The effect of iron plaque on uptake and translocation of norfloxacin in rice seedlings grown in paddy soil

鐵膜對水稻幼苗在稻田土壤中吸收和轉運諾氟沙星的影響

來源：Environmental Science and Pollution Research, Volume 24, 2017, Pages 7544-7554

《環境科學與污染研究》，第24卷，2017年，7544-7554頁

 

摘要

摘要闡述了鐵斑對水稻根表抗生素吸收的影響不確定，研究通過盆栽實驗調查鐵斑對諾氟沙星吸收和轉運的影響。結果發現諾氟沙星減少鐵斑形成量；鐵斑誘導后，諾氟沙星主要積累在根表鐵斑上，其次在根內部，但未向其他組織轉運；高濃度諾氟沙星（50 mg·kg?1）下鐵斑起屏障作用減少根吸收，低濃度（10 mg·kg?1）下無效；加Fe(II) 30 mg·kg?1時屏障作用最強，歸因于鐵斑和根際效應聯合作用。熒光顯微鏡顯示諾氟沙星主要分布在根細胞外，通過質外體途徑轉運；根際土壤中諾氟沙星積累更多，根氧化作用（高Eh）促進鐵氧化物形成，增強吸附和吸收。

 

研究目的

研究目的是探討鐵斑對水稻吸收和轉運諾氟沙星的影響，驗證鐵斑作為屏障的假設，并揭示根際微環境在抗生素遷移中的作用機制，以評估鐵斑在減少污染物通過食物鏈傳播的風險。

 

研究思路

研究思路包括進行盆栽實驗，使用水稻幼苗在添加不同濃度Fe(II)（0、10、30、50、70 mg·kg?1）和諾氟沙星（0、10、50 mg·kg?1）的稻田土壤中培養30天。測量鐵斑量、諾氟沙星在根表和根內的積累、生物濃縮因子（BCF），使用熒光顯微鏡分析諾氟沙星分布，并通過丹麥Unisense微傳感器測量根際和非根際土壤的Eh、pH和O?剖面。數據通過統計方法（如Duncan檢驗）分析差異顯著性。

 

測量的數據及研究意義

1 鐵斑形成量：數據來自Fig.1，顯示諾氟沙星減少鐵斑量，且隨濃度增加影響加劇；Fe(II)添加增加鐵斑，但高Fe(II)（70 mg·kg?1）時減少。研究意義是量化鐵斑形成受污染物和營養條件影響，揭示鐵斑動態變化作為環境指示劑。

 

2 諾氟沙星濃度在根表和根內：數據來自Fig.2，顯示根表積累高于根內，Fe(II) 30 mg·kg?1時根表積累最高，根內最低；高諾氟沙星濃度增加積累。研究意義是證明鐵斑作為諾氟沙星儲存庫，減少根內吸收，屏障作用依賴濃度。

 

3 諾氟沙星分布比例：數據來自Fig.3，顯示根表比例隨Fe(II)增加先升后降，根內相反。研究意義是揭示鐵斑調節諾氟沙星分配，影響生物可利用性。

 

4 生物濃縮因子（BCF）：數據來自Table 2，顯示根表BCF隨Fe(II)變化先增后減，根內BCF相反。研究意義是評估污染物的生物積累潛力，鐵斑改變吸收效率。

 

5 諾氟沙星分布熒光顯微鏡分析：數據來自Fig.4，顯示諾氟沙星分布在根表、表皮和中柱，細胞外為主。研究意義是確認質外體轉運途徑，解釋有限細胞滲透性。

 

6 根際和非根際Eh、pH、O?剖面：數據來自Fig.5，顯示根際Eh和O?高于非根際，pH較低；諾氟沙星和Fe(II)添加改變剖面。研究意義是直接驗證根際氧化微環境促進鐵斑形成，影響污染物行為。

 

7 根際和非根際諾氟沙星濃度：數據來自Fig.6，顯示根際濃度高于非根際，高Fe(II)時差異顯著。研究意義是表明根際過程增強污染物固定，減少遷移。

 

 

結論

1 鐵斑形成受諾氟沙星抑制，且依賴濃度；適量Fe(II)（如30 mg·kg?1）增強鐵斑屏障作用，減少諾氟沙星根內吸收。

2 諾氟沙星通過質外體途徑轉運，主要積累在根表鐵斑和根內部，不向地上部轉運，降低食物鏈風險。

3 根際氧化微環境（高Eh）促進鐵氧化物形成，增加諾氟沙星吸附和固定，鐵斑和根際效應協同調節污染物行為。

4 研究為水生植物污染物管理提供依據，鐵斑可作為生物修復工具減少抗生素吸收。

 

使用丹麥Unisense電極測量數據的研究意義

使用丹麥Unisense微傳感器（如RD-500型號）測量根際和非根際土壤的Eh和O?剖面（Fig.5），提供高分辨率、實時微環境數據。研究意義在于：電極以毫米級精度捕獲根際氧化還原動態，直接證實根際氧釋放（ROL）導致高Eh和O?濃度（如根際Eh比非根際高），驗證鐵斑形成機制（Fe(II)氧化為Fe(III)）。這些數據連接了根生理（如氧化劑釋放）與鐵斑形成，解釋諾氟沙星在根際的固定化（通過鐵氧化物吸附）。例如，數據顯示添加Fe(II)和諾氟沙星時根際Eh升高（Fig.5(1-c)），表明氧化增強促進鐵斑屏障作用。Unisense電極的高靈敏度允許檢測微小變化，支持根際異質性分析，提升了對污染物-植物相互作用的機制理解，為環境風險評估提供關鍵參數。總體，該數據強化了微傳感器在土壤-植物系統研究中的價值，突顯其揭示生物地球化學過程的能力。