合成生物学是21世纪初新兴的生物学研究领域，是在基因工程基础上，结合生物学前沿技术诞生的以结合特定生物元件，构建具有独特生理功能的全新生物系统或生命体为目标的学科。环境合成生物学是环境科学与合成生物学的交叉学科，是利用合成生物学的原理和方法，发展针对环境污染物研究与控制的生物传感监测、毒性评价、智能降解和资源化利用等技术。
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2003-09~2007-01,中国科学院生态环境研究中心, 博士
2002-07~2003-08,重庆圣华曦药业有限公司, 技术员
1999-09~2002-06,重庆大学, 硕士
1995-09~1999-06,重庆大学, 学士2015-07~现在, 中国科学院生态环境研究中心, 研究员
2014-01~2015-06,美国加州大学河滨分校, 研究助理
2009-12~2013-12,美国纽约州健康部Wadsworth研究中心, 博士后
2008-07~2012-12,中国科学院烟台海岸带研究所, 助理研究员、副研究员
2007-01~2008-06,中国科学院生态环境研究中心, 研究助理
新型污染物的环境赋存、代谢转化与毒理效应2017，中国环境科学学会环境化学分会，委员
2016，Current Nanomaterials，编委
2015，Environmental Pollution，编委
目录
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 环境合成生物学简介 2
1.2.1 合成生物学基本框架 2
1.2.2 环境合成生物学前瞻 6
1.3 环境合成生物学在污染治理相关领域的应用 11
1.3.1 环境复合污染物的实时高效监测 12
1.3.2 有毒污染物的高效识别及多靶点毒性效应评价 14
1.3.3 污染物高效生物修复及其降解资源化回收 16
1.4 环境合成生物学应用面临的瓶颈问题 19
1.4.1 针对复合污染的高效特异检测方法 19
1.4.2 污染物毒性的多靶点同步检测与毒性快速评价 21
1.4.3 环境修复过程的智能降解 23
1.5 未来研究展望 24
1.5.1 特异、灵敏的合成生物传感技术 24
1.5.2 污染物种类及污染源指纹信息库的建立 26
1.5.3 毒性效应生物标志物 27
1.5.4 污染物智能降解及其应用 28
1.5.5 合成生物学模式生物的环境风险控制 29
参考文献 31
第2章 生物监测 42
2.1 微生物监测 43
2.1.1 水中有害物质的微生物监测 44
2.1.2 土壤污染的微生物监测 46
2.2 细胞监测 50
2.2.1 常用的细胞毒性测试方法 50
2.2.2 细胞模型用于实际环境中污染物的筛选 52
2.3 动植物监测 55
2.3.1 动物监测 55
2.3.2 植物监测 59
2.4 生物监测方法的局限性及展望 62
2.4.1 传统生物监测在环境污染监测中的局限性 62
2.4.2 合成生物学在环境污染生物监测中的应用 63
参考文献 65
第3章 污染物的合成生物传感技术 73
3.1 环境污染物及其危害性概述 73
3.1.1 神经毒性 73
3.1.2 免疫毒性 74
3.1.3 生殖内分泌干扰毒性 74
3.2 合成生物传感技术在环境监测中的应用前景 75
3.3 污染物感应元件 75
3.3.1 转录因子 75
3.3.2 受体蛋白 76
3.3.3 核酸适配体 77
3.3.4 核糖开关 77
3.4 信号报告元件 78
3.5 合成生物传感系统 79
3.5.1 全细胞生物传感器 79
3.5.2 无细胞生物传感器 84
3.6 总结与展望 89
3.6.1 全细胞生物传感器 89
3.6.2 无细胞生物传感器 91
3.6.3 展望 92
参考文献 93
第4章 合成生物学在环境污染物检测中的应用 98
4.1 环境合成生物学检测污染物的原理 98
4.1.1 新技术与基因回路模块化设计 99
4.1.2 底盘细胞的开发 100
4.2 合成生物学应用于环境污染物的检测 101
4.2.1 抗生素类污染物的检测 101
4.2.2 重金属类污染物的检测 104
4.2.3 芳烃类污染物的检测 107
4.2.4 双酚类污染物的检测 109
4.3 环境合成生物学检测方法展望 112
4.3.1 合成生物学方法检测污染物的发展趋势 112
4.3.2 基于EDA的环境合成生物学检测方法 112
4.3.3 用于新污染物高通量筛选的生物芯片 115
参考文献 116
第5章 污染物毒性效应基于靶点识别的体外评价技术 126
5.1 污染物毒性效应的分子起始事件和靶点 127
5.1.1 环境污染危害的系统毒理学认识与多靶协同作用 127
5.1.2 污染物毒性效应的典型测试评价方法 129
5.1.3 合成生物学与基于分子起始事件的污染物毒性体外评价技术 131
5.2 基于靶点识别的环境污染物体外毒性评价方法中的合成生物学 135
