磷酸三苯酯經miRNA介導的人肝細胞脂類代謝干擾作用

何春桃，嚴驍，付惠玲，莊僖，鄭晶,*，麥碧嫻，楊中藝，于云江

1. 中山大學農學院，深圳 518107 2. 生態環境部華南環境科學研究所，國家環境保護環境污染健康風險評價重點實驗室，廣州 510530 3. 湖南工學院安全與環境工程學院，衡陽 421002 4. 中國科學院廣州地球化學研究所，有機地球化學國家重點實驗室，廣州 510640

磷酸三苯酯(triphenyl phosphate, TPhP)是在多溴聯苯醚(polybrominated diphenyl ethers, PBDEs)限制使用后的重要替代阻燃劑，作為Deca-BDE的替代劑被廣泛應用于電子產品中。環境調查指出TPhP廣泛存在于水體、空氣與室內灰塵等環境介質中[1-2]，在人發等生物樣品中也存在較高檢出[3]。TPhP具有神經毒性[4]、發育毒性[5]等多種生物毒性，其中，TPhP的脂類代謝干擾作用受到廣泛關注。過去研究指出TPhP作為過氧化物酶增殖激動劑受體γ(peroxisome proliferation active receptor gamma,PPARγ)的潛在配體，能激活PPAR信號通路，并改變脂類代謝通路相關基因的表達水平[6]。已有研究報道TPhP暴露能夠引起前脂肪細胞的脂質積累效應[7]。然而，TPhP經microRNAs (miRNAs)對PPAR信號通路的調控作用目前仍為空白。

過去研究發現環境污染會誘導人體白細胞、呼吸道上皮細胞和胃等不同組織中miRNA表達水平發生改變[8-10]。Wang等[11]發現全氟辛烷磺酰基化合物暴露能夠使大鼠肝臟中調控PI3K/AKT信號通路的miR-451表達下調，調控細胞凋亡、DNA損傷修復和促癌基因激活等通路的miRNAs表達上調。部分污染物的暴露會使影響生物中負責某一功能的多個miRNAs的表達改變，如四氯二苯并-p-二噁英(tetra-chloro-dibenzo-p-dioxins, TCDD)暴露下胎鼠胸腺細胞中負責細胞凋亡調控的多個miRNAs(如let-7e、miR-18b、miR-23a、miR-181c等)均表達下調，說明細胞凋亡是TCDD暴露下miRNA調控介導的主要毒性作用[12]。鑒于miRNA在環境壓力響應過程中發揮的重要調控作用，miRNA作為環境污染物暴露的潛在生物標志物的可行性日益受到關注[13]。然而針對環境污染物暴露對miRNAs表達調控作用的研究仍然比較匱乏。

肝臟是有機污染物解毒的重要場所，也是污染物暴露的毒害靶器官。因此，肝臟相對于其他器官對污染物的敏感性更高，對于污染物的肝臟毒性研究是污染物毒性評價的重要范疇。本研究將通過探討不同TPhP暴露條件下人肝細胞miRNAs表達的改變情況，明確人肝細胞對TPhP的應答機制、篩選潛在的TPhP暴露風險生物標志物。

1 材料與方法(Materials and methods)

1.1 試驗材料

磷酸緩沖鹽溶液、1640基本培養基、胎牛血清、胰蛋白酶及抗生素(penicillin/streptomycin)均購自Gibco(Invitrogen，美國)，二甲基亞砜(dimethyl sulphoxide, DMSO)購自Sigma-Aldrich (Poole，英國)。6孔細胞培養板、96孔細胞培養板、15 mL無菌離心管等細胞培養器皿購自康寧公司(中國)；細胞計數板購自達科為生物技術有限公司(中國)。試驗溶劑均為HPLC級純，購自Sigma-Aldrich(Poole，英國)。

