环境基因组学的研究进展及其应用
宏基因组学在环境工程领域的应用及研究进展
宏基因组学在环境工程领域的应用及研究进展宏基因组学在环境工程领域的应用及研究进展引言：随着环境问题日益严重，环境工程领域的研究和应用也成为了社会关注的焦点。
宏基因组学作为一项前沿的研究技术，已经在环境工程领域得到了广泛的应用。
通过分析环境样品中的大量DNA序列，宏基因组学可以对微生物群落的结构、功能以及与环境的相互关系进行全面细致的研究和探索。
本文将介绍宏基因组学在环境工程领域的应用及研究进展。
一、宏基因组学在环境监测中的应用1. 微生物群落结构的研究宏基因组学可以通过测序环境样品中的16S或18S rRNA基因，揭示微生物群落结构的多样性和组成。
通过比较不同环境样本中的微生物群落差异，我们可以了解微生物在不同环境条件下的分布情况，进而研究微生物间的相互关系以及与环境因子的相关性。
这对于环境保护、生态系统功能维护具有重要意义。
2. 生物地球化学循环的研究宏基因组学可以帮助我们研究生物地球化学循环过程中微生物参与的角色和作用。
通过分析微生物编码的功能基因，我们可以了解微生物的代谢途径、能量来源以及元素循环过程。
例如，通过研究土壤微生物群落的宏基因组，可以了解土壤中的氮、磷循环过程及微生物在其中的作用。
3. 污染物降解的研究宏基因组学可以通过研究微生物的代谢能力和基因组编码的降解功能基因，揭示微生物降解污染物的机制和潜力。
通过分析环境样品中微生物群落的宏基因组，可以筛选出具有降解能力的微生物，并发现新型的降解基因。
这对于环境污染治理和修复具有重要的意义。
二、宏基因组学在环境工程领域的研究进展1. 技术进步随着高通量测序技术的不断发展，宏基因组学分析的效率和准确度得到了显著提高。
新一代测序技术的应用，如Illumina HiSeq和PacBio等，使得大规模宏基因组研究成为可能。
同时，生物信息学分析工具的发展也为宏基因组学提供了更加强大的支持。
2. 多组学数据的整合宏基因组学不仅可以分析微生物的基因组，还可以结合其他组学数据，如宏转录组学和宏蛋白质组学等，全面了解微生物的结构和功能。
基因组学技术的应用与未来发展
基因组学技术的应用与未来发展一、引言随着科学技术的飞速发展，人类对于基因的研究也越来越深入。
基因组学技术的应用已经涉及到了医学、农业、环境保护等多个领域，并且在未来的发展中仍然具有广泛的应用前景。
二、基因组学技术在医学领域中的应用现代医学领域中，基因组学技术受到了广泛的关注和研究。
通过基因组学技术，科学家们可以准确地分析和诊断出患者的疾病类型，同时也能精准地制定出治疗方案。
基因组学技术在医学领域中的应用不仅限于疾病的诊断和治疗，更广泛地涉及到了疾病的预防方面。
例如，通过基因测序可以预测患癌症、糖尿病等遗传性疾病的患病风险，从而促使人们进行相关的预防措施，提高自身的健康水平。
三、基因组学技术在农业领域中的应用除了医学领域，基因组学技术在农业领域中也有着广泛的应用。
通过培育抗虫、耐旱、耐盐等基因改良作物，可以有效地提高作物的生长速度和产量。
同时，还能减少对环境的污染和农药的使用，从而实现可持续发展。
四、基因组学技术在环境保护中的应用基因组学技术在环境保护中的应用可以分为两个方向：一是通过生物技术来修复环境；二是通过监测方法来评估环境污染。
在环境修复方面，生物技术的应用是一种新的治理方式。
通过基因组学技术，可以筛选出具有生物修复能力的微生物，通过生物增容的方式修复环境污染。
在环境监测方面，基因组学技术也意义重大。
通过基因组学技术，可以更加准确地评估环境污染的状况和污染物质的种类，从而制定出更加实际和针对性的治理方案。
五、基因组学技术未来的发展基因组学技术的未来发展趋势与现在已经致力于的方向不同，主要表现在以下几个方面：首先，基因组学技术将越来越便宜和快速。
现在的基因测序技术已经能够在较短的时间内完成大规模的测序工作，而且价格也比以前降低了很多。
其次，基因组学技术将向多维度和大数据化方向发展。
