外, 谷胱甘肽(GSH)可以清除多种自由基和修复氧化损伤, 是细胞氧化应激的重要标志物, 肝细胞暴露于PFOS可诱导GSH的快速消耗.这是由于GSH在PFOS暴露早期可以参与细胞内氧化水平调控, 以抵御PFOS造成的细胞损伤, 但随着暴露时长增加, 氧化损伤加重, GSH出现代谢紊乱, 低于正常水平, 从而失去调节细胞内氧化水平的能力.然而, GSH的代谢调控和抗氧化反应过程受多种因素的影响, 各PFAS对鱼类细胞损伤的机制尚未得到完全的揭示.
此外, PFAS生殖毒性是值得关注的生物学效应之一.有研究表明PFOS、PFOA和PFNA暴露会导致鱼类孵化延迟[34~37], 进而导致鱼类胚胎存活率下降和发育异常.由于鱼类生殖减少会改变生态系统的食物网, 进而改变种群动态[38], 因此, PFAS有可能对水生环境的生物多样性产生不良结果.
2.2.2 生物因素亚组分析属于不同种类的鱼可能在生理、解剖学和行为上存在差异, 使它们适合生活在环境中, 但不同种类的鱼对相同的污染源的反应不同.按鱼的种类进行亚组分析, 各组之间未发现鱼的种类对PFAS响应的显著差异(Qm=20.81, P>0.05).随后, 在生存环境和摄食方式的亚组分析中Qm的P值均>0.05, 表明不同鱼类生活环境和摄食方式间也不存在敏感性差异, 因此本研究认为各环境中的鱼类同样易受PFAS的影响.
Meta分析的结果表明鱼类性别和发育阶段会影响其对PFAS的毒性响应, 因为这2种生物因素会改变鱼类的脂质积累、渗透压调节、神经递质含量、抗氧化表达和游泳速度等功能及表达.
按性别分组进行的Meta分析显示PFAS对鱼类的毒性存在显著的性别偏向(Qm=22.83, P < 0.001).相较于雄性鱼, 雌性鱼暴露于PFAS后呈现出更大的功能性状损伤(表 3).有研究表明PFAS诱导的脂质代谢[39, 40]和氧化应激反应[41]受性别影响, 且生殖系统基因转录[42]也因性别而异.
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表 3 亚组分析结果1) Table 3 Subgroup analysis results |
生命阶段亚组分析突出了鱼类发育阶段之间的显著差异(Qm=20.81, P < 0.001).这表明在不同鱼类生命阶段, 生物体对PFAS污染敏感程度不同.Meta分析的结果表明PFAS对处于胚胎期、稚鱼期和成鱼期的鱼类均有明显的毒性作用, 且对于胚胎期的鱼类毒性效应最为显著(ln RR=-0.355 3, n=664, P < 0.001).这是因为处于早期胚胎发育的鱼类对污染物的敏感度最高, 对污染物的耐受性差, 暴露于PFAS易出现脊柱弯曲、鱼鳔未膨胀、卵黄囊水肿和心室水肿等畸形反应[43~45].而处于稚鱼期的鱼类是水生系统中重要的猎物和消费者, 其生存率的降低会影响食物网及种群生态.此外, 生殖阶段也被认为是一个重要因素, 因为PFAS可能在雌鱼产卵时被排泄[46], 这可能导致在生殖期间雌鱼的累积浓度降低, 进而导致其毒性效应被低估.
2.2.3 化学物质因素亚组分析为探究PFAS的结构特征是否影响其水生毒性, 对PFAS类型进行亚组分析, 结果显示, 对鱼类有显著功能性状毒性效应的物质有PFPeA(ln RR=-0.241 8, n=42, P=0.04)、PFOS(ln RR=-0.314 4, n=1 091, P < 0.001)、PFOA(ln RR=-0.165 9, n=524, P=0.03)、PFNA(ln RR=-0.204 0, n=257, P=0.02)和PFDoA(ln RR=-0.742 5, n=6, P=0.03), 其他8种PFAS对鱼类的毒性没有显著影响, 见图 4.
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图 4 不同PFAS对鱼类的毒性效应影响 Fig. 4 Effects of toxic effects of different PFAS on fish |
进一步探究链长和官能团与PFAS生物毒性的关系, 基于链长的Meta分析表明, PFAS的链长造成鱼类的毒性差异在组间显著(Qm=29.35, P < 0.001), 长链PFAS对鱼类有显著的毒性(ln RR=-0.260 7, n=2 051, P < 0.001). 基于化合物官能团的Meta分析表明, PFAS的官能团造成鱼类的毒性差异在组间显著(Qm=17.66, P < 0.001), 具有磺酸盐基团的PFAS比具有羧基基团的PFAS具有更大的毒性潜力(ln RR=-0.262 5, n=1 329, P < 0.001).本研究推测PFAS和蛋白质的相互作用起着关键作用.血清白蛋白、肝脂肪酸结合蛋白和一些运输蛋白可以与PFAS结合, 而短链PFAS与蛋白质结合的稳定性可能比长链PFAS弱[47].并且, PFAS与蛋白质的结合位点有限, 若鱼体内存在长链PFAS, 它们可能与短链PFAS竞争蛋白质的结合位点, 短链PFAS与蛋白质的结合受到抑制[48], 造成短链PFAS潜在毒性小于长链PFAS.此外, PFAS结构特征导致的毒性不同也可能与疏水性有关, 疏水性氟化碳链可以延伸到结合袋内部进行最大的疏水接触, 而亲水酸性基团朝向结合袋的入口, 且结合亲和力随着氟化碳的数量而增加, 导致具有较长碳链和磺酸基团的PFAS具有更高的生物蓄积潜力[49, 50].