1.2 細胞培養與處理

人肝正常細胞(HL-7702(L-02))購自武漢普諾賽生命科技有限公司(中國)。L-02細胞系是普通人肝上皮細胞轉化而來的穩定細胞系，相對于常用的肝癌細胞系，其細胞形態更接近于普通人肝上皮細胞，適用于對TPhP脅迫下人肝細胞miRNA響應特征的研究。細胞培養于含10%胎牛血清的1640完全培養基中(37 ℃、5% CO2)。細胞以30%的密度接種后，次日進行細胞染毒。替換細胞孔內舊培養液為不同濃度TPhP(TPhP溶解于DMSO，總體積不超過培養基總體積0.5%)的新培養基。細胞活性檢測試驗中，L-02細胞接種于96孔細胞壁，處理時間為48 h，TPhP處理濃度為0.5、2、5、10和20 μg·mL-1，設置溶劑對照組(V(DMSO)∶V(培養基)=0.5∶100)、對照組(無處理)和空白(未接種細胞)，每個處理設4個重復，細胞活性檢測重復2次。用于TPhP檢測和miRNA提取的細胞接種于6孔培養板中，設置對照組(V(DMSO)∶V(培養基)=0.5∶100)、TPhP(5 μg·mL-1)暴露3 h和48 h，分別為CK、TPhP-3 h和TPhP-48 h，每個處理設置4個重復。

1.3 細胞活性檢測

細胞活性采用Cell Counting Kit-8(CCK-8)(Donjido，日本)試劑盒進行檢測，按照說明書進行操作。孵育結束后，用多功能酶標儀測定在450 nm處的吸光值。細胞活力的計算公式如下：

細胞活力=[(As-Ab]/(Ac-Ab)]×100%

式中：As為試驗孔(含有細胞的培養基、CCK-8和有機污染物)的吸光值，Ac為溶劑對照孔(含有細胞的培養基、CCK-8和DMSO)的吸光值，Ab為空白孔(不含細胞和毒性物質的培養基、CCK-8)的吸光值。

1.4 TPhP檢測

樣品提取與檢測參考Su等[14]的方法，培養結束后，收集培養基與細胞，分別加入1 mL甲醇于50 ng TPhP-d15內標至樣品中，對細胞樣品超聲提取30 min。轉移提取液至新的離心管中，樣品提取后用氮吹儀吹干，重新定容于300 μL甲醇后，經0.22 μm聚四氟乙烯(polytetrafluoroethylene, PTFE)膜過濾后待進樣。

樣品定量采用三重四極桿液相色譜質譜聯用儀(triple quadrupole LC/MS/MS mass spectrometer of API 4000+, AB Sciex Instruments)進行分析，色譜系統采用Agilent 1260 G1311B-1進樣泵與Agilent 1260 G1316A-1柱溫箱。以甲醇作為流動相A，水作為流動相B，以流速0.3 mL·min-1洗脫目標化合物。質量控制采用DMSO處理組作為對照組，設置溶劑組作為流程空白組，TPhP在對照組與空白組均低于檢出限。以TPhP-d15作為內標進行回收率矯正。TPhP清除率檢測計算公式如下：

TPhP清除率=(cspiked-cremained)/cspiked

式中：cspiked為處理前TPhP的總量(μg)，而cremained為處理結束后培養基與樣品中TPhP的量(μg)。

1.5 miRNA測序與生物信息學分析

細胞RNA和miRNA的提取參照Allprep組織/細胞RNA/DNA/Protein/miRNA分提試劑盒(RN36，艾德萊，中國)說明書進行。含miRNA的總RNA用Agilent 2100 BioAnalyzer (Agilent 2100 RNA 6000 Nano kit)檢測RNA樣品完整性與濃度后用于cDNA文庫構建。cDNA文庫構建用T4 RNA ligase先后在miRNA 3’端與5’端加上接頭。利用反轉錄隨機引物和反轉錄酶合成cDNA第一鏈。通過兩端的接頭引物進行PCR擴增，對PCR產物進行分離純化，并進行質量檢測。在Illumina HiSeqTM2000測序平臺上進行單末端測序程序(SE50)，得到50 bp的單端測序reads。