在未来人类基因组测序的发展中，科学家们将会将基因测序数据和其他大量生物信息数据进行整合，并应用于更广泛的场景中。
基因组学的研究进展和应用
基因组学的研究进展和应用基因组学是现代生物科学中的一个重要研究领域，它通过对生物体遗传信息的高通量测序、分析和解读，揭示了一系列新的生物基础知识，也为其他生命科学研究提供了强有力的支持。
随着技术的进步和生物信息学的发展，基因组学正不断发展和推广应用。
一、基因组学的研究现状1、高通量测序技术的应用。
高通量测序技术是基因组学研究的一个重要支撑，它通过平行处理多条DNA分子序列，大大加快了分析的速度和效率。
高通量测序技术的应用已经广泛涉及到基因表达、DNA甲基化、RNA剪接、基因变异等研究。
2、全基因组关联分析技术（GWAS）的发展。
GWAS技术是探究人类疾病基因的一种方法，通过比较健康人群和某种疾病患者人群的基因型，发现可能与该疾病相关的基因位点。
GWAS可以实现全基因组探索，为疾病的预防、诊断和治疗提供了有力的后盾。
3、跨物种比较基因组学研究的进展。
跨物种比较基因组学是一种比较不同物种之间遗传学上的相似性和差异性的研究方法，包括对基因家族、功能转化和调控因素等方面进行比较。
跨物种比较基因组学研究可以揭示不同物种之间的遗传关系和演化历程，为研究物种特性和生物进化提供支持。
4、人类基因编辑技术的突破。
人类基因编辑技术基于CRISPR/Cas9的系统，通过改变人类基因组中某些区域的序列，来修正或者改造生物体。
这种技术为基因治疗、疾病预防和其他领域的研究提供了新的思路和途径，但也可能伴随一定的风险和待解决的问题。
二、基因组学的应用前景1、大数据、互联网和人工智能的融合。
随着互联网和人工智能的飞速发展，基因组学的研究数据也得到了广泛的积累和共享。
未来，大数据、互联网和人工智能的融合将为基因组学的研究提供更强有力的支持，更快速地解决问题，提高预测和分析的准确性。
2、免疫治疗和个体医疗的进步。
通过对个体基因组信息的深入研究，我们可以为每个病人提供个体化的医疗策略，包括预测患病风险、个体化诊断以及个体化治疗。
同时，免疫治疗也开辟了新的治疗途径，尤其是针对癌症等疾病。
基因组学技术在生态环境监测中的应用
基因组学技术在生态环境监测中的应用生态环境是人类赖以生存的重要组成部分。
破坏生态环境将对大自然和人类造成严重的危害。
随着科技的不断发展，基因组学技术被越来越多地应用于生态环境监测之中。
那么基因组学技术在生态环境监测中的应用有哪些呢？一、基因测序技术基因测序技术是基因组学技术的核心之一。
它可以对生物的基因组进行快速、高效、准确的全面测序。
通过测序，我们可以获得生物的基因组序列，并对其进行深入的研究。
在生态环境监测中，基因测序技术可以帮助我们对生态系统中的生物多样性进行研究和评价。
例如，我们可以对某个生态系统中的物种进行基因测序，并对它们的基因组进行比对和分析。
通过这样的研究，我们可以了解不同物种之间的关系，推断它们的进化历史，甚至可以预测物种的分布范围和趋势。
二、DNA条形码技术DNA条形码技术是一种新型的DNA序列标记技术。
它可以将采集到的生物标本进行批量测序，获得大量的DNA序列数据，并将其与标准数据库进行比对，识别不同物种，实现高通量识别和分类。
在生态环境监测中，DNA条形码技术可以帮助我们快速、准确地对不同物种进行定量和定位。
例如，我们可以使用该技术对不同生态系统中的昆虫、鸟类、鱼类等进行分析，了解它们的物种组成、种群密度、分布范围等信息，为生态环境保护提供有力的数据支持。
三、荧光定量PCR技术荧光定量PCR技术是一种可靠的、高灵敏度的分子生物学技术。
它可以通过荧光信号的测定，精确地检测生态系统中微生物的数量和种类。
在生态环境监测中，荧光定量PCR技术可以帮助我们对水体、土壤等环境中微生物的种类、数量、分布范围等进行研究。
例如，我们可以对不同水体中的细菌、病毒、真菌等进行荧光定量PCR检测，了解它们在水体中的生存情况、分布范围、寿命等信息，为水质监测和环境保护提供支持。
