2018年3月份研究速遞

最新 04-08

一起來看看三月份生態環境領域有哪些可以吐槽一下的研究吧！

https://www.economist.com/blogs/graphicdetail/2018/03/daily-chart-2

世界範圍內只有7%的塑料被循環利用，而亞洲特別是中國基本沒有良好的管控，全球90%的海洋微塑料是來自於10條主要河流的輸入，其中8條來自亞洲，長江尤為嚴重。（於淼推薦）

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.estlett.8b00071

三氯生是一種牙膏中常見的殺菌劑，其結構與持久性有機污染物多溴聯苯醚及二惡英近似，最近研究發現其在污水處理廠內可轉化為甲基三氯生，而甲基三氯生有可以在植物體內轉化為三氯生，這類環境轉化行為無疑提高了研究其環境過程與環境半衰期的複雜度。（於淼推薦）

https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.analchem.6b01628

剛看到 Hites 老爺子這篇對 GC-MS 發展歷程的前瞻性文章，什麼叫老派科學家，老派科學家就是這種看電視上演員把 mass spectrometry 說成 mass spec 後就要跑到 AC 上發文章吐槽的風格，如果你用 GC-MS ，一定看看這篇里對技術發展的梳理，可能很多儀器故障就有思路解決了，不要總是打 800 。（於淼推薦）

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.7b06408

一般認為微生物生物降解處理後的水毒性會降低，但這份研究表明這些代謝產物的毒性並沒降低，這個研究比較初步，如果用代謝組學方法研究，可能會揭示更多的毒性細節（於淼推薦）

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.7b05381

典型外來入侵文章，隨機森林演算法放在統計學習或機器學習里可能都過時很久了（現在流行各種深度學習、卷積神經網路還有強化學習），但結合環境數據就可以造出一個精度很高的細顆粒物濃度預測模型，以後問題解決型專家可能會比知識型專家更受歡迎，因為有些任督二脈需要合作或通才才能打通。（於淼推薦）

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.7b05436

很有意思的小設備，有點類似溫度計，用固相萃取富集，然後用眼睛看顏色擴散長度來決定樣品中銅的濃度，原理非常簡單，但能組出個能用的產品也是本事，這也是很少有的 ES&T 分析方法類文章。（似乎西紅柿的殘留更厲害一些?）。（於淼推薦）

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.8b00961

還記得去年十一月研究速遞里說的那個關於海洋微塑料的吐槽嗎？現在又有了下文，德國科學家認為，雖然毒性數據短缺，但也不能等著出了問題再亡羊補牢，而合理的解決方法似乎就一個：模型。（於淼推薦）

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S026974911732691X

非常不錯的一個暴露組學範例研究，用非目的分析配合資料庫篩選環境水樣中的毒性化合物，目測重複難度不大，不過完成這個實驗需要多領域專家協作，這篇是EPA外帶橡樹嶺國家實驗室配合出來的，國內有同等戰力的單位屈指可數。（於淼推薦）

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fchem.2018.00029/full

FT-ICR-MS 研究酒已經是經典案例了，這篇文章更引入了代謝組學的一些方法來研究酒，很難得把故事講圓了，以後如果再看到品酒專家，可以試探性讓他解釋下 FT-ICR-MS 是什麼。要說跟環境化學的關係，其實釀酒就是個複雜的環境過程，自然界或污水廠都存在類似的場景，同構互換是最簡單的發現新研究策略。（於淼推薦）

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.7b04938