測序獲得每個樣品的原始測序數據(raw reads)，按照測序質量對這部分raw reads進行過濾。去除低質量(包括存在5’端接頭污染的、缺乏3’端接頭序列或包含polyA/T/G/C、沒有插入片段等情況)的reads。過濾后的數據為miRNA的tag序列。對miRNA的tag序列進行注釋。鑒定樣品中的miRNA的tag序列組成，將tag序列比對到人類基因組、genebank、Rfam數據庫、外顯子的內含子、重復序列和已知的miRNAs中，并在此基礎上對tag進行分類注釋。按照優先級rRNAetc > exist miRNA > exist miRNA edit > known miRNA > repeat > exon > novel miRna > intron的順序對tag序列進行分類，tag沒有比對上任何的注釋信息的標記為unann，其中注釋為miRNA前體的miRNAs用mir命名，如mir-16。對各個樣品所鑒定的miRNAs計算TPM(tags per million)作為其表達量，最終獲得各樣品全部miRNAs的表達譜，并在此基礎上對miRNAs進行表達差異進析。樣品間miRNAs表達量變化2倍以上并且P值<0.05的差異表達miRNAs為差異顯著。采用Mireap (https://sourceforge.net/projects/mireap/)、Miranda(http://www.microrna.org/-microrna/home.do)和Targetscan(http://www.targetscan.org/)[15-16]3個軟件根據miRNAs序列信息對差異表達miRNAs進行靶基因預測，取三者預測結果的交集作為miRNAs靶基因預測的最終結果。對差異表達的miRNAs的靶基因進行GO功能聚類分析和KEGG Pathway分析。對預測的miRNAs靶基因與轉錄組差異表達基因進行比對，預測靶基因與差異表達基因的交集為差異表達miRNAs的潛在調控對象，進一步對差異表達miRNAs與差異表達基因的表達量進行Pearson相關性分析，篩選獲得相關系數>0.9的miRNA-靶基因對[17]，使用Cytoscape software(http://www.cytoscape.org/)構建miRNAs與差異表達基因的關系網絡圖。

1.6 熒光定量PCR

cDNA合成及熒光定量PCR采用All-in-one miRNA qRTPCR detection Kit (GeneCopoeia，美國)，參照說明書操作。熒光定量PCR所涉及的基因與引物購自All-in-one miRNA qRTPCR detection Kit(GeneCopoeia，美國)。每個樣品每個基因設置3個技術重復，采用Roche LightCycler480實時熒光定量PCR儀(Roche，德國)及其配套軟件對目標基因表達進行相對定量，各目標基因相對表達量以目標基因表達量/U6表達量表示。

1.7 數據統計與分析

本試驗數據采用SPSS 18.0(SPSS, Inc.)進行統計分析。數據正態分布檢驗采用Shapiro-Wilk非參數方法，不符合正態分布的統計數據在計算前進行對數轉換。單因素方差分析(One-way analysis of variance, ANOVA)用于比較不同處理濃度中細胞活性的差異。Pearson’s相關性檢驗轉錄組測序與熒光定量PCR的基因表達情況進行相關性分析，置信水平為P=0.05，置信區間取95%。

2 結果(Results)

2.1 TPhP脅迫條件下細胞活性差異

在48 h處理條件下，TPhP染毒后，人肝細胞細胞活力隨著濃度上升呈先上升后下降的趨勢，在5 μg·mL-1處理條件下達到最大值，并在10 μg·mL-1處理濃度下明顯下降。而在20 μg·mL-1處理條件下，細胞活力受到顯著抑制(P<0.05)，僅為26.3%，半數效應濃度(EC50)為15.25 μg·mL-1(46.7 μmol·L-1)(圖1)。

圖1 在48 h后不同濃度磷酸三苯酯(TPhP)處理組中人肝細胞的存活率曲線Fig. 1 Survival curves of hepatocyte after 48 h triphenyl phosphate (TPhP) treatments of different concentrations

2.2 TPhP脅迫3 h與48 h后TPhP含量分析

在5 μg·mL-1TPhP暴露3 h和48 h后，處理體系中人肝細胞與培養基中殘留的TPhP總量如圖2所示，培養基中的TPhP總量顯著高于細胞(P<0.05)。在肝細胞暴露3 h后，細胞中的TPhP總量為0.08 μg，培養基中TPhP總量為1.23 μg，培養體系中清除率為73.9%。肝細胞暴露48 h后，細胞中的TPhP含量顯著上升，而培養基中的TPhP含量顯著下降(P<0.05)。細胞中的TPhP總量為0.14 μg，培養基中TPhP總量為0.60 μg，培養體系中清除率為85.1%。