2.2.4 暴露条件因素亚组分析PFAS的浓度会影响其对鱼类的生态毒性.按浓度分层进行的Meta分析结果表明, 中低浓度(0~10 mg·L-1)的PFAS呈现出显著的对鱼类毒性.虽然数据提示高浓度暴露毒性更强, 但在统计学上无显著意义(表 3).在行为毒性方面, 有学者评估了0~100 μmol·L-1浓度范围内10种全氟烷基羧酸的鱼类毒性, 发现不同浓度下所有全氟烷基羧酸都会引发鱼类幼虫的行为变化[51].然而, 对从环境相关浓度到剧毒浓度的12种PFAS在7种浓度下进行的研究发现, 在远高于环境相关浓度才能观察到PFAS对鱼类的行为毒性[8].因此, PFAS的具体浓度如何诱导鱼类行为毒性以及浓度效应的全面分析有待进一步探讨.
在分析的实验条件中, 暴露于PFAS的时间与鱼类的毒性是相关的, Meta分析结果提示PFAS对鱼类的功能性状易产生急性毒性(Qm=67.71, P < 0.001).如表 3所示, 在大于30 d后, 鱼类的功能性状似乎并不受到PFAS抑制, 这可能与生物蓄积动力学参数有关, 包括生物对PFAS的摄取率、净化速率和PFAS半衰期等.有研究表明, PFOS在斑马鱼体内半衰期为27.7~34.7 d, 随着暴露时长增加, 幼虫对PFOS摄取率明显降低, 暴露幼虫的PFOS体内负担减小[52].然而, 不能假设消除常数在各组间一致, PFAS在组织内的迁移率可能因生物发育阶段和时间而异.因此, 需要进行更多的毒代动力学研究, 以便更好地解释PFAS暴露时长与其毒性的相关性.
2.3 异质性分析异质性检验的目的为指出数据中真正的效应大小差异.在传统的Meta分析中, I2表示不归因于抽样误差的变化量(即研究间异质性).在本研究中, 由于总体异质性I2几乎为100%, 且P < 0.05, 表明研究间存在异质性.选择种内I2、组外I2和残差I2作为协变量对异质性进行解释, 分析筛选出导致效应量异质性的来源.异质性分析结果如表 4所示, 结果表明在各个指标层面, 由物种同一性引起的异质性可忽略不计(I2=0), 不同研究间的数据差异和同一研究的随机残差构成了主要异质性.
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表 4 异质性分析结果/% Table 4 Heterogeneity analysis results/% |
2.4 发表偏倚
发表偏倚是指选择性地发表发现显著影响的文章, 因而扭曲Meta分析的结果.本研究通过漏斗图目视和Egger回归检验结果的稳定性, 执行剪补法来填充缺失的研究, 以调整发表偏倚.
偏倚性分析的结果如图 5所示, 目视各数据点相对漏斗轴线较对称.异质性是导致漏斗图不对称的重要原因, 因此检查Egger回归检验, 结果显著(z=-8.41, P < 0.05), 表明数据可能存在发表偏倚.由于负方向效应值表示PFAS对鱼类的毒性效应, 正效应值表示PFAS对鱼类的促进效应, 在发表过程中更倾向于报道毒性效应, 因此报道正效应的值可能被抑制.为解决漏斗图的不对称性, 进一步执行“Trim-fill”剪补法补充本文可能遗漏的效应值, 结果表明本研究缺失效应值较少(漏斗图右侧缺失7个效应值).合并效应量后变化不明显(z=-8.71, P < 0.05), 说明没有足够证据证实发表偏倚存在, 结果比较稳健, 不影响最终效应估计.
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图 5 初始和剪补后的漏斗图 Fig. 5 Funnel plots of initial and trim-filled model |
本研究梳理了64篇有关PFAS的鱼类毒性的文献, 引入Meta分析方法, 进一步证实了PFAS暴露对鱼类存在显著的功能性状毒性, 揭示了鱼类的甲状腺反应、存活、生殖、畸形、生长、发育和细胞损伤这7个功能性状对PFAS暴露易感, 且畸形、发育和细胞损伤这3个功能性状对毒性的响应最明显.在生物因素方面, PFAS对鱼类的毒性存在显著的性别和生长发育阶段偏向, 雌性鱼和胚胎鱼的PFAS暴露更易于产生不良影响; 在PFAS结构特征方面, 13种PFAS中的PFPeA、PFOS、PFOA、PFNA和PFDoA这5种PFAS和具有磺酸基团的长链PFAS对鱼类存在显著的毒性; 在暴露条件方面, 中低浓度的PFAS对鱼类的功能性状易产生急性毒性.
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