5.2.1 以酵母为底盘细胞的报告基因毒性评价方法 135
5.2.2 以动物细胞为底盘细胞的报告基因毒性评价方法 141
5.2.3 脱靶效应对基于靶点识别的污染物体外毒性评价方法的影响 149
5.3 污染物多靶点体外毒性评价中合成生物学的作用 151
5.3.1 实际环境研究中基于多靶点识别的污染物成组毒性体外评价策略 151
5.3.2 现有多靶点毒性体外评价面临的问题与环境合成生物学 153
5.3.3 基因组多位点编辑及其潜在环境毒理应用 154
参考文献 155
第6章 污染物毒性评价的环境合成生物学模型 165
6.1 诱导多能干细胞模型 165
6.1.1 iPSC来源及发展 165
6.1.2 重编程因子及iPSC标志物 166
6.1.3 iPSC转导方法 167
6.1.4 iPSC影响因素 168
6.1.5 iPSC环境毒理学应用 169
6.2 器官芯片模型基础 174
6.2.1 器官芯片来源及发展 175
6.2.2 器官芯片原理 176
6.2.3 器官芯片制备方法 177
6.2.4 器官芯片应用及面临的挑战 180
6.3 嵌合体胚胎及动物 185
6.3.1 嵌合体基本概念 185
6.3.2 嵌合体胚胎制备 186
6.3.3 嵌合体动物在环境毒理学中的应用 188
6.4 干细胞模型相关伦理问题 190
6.4.1 生物安全问题 190
6.4.2 伦理问题 192
6.5 总结与展望 193
参考文献 194
第7章 复合暴露与健康效应 197
7.1 引言 197
7.2 合成生物学与环境相关健康效应评价 198
7.2.1 典型污染物相关的健康效应 198
7.2.2 合成生物学在环境相关疾病诊治中的应用 203
7.2.3 合成生物学在环境健康效应评价中的应用前景 210
7.3 合成生物学在环境健康效应机制研究中的应用 211
7.3.1 典型污染物暴露的健康效应机制与生物传感通路 211
7.3.2 环境合成生物学在分子环境毒理研究中的应用 214
7.4 合成生物学与污染物复合暴露的健康效应评价 220
7.4.1 污染物复合暴露的毒理效应与机制研究概述 220
7.4.2 基于污染物共同作用靶点的复合暴露毒理机制研究 221
7.4.3 基于污染物共同毒性效应的复合暴露健康效应研究 224
7.5 总结与展望 226
参考文献 226
第8章 合成生物学在微生物修复领域的主要研究思路 233
8.1 分子层面--元件创制 233
8.1.1 随机突变实现定向进化 233
8.1.2 理性设计 237
8.1.3 半理性设计 242
8.2 单细胞层面--线路组装 243
8.2.1 线路标准化、高效化 243
8.2.2 线路智能化 246
8.3 多细胞层面--体系重构 251
8.3.1 概述 251
8.3.2 "自上而下"的设计思路 252
8.3.3 "自下而上"的设计思路 253
参考文献 255
第9章 污染物的微生物修复 263
9.1 污染物修复的常用微生物 263
9.1.1 细菌 264
9.1.2 真菌 270
9.1.3 藻类 273
9.2 有机污染物的高效降解 276
9.2.1 有机污染物的分类、危害及污染修复方法 276
9.2.2 有机污染物的微生物修复机制和方法研究 277
9.2.3 基于环境合成生物学的功能微生物对有机污染物的高效降解 278
9.3 有毒金属的定向转化 279
9.3.1 有毒金属的分类、危害及污染修复方法 279
9.3.2 有毒金属的微生物修复机制和方法研究 281
9.3.3 基于环境合成生物学的功能微生物对有毒金属的定向转化 282
9.4 展望 285
9.4.1 污染物生物降解和转化机制解析 285
9.4.2 微生物修复相关环境合成生物学底盘生物的发展 286
9.4.3 微生物修复技术的发展 286
参考文献 286
第10章 合成生物学在废弃物资源化中的应用 302
10.1 废弃物处置与资源化利用 302
10.2 废弃物合成生物学资源化利用的策略--回收与转化 303
10.3 废弃物的合成生物学回收 304
10.3.1 金属的回收 304
10.3.2 油脂的回收 311
10.3.3 磷的回收 314
10.4 利用废弃物合成高附加值产物 315
10.4.1 利用废弃物进行微生物产电 315
10.4.2 利用废弃物进行微生物产氢/气 317
10.4.3 其他高附加值化合物 320
10.5 展望 325
参考文献 326
第11章 污染物生物修复应用示范 335
11.1 石油污染生物修复应用示范 335
11.2 重金属污染生物修复应用示范 338
11.3 含氯有机化合物污染生物修复应用示范 340
11.4 农药污染生物修复应用示范 344
11.5 展望 347
参考文献 348
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