圖2 暴露3 h和48 h后不同TPhP處理組中細胞與培養基中TPhP的含量注：*代表相同處理下細胞與培養基中的TPhP含量差異顯著，小寫字母代表細胞或培養基中不同處理組的TPhP含量差異顯著。Fig. 2 The contents of residual TPhP in hepatocyte and medium after different TPhP treatment for 3 h and 48 hNote: *represents the significant difference between the TPhP contents in hepatocyte and medium under the same treatment while the different letters represent the significant difference between different treatments for hepatocyte or medium.

2.3 差異表達miRNAs的表達趨勢與富集

以定量PCR的方法檢測9個隨機選取的差異表達miRNAs的表達情況，以驗證microRNA-Seq測序結果。相關性分析表明，同一樣品在microRNA-Seq與qPCR的表達情況顯著相關(r2=0.8068)(圖3)，說明microRNA-Seq的表達結果可靠。

圖3 microRNA-Seq與qPCR中miRNAs表達結果的相關性Fig. 3 The correlation between miRNAs genes’ expression assessed by microRNA-Seq and qPCR

為了初步分析不同樣品miRNAs表達的變化情況，對樣品中表達量TPM>1的差異表達的miRNAs進行趨勢分析(圖4)，在CK、TPhP-3 h及TPhP-48 h這3個樣品中差異表達的miRNAs顯著富集于2個趨勢(profile 3和profile 5)。其中，富集于profile 3的差異表達miRNAs共有72個，表現為在3 h與對照組無顯著差異，在48 h暴露后表達顯著下降。富集于profile 5的差異表達miRNAs共118個，在3 h暴露后顯著上升，而在48 h暴露后與對照組無顯著差異。其他差異表達miRNAs的富集表達趨勢包括保持平緩后上升、上升后保持平緩、持續上升、下降后保持平緩及持續下降，富集均不顯著。

圖4 差異表達miRNAs在3個不同處理時間的主要富集趨勢Fig. 4 Differential expressed miRNAs significantly enriched in patterns across three time points

通過GO分析發現，profile 3中miRNAs所調控的靶基因主要分布于細胞內部(intracellular part)、細胞質(cytoplasm)、細胞液(cytosol)和細胞器(organelle)中；所參與分子功能以結合活性為主包括離子結合(ion binding)、酶結合(enzyme binding)、蛋白質結合(protein binding)及DNA結合(DNA binding)等，另外也具有酶調節活性(enzyme regulator activity)及轉移酶活性(transferase activity)等催化功能；富集于profile 3的miRNAs調控的靶基因主要參與了生物合成(biosynthesis)、代謝過程(metabolic process)、生物調節(biological regulation)、信號轉導(signal transduction)、刺激響應(response to stimulus)、細胞分化(cell differentiation)等生物過程(圖5)。富集于profile 5中的miRNAs所調控的靶基因除了分布于profile 3中富集的細胞內部(intracellular part、intracellular)、細胞質(cytoplasm)、細胞液(cytosol)及細胞器(organelle)幾種細胞組分，也顯著富集于細胞質膜泡囊(cytoplasmic membrane-bounded vesicle)、高爾基體(Golgi apparatus)及細胞核(nucleus)等細胞組分，可能參與蛋白質分泌等功能。所參與分子功能與profile 3中miRNAs的靶基因類似，包括離子結合(ion binding)、酶結合(enzyme binding)、蛋白質結合(protein binding)等結合活性、酶調節活性(enzyme regulator activity)、分子功能調節(molecular function regulator)等調節功能及轉移酶活性(transferase activity)、激酶活性(kinase activity)、連接酶活性(ligase activity)等催化功能；所參與生物進程與profile 3類似，以生物合成(biosynthesis)、代謝過程(metabolic process)等生物進程為主。

圖5 顯著富集于profile 3(P3)和profile 5(P5)的差異表達miRNAs的靶基因的GO富集顯著情況(P value)Fig. 5 The P value of significantly enriched GO term for target genes of miRNAs from profile 3 (P3) and profile 5 (P5)

