(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211127387.8 (22)申请日 2022.09.16 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115201384 A (43)申请公布日 2022.10.18 (73)专利权人 生态环境部华 南环境科 学研究所 （生态环境部生态 环境应急研究 所） 地址 510530 广东省广州市黄埔区瑞和路 18号 (72)发明人 于云江　李宗睿　周颖　徐森昊　 陶林　常兆峰　向明灯　李金城　 (74)专利代理 机构 广州高炬知识产权代理有限 公司 44376 专利代理师 孙明科 (51)Int.Cl. G01N 30/02(2006.01) G01N 30/06(2006.01) G01N 30/34(2006.01)G01N 30/86(2006.01) G16H 50/20(2018.01) G16C 20/20(2019.01) G01N 30/04(2006.01) (56)对比文件 CN 113960220 A,202 2.01.21 CN 111505141 A,2020.08.07 CN 114894951 A,202 2.08.12 CN 113777209 A,2021.12.10 CN 112986446 A,2021.0 6.18 CN 113671068 A,2021.1 1.19 Krystyna Mak owska等.As sessment of exposure to perfluoroal kyl substances (PFASs) i n dogs by fur analysis. 《Enviro nmental Po llution》 .2021,第286卷 (续) 审查员 马颖颖 (54)发明名称 大范围人群头发中多种污染物的暴露风险 评估与检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种大范围人群头发中多种 污染物的暴露风险评估与检测方法， 其评估 方法 包括如下步骤： S1： 确定具有相关关系的污染物 与暴露标志物， 作为目标检测物； S2： 建立相关性 分析模型； S3： 样品收集与分类； S4： 检测样品获 取数据； S5： 进行大范围人群健康风险暴露评估， 以暴露标志物mPAEs的数据为基础， 计算和评估 大范围人群暴露风险。 本发明通过评估与检测方 法的协同优化， 使头发中多种目标检测物能够进 行同步检测和分析， 减少了目标检测物种类， 简 化了检测步骤、 降低了检测成本， 扩展了检测数 据和健康 暴露风险评估结果的应用范围， 能够大 幅降低检测所需人工、 仪器、 耗材和时间， 有利于大规模、 大 范围的推广应用和普及。 [转续页] 权利要求书3页 说明书25页 附图3页 CN 115201384 B 2022.12.06 CN 115201384 B (56)对比文件 Jing-Fang Hsu等.Expl oration of long- term exposure markers for phthalate esters i n human hair usi ng liquid chromatography-tandem mas s spectrometry. 《Analytica C himica Acta》 .202 2,第1200卷 Yong-Lai F eng等.Dia gnostic Fragmentati on Pathway s for Identificati on of Phthalate Metabo lites in Nontargeted Analysis Studies. 《Journal of the American Society for Mas s Spectrometry》 .202 2,第33 卷 郑明岚等.基于人群生物监测的邻苯二甲酸 酯暴露评估. 《癌变 畸变 突变》 .2012,第24卷 (第04期),317- 324.2/2 页 2[接上页] CN 115201384 B1.一种大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估方法， 其特征在于， 其包括如下 步骤： S1： 确定具有相关关系的污染物与暴露标志物， 作为目标检测物： 查明人群头发中的多 种污染物种类， 根据大规模人群暴露评估模型， 筛选出其中具有医学研究价值的多种暴露 标志物类型， 再进一步筛选出其中具有相关关系的至少一组相对的污染物PAE s与其暴露标 志物mPAEs， 作为成对目标检测物， 该成对目标检测物分别为： DEHP与MEHP， DiBP与MiBP， DEP 与MEP， DMP与M MP； S2： 建立相关性分析模型： 建立成对目标检测物中的污染物PAEs与其暴露标志物mPAEs 的相关关系分析模型， Y=  aX + b 公式1， 其中X为PAEs浓度， Y为 mPAEs浓度， a为比例系数， b 为校正系数； S3： 样品收集与分类： 大范围收集人群头发样品、 记录样品来源信息， 处理为多份待检 测样品， 将采样对象的性别、 年龄、 暴露源接触情况信息数据作为分类变量， 将通过检测获 得的头发中PAEs和mPAEs的浓度数据作为变量； S4： 检测样品获取数据： 分别对采集的大范围人群的各份待检测样品中的目标检测物 进行检测， 至少获取其中的PAEs和mPAEs之一的浓度数据； S5： 进行大范围人群健康风险暴露评估： 将已知的PAEs和 mPAEs浓度数据之一， 代入公 式1， 对同一分类变量分组下的头发样品中未被检测的化合物浓度进行拟合、 补全浓度数 据， 以暴露标志 物mPAEs的数据为基础， 进一 步计算和评估大 范围人群暴露风险。 2.根据权利要求1所述的大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估方法， 其特征 在于， 其包括如下步骤： S21： 分别建立具体的成对目标检测物的相关 关系分析模型； S31： 将大 范围收集的人群头发样品， 制备为多份各自独立的待检测头发样品； S41： 检测 样品获取数据： 分别对采集的大范围人群的各份样品中的目标检测物进行检 测， 获取各组成对目标检测物中， 至少一种组分的浓度数据； S51： 进行大范围人群健康风 险暴露评估： 将已知的成对目标检测物之一的浓度数据， 代入公式1， 对同一分类变量分组下的头发样品中未被检测的化合物浓度进行拟合、 补 全浓 度数据， 以暴露标志 物mPAEs的数据为基础， 进一 步计算和评估大 范围人群暴露风险。 3.根据权利要求1所述的大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估方法， 其特征 在于， 其包括如下步骤： S42： 检测 样品获取多份样品数据： 按照样品的采样时间或者空间划分， 多次、 分别 对采 集的大范围人群的各份样品中的目标检测物进行检测， 获取各组成对目标检测物中， 至少 一种组分的浓度数据； 多次检测后， 得到多份样品的目标检测物数据； S43： 进行医学趋势分析： 根据步骤S42成对目标检测物浓度数据的拟合结果， 对比、 分 析， 得到暴露标志 物的时间或空间维度的变化趋势。 4.根据权利要求1所述的大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估方法， 其特征 在于， 所述的步骤S5， 其包括如下步骤： S52： 对步骤S1 ‑S4获得的单个样品中的目标检测物浓度数据， 进行比较、 分析， 获得个 体健康暴露风险评估及趋势分析 结果， 或者用于临床分析。 5.根据权利要求4所述的大范围人群头发中多种污染物的暴露风险评估方法， 其特征权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115201384 B 3