四、基因编辑技术基因编辑技术是当下最热门的基因组学技术之一。
它可以通过精准的基因修饰，实现对生物基因组的精细调控。
在生态环境监测中，基因编辑技术也有着广泛的应用前景。
生态基因组学研究进展
生态基因组学研究进展生态基因组学是生态学和基因组学的交叉学科，旨在了解生物群落的遗传多样性和功能。
在过去的几十年中，随着DNA测序技术的发展和DNA信息学分析的进步，生态基因组学已经成为一个极为活跃的领域，为我们认识和保护生物多样性以及理解生态系统的生物地球化学循环提供了新的手段。
1. 生态基因组学的研究对象生态基因组学研究的对象是生态系统中的微生物、植物、动物等所有生物，这些生物群落构成了地球上生命的重要组成部分。
生态基因组学不仅可以描述不同群落的种类和多样性，还可以分析生物间的互动关系，以及群落内的基因流及功能调节机制。
2. 生态基因组学的应用领域生态基因组学的应用领域十分广泛。
例如，生态基因组学被应用于环境污染监测中，通过对生物群落中污染物代谢和分解的基因进行分析，可以准确地了解污染物在生态系统中的分布和转化过程，进而提供有效的污染治理措施。
此外，生态基因组学也被应用于疾病的研究中。
通过对人体微生物群落基因组的深度分析，可以确定某些疾病发生的原因和机制，为科学家们发掘新型疾病治疗方案提供了新的研究思路。
3. 生态基因组学的研究进展（1）微生物革命：微生物是生态系统中最广泛存在的生物类群之一。
通过生态基因组学的研究，科学家们已经揭示了微生物控制生态系统能量和物质循环的机制以及其在生物群落功能中的重要地位。
同时，也让我们更加深入地了解了细菌以及其他微生物与宿主机体在基因和代谢水平上的关系。
（2）大规模基因组数据的挖掘：生态基因组学需要处理的基因组数据量非常大，这对于数据挖掘和信息发现提出了很高的要求。
随着机器学习、深度学习等技术的不断发展，科学家们已经成功地挖掘出了许多社区信息以及生物代谢网络等信息。
同时也发现了一些新的群落与物种，为我们认识生物多样性提供了新思路和方法。
（3）生态环境遗传学的崛起：环境遗传学是生态基因组学中的重要分支之一。
它的研究对象是生态系统与环境的相互作用中产生的基因组变异和进化过程，以及这些变异对群落组成和功能的影响。
基因组学的研究现状与未来发展趋势
基因组学的研究现状与未来发展趋势随着科技的不断进步和人们对基因的认识不断深入，基因组学成为了当今生命科学中备受瞩目的研究领域。
基因组学是研究染色体中基因组的组成、结构和功能，以及与人类疾病之间的关联性的科学。
本文将介绍基因组学的研究现状以及未来发展的趋势。
一、基因组学的研究现状在过去几十年中，基因组学得到了巨大的发展。
人类基因组计划（Human Genome Project）的成功完成，标志着基因组学研究进入了全新的时代。
现代基因组学的研究主要分为以下几个方面：1. 基因组测序基因组测序是基因组学的核心技术之一。
通过测定一个生物个体基因组的DNA序列，可以了解其中的基因和非编码DNA等信息，以及它们之间的相互作用。
近年来，新一代测序技术的发展大大提高了测序效率和准确性，降低了成本，为基因组学的研究提供了有力支持。
2. 功能基因组学研究功能基因组学研究致力于理解基因组中的各个元件（如蛋白质编码基因、非编码RNA、调控元件等）的功能和相互关系。
它通过基因的表达调控机制、基因间和基因内的相互作用等方面的研究，揭示了基因组的整体功能与调控网络。
3. 组学数据分析组学数据分析是基因组学研究中不可或缺的环节。
在大规模基因组测序等研究中，会产生大量的数据，如基因表达数据、DNA甲基化数据等。
通过对这些数据的整合和分析，可以揭示基因功能与调控的规律，发现与疾病发生发展相关的新的生物标志物。
二、基因组学的未来发展趋势基因组学在未来的发展中将面临一些新的机遇和挑战。
以下几个方面是基因组学未来发展的趋势：1. 单细胞基因组学传统的基因组测序技术往往是基于大量细胞的群体测序，忽略了个体细胞之间的差异。