Profile3與profile 5富集的miRNAs的靶基因顯著富集的通路相似，包括代謝通路、生物合成通路及癌癥相關的通路。生物合成通路包括類固醇合成(steroid biosynthesis)、萜類骨架生物合成(terpenoid backbone biosynthesis)、脂肪酸生物合成(fatty acid synthesis)等，其中類固醇的生物合成是profile 3所富集的miRNAs靶基因的主要富集通路。此外，脂肪細胞因子信號通路(adipocytokine signaling pathway)、Jak-STAT信號通路、ErbB信號通路、胰島素信號通路(insulin signaling pathway)及Hedgehog信號通路(Hedgehog signaling pathway)等信號通路也是富集于profile 3趨勢的miRNAs所調控的靶基因富集通路(表1)。

表1 Profile 3與profile 5差異表達miRNAs靶基因KEGG通路富集情況Table 1 Significantly enriched KEGG pathways for target genes of miRNAs from profile 3 and profile 5

2.4 脂類代謝相關的miRNA-mRNA關聯分析及調控網絡

miRNAs以抑制或降解等形式對靶基因進行負調控，對差異表達miRNAs與其關聯差異表達基因進行關聯分析能夠從miRNA水平上探索TPhP對miRNAs與基因表達調控網絡的影響。結合差異表達miRNAs的靶基因富集通路與差異表達基因富集通路分析可知[17]，TPhP脅迫條件下，類固醇合成等脂類代謝通路相關基因的轉錄組表達水平改變受到miRNAs的調控作用。多個miRNAs通過調節脂類代謝相關的基因表達影響脂質合成。胰島素信號通路、PPAR信號通路、脂肪酸代謝、類固醇合成等與脂類代謝相關的差異表達顯著的關鍵基因受到多個miRNAs的調控，miRNA-靶基因對約160對。而miR-4484-y、miR-34c-5p、miR-301a-5p和miR-7-5p分別對脂質代謝相關通路中5個關鍵基因具有顯著的調控關系。關聯分析結果顯示，PPAR信號通路中，PPARα與PPARγ這2個核受體、ACSL(long-chain acyl-CoA synthetase)、CYP27A1(cytochrome P450 family 27 subfamily A member 1)、HMGCS1(3-hydroxy-3-methylglutaryl-CoA synthase 1)和SCD(stearoyl-CoA desaturase)等參與脂肪酸合成過程，類固醇合成通路中的CYP51A1(cytochrome P450 family 51 subfamily A member 1)、DHCR7(7-dehydrocholesterol reductase)、LSS(lanosterol synthase)和MSMO1(methylsterol monooxygenase)，以及胰島素信號通路中影響脂類平衡的ACACA(acetyl-CoA carboxylase/biotin carboxylase)、PRKAA2(5’-AMP-activated protein kinase)等基因均受到一個或多個miRNAs調控(圖6)。

圖6 脂類代謝相關的miRNA-mRNA調控網絡注：綠色和藍色的節點為miRNAs，粉色、橙色和紅色的節點分別為參與胰島素信號通路、類固醇合成通路及PPAR信號通路的靶基因。Fig. 6 The miRNA-RNA regulation network of lipid metabolismNote: The green and blue nodes represent the differential expressed miRNAs; the pink, orange and red nodes represent target genes involved in insulin signal pathway, steroid synthesis pathway and PPAR signal pathway respectively.

3 討論(Discussions)

從人肝細胞在不同濃度TPhP暴露下的細胞活性變化可知，低濃度TPhP脅迫不會引起人肝細胞的凋亡。在5 μg·mL-1的處理條件下，細胞活性存在輕微的上升，可能與PIK3CD(phosphatidylinositol-4,5-bisphosphate 3-kinase catalytic subunit)參與的Jak-STAT signaling pathway信號通路所介導的細胞凋亡與增殖過程的調控作用相關。中國倉鼠細胞在TPhP處理24 h后計算的50%最大抑制效應濃度(50% of the maximal inhibitory effect concentration, IC50)為37 μmol·L-1[18]。Su等[14]對雞胚胎細胞開展的TPhP毒性研究中，雞胚胎肝細胞在TPhP處理36 h后，LC50為(47±8) μmol·L-1，與本研究中人肝細胞以TPhP染毒48 h后的LC50劑量基本一致，高于TPhP對中國倉鼠細胞的細胞毒性的IC50。這可能與2種肝細胞對于TPhP的代謝會降低其毒性有關。而高濃度TPhP存在明顯的急性細胞毒性，LC50基本在40 μmol·L-1左右，意味著對其開展環境監測的必要性。

由3 h和48 h細胞內殘留TPhP總量可知，人肝細胞對TPhP的代謝效率較高。TPhP在人肝細胞微粒中和S9的肝微粒組分中孵育1 h后，清除率分別為41%(其他磷系阻燃劑清除率為7%～81%)和19%(其他磷系阻燃劑清除率為13%～68%)[19]，相對于其他磷系阻燃劑，TPhP代謝速率處于中等水平，略高于磷酸三(2-氯乙基)酯和磷酸三(2-氯丙基)酯。雞胚胎肝細胞對TPhP暴露36 h后，TPhP清除率高達99.8%[14]，遠高于本研究中48 h處理組的TPhP清除率，這種差異可能與細胞的不同物種來源有關。值得注意的是，TPhP在雞胚胎肝細胞的代謝特征顯示，在12 h暴露后細胞與培養基中的TPhP總量相當(46%/53%)，在36 h處理后所有殘留的TPhP均存在于細胞中[14]。這與本研究中隨著處理時間延長，TPhP在細胞中分配比例逐漸加大的趨勢相一致。由此我們推測在體外試驗的細胞培養體系中，細胞的TPhP吸收速率高于其代謝速率并引起細胞中的TPhP積累，隨著脅迫時間的延長，細胞中的TPhP可能逐漸完全清除。

TPhP暴露條件下，差異表達的miRNAs靶基因主要富集于profile 3 (TPhP脅迫48 h后表達下降)和profile 5(在TPhP脅迫3 h表達上調，而在48 h后表達與對照組一致)。2個趨勢的靶基因主要富集于類固醇合成與脂類代謝有關的功能與通路，意味著脂質代謝干擾是TPhP對miRNAs調控的主要毒性。而過去的研究指出斑馬魚在7 d的TPhP暴露后，其肝臟脂類代謝基因表達異常，血液中葡萄糖、甘油三酯、膽固醇和高密度脂蛋白膽固醇等指標顯著上升[20]。TPhP對斑馬魚胚胎的脂類代謝干擾作用通過對PPAR信號通路途徑的調控實現[21]。骨髓基質細胞BMS2細胞系在在10 μmol·L-1的TPhP暴露7 d后，脂質積累顯著增加，并可能是潛在的PPARγ激活劑[6]。雖然過去研究在體外試驗與動物試驗中均發現了TPhP的脂類代謝干擾作用，但是這個過程中是否存在miRNAs的參與及其所扮演的角色尚不明確。過去的研究已鑒定了多個與脂類代謝相關的miRNAs[22-23]，而本研究也發現多個已報道脂類代謝相關的miRNAs，如miR-34c、miR-301a和miR-7。作為介導TPhP脂類代謝干擾的主要靶位點，PPAR主要受miR-34c調控，與本研究中miR-34c差異表達對PPAR信號通路中ACSL和DHCR7的表達調控作用相似，與過去文獻報道中miR-34c能夠通過調控ACSL1的表達水平參與小鼠的肝臟纖維化相一致[24]。而miR-301a對胰島素信號通路中ACACA及PRKAA2這2個基因具有調控作用則與miR-301a在糖尿病及胰腺癌的發生發展過程具有調控作用的調控功能相類似[25-26]。miR-7對神經質瘤、乳腺癌及肝癌的發生有著重要作用，Fang等[27]通過篩選發現，PIK3CD是miR-7的調控靶基因，miR-7的過表達會導致PIK3CD表達顯著下調，而且影響PI3K/Akt信號轉導。本研究中miR-7對PIK3CD的表達同樣具有顯著負調控關系，而PIK3CD所參與的胰島素信號通路能對下游脂肪酸合成過程中數個關鍵基因的表達水平具有調控作用，從而對脂類平衡產生影響。與上述3個脂類代謝相關的miRNAs不同，針對miR-4484脂類代謝調控作用的研究并不多。Zhang等[28]發現乳腺導管乳腺癌與乳腺管內頭狀瘤病人分泌乳汁中的miR-4484的表達水平存在顯著差異，miR-4484可作為潛在的乳腺癌指示物。Byun等[29]發現，miR-4484對于口腔炎癥反應具有重要調控作用，并且是口腔扁平苔蘚疾病的潛在miRNAs生物標志。受結核桿菌H37Ra株系感染的巨噬細胞THP-1中，miR-4484的表達相對于未感染細胞顯著上調約20倍，對于預測結核桿菌感染情況具有重要參考意義[30]。然而本研究中miR-4484對ACACA、ACSL和SCD等參與了脂肪酸/類固醇合成代謝通路基因的調控作用是首次報道。除了已知miRNAs，本研究鑒定的novel-m0022-5p等新miRNAs對類固醇合成通路中的LSS、PPAR信號通路中的PPARγ和CYP27A1具有調控作用，novel-m0323-5p則對胰島素信號通路中的ACACA、PPAR信號通路中的ACSL4及類固醇合成通路中的MSMO均有調控作用。但是在此前的研究尚未對這些新miRNAs功能開展研究，其具體調控機理仍待探討。

本研究通過關聯分析發現的脂類代謝相關的miRNA-mRNA調控關系與過去的研究有所差別。miR-122被認為是肝臟中表達豐度最高的miRNAs，其表達能夠調控肝臟FASN(fatty acid synthase)、ACACA及SCD等一系列脂肪酸合成酶的基因表達[31]。但是在本研究中，miR-122表達水平偏低，并且與FASN、SCD等基因的表達水平無顯著相關。與miR-122的情況類似，miR-378/378*能夠通過調控FABP-4(fatty acid-binding protein)、FASN和SCD-1等脂質代謝相關基因影響脂肪細胞的脂質積累[32]，然而在本研究中miR-378在不同處理間差異表達并不顯著。過去針對脂類代謝調控的miRNAs主要關注人體在自然條件下高膽固醇疾病的情況對miRNAs及脂類代謝的影響，與本研究中TPhP暴露所引起的脂類代謝干擾有所差異。稀有鮈鯽肝臟在TPhP暴露14 d后參與類固醇合成的HGMCoA與FASN酶活顯著高于對照組并引起膽固醇的積累，然而其差異誘導的miRNAs靶基因主要富集于代謝通路[33]，與本研究中差異表達miRNAs主要富集于PPAR信號及其下游脂類代謝通路的情況并不一致。我們推測，本研究所發現的差異表達miRNAs可能特異性地在早期脅迫下通過調控PPAR信號通路，加強類固醇合成相關通路基因的表達，并在長期脅迫中表達恢復正常表達水平，預示著miR-4484和novel-m0022-5p等miRNAs作為潛在的生物標記對于TPhP早期暴露指示具有可行性。

miRNAs在疾病發生過程中發揮重要調控作用，同時也是多種疾病的潛在生物標記物[34]。隨著miRNAs在環境污染物暴露過程中所發揮的調控作用的深入，miRNAs作為環境污染物暴露生物指示物的可行性受到關注[35]。本研究發現在TPhP暴露條件下，人肝細胞miR-4484、miR-3617和miR-7等miRNAs受TPhP誘導差異表達，并調控多個參與脂類代謝過程的目標基因，預示著這些miRNAs是TPhP暴露條件下潛在的敏感生物標記。然而，在生物體中，miRNAs的表達除了受到環境污染物的影響，還受到生物體年齡、生活習慣和身體健康情況等多個因素的影響，miRNAs直接作為人群對環境污染物暴露健康風險評價的生物指示物準確度有待提高。因此，通過進一步系統研究，上述對TPhP暴露誘導的脂類代謝具有調控作用的差異表達miRNAs將有可能應用于環境中污染物典型的潛在生物標志物，為指示環境污染對生物體健康情況的影響提供參考。

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