而随着单细胞基因组学的发展，可以对单个细胞进行基因组测序和分析，揭示细胞间的异质性，这对于理解组织和器官的发育、功能和疾病起源具有重要意义。
2. 环境基因组学环境基因组学是基于基因组技术研究生物体与环境相互作用的学科。
它结合了生态学、地球科学等多学科的知识，通过对环境中DNA的测序和分析，揭示了微生物世界的多样性、功能和生态系统中的物质循环等信息。
基因组学研究的现状与未来方向
基因组学研究的现状与未来方向在科学技术快速发展的时代，人们对基因组学研究的兴趣也越来越高涨。
基因组学是研究基因组和基因在生物中的功能和相互关系的一门学科，基因组学的发展为我们了解人类生命的本质提供了基础。
本文将介绍基因组学研究的现状以及未来方向。
一、基因组学的发展现状随着基因测序和生物信息学等技术的不断发展，基因组学的研究也在不断扩展，现今涉及到基因组学的多个领域。
其中包括了基因组的测序和分析，基因组编辑和调节以及基于基因组的生物活性研究。
1. 基因组的测序和分析测序技术的不断进步，已经可以对大量的基因进行精准的测序，其中最受关注的就是全基因组测序（Whole genome sequencing，WGS）和全外显子组测序（Whole Exome sequencing，WES）技术。
这两项技术可以分别对整个基因组和基因组中编码蛋白质的外显子序列进行深度测序以获得大量的基因信息。
基因组测序技术不仅可以用来研究人类基因组，还可以用于生物多样性研究、进化分析以及种群基因学等领域的研究。
基因组测序技术的普及，使得生命科学研究者拥有了前所未有的数据，进而推动了基于大数据和人工智能的计算方法的发展。
这些计算方法可以深度挖掘基因数据，并发现潜在的基因-表型（Phenotype）相关性关系和基因-基因（Gene-gene）互作关系等，提高了科研者们研究基因的效率和深度。
2. 基因组的编辑和调节基因组编辑和调节是通过改变基因组序列或基因的表达，来研究基因在生物体中的功能和相互关系。
这其中，最广泛应用的是基因组编辑技术CRISPR-Cas9技术，CRISPR-Cas9技术可以非常精准地改变目的基因序列，进而研究基因在生物体中的功能。
此外，还有一种基于基因编辑的方法，叫做TAL-OR技术，通过改变基因的调节区间，来改变基因的表达量。
这种方式有助于我们更深入地研究基因与表型之间的关系。
3. 基于基因组的生物活性研究基因组学的研究不仅带来了基础研究的进展，也拓宽了生物科技的发展道路。
基因组学技术在环境污染监测中的应用研究
基因组学技术在环境污染监测中的应用研究基因组学技术在环境污染监测中的应用研究随着全球化的不断加剧和人类活动的扩张，环境污染问题日益严重。
为了更好地保护和治理环境，我们需要准确、快速、有效地监测和评估环境污染的程度和影响范围。
基因组学技术作为一种新兴的科学领域，正逐渐应用于环境污染监测中。
基因组学技术是研究生命体基因组结构、功能和调控机制的科学方法和技术体系。
在环境污染监测中，基因组学技术可以通过分析生物体的基因组信息，揭示环境污染对生物体的影响，从而评估和预测环境污染的程度和危害。
首先，基因组学技术可以通过基因表达谱分析来研究环境污染对生物基因表达的影响。
通过使用高通量测序技术，可以快速、准确地测定生物体在不同污染条件下的基因表达谱。
这些表达谱数据可以帮助我们确定哪些基因在受到污染时被激活或抑制，从而揭示环境污染对生物体的影响机制。
其次，基因组学技术还可以通过比较基因组学方法研究环境污染对生物种群遗传多样性的影响。
通过对受污染和未受污染地区的生物种群进行基因组比较，可以发现污染对生物遗传多样性的影响。
比如，一些研究发现，受污染地区的生物种群基因多样性显著降低，说明环境污染对生物遗传多样性的破坏。
此外，基因组学技术还可以通过环境DNA（eDNA）分析来监测环境污染。
eDNA是指生物体在环境中释放出来的DNA片段，可以通过分析环境水、土壤或空气中的eDNA来监测和鉴定环境中的生物多样性和污染程度。
例如，通过分析水中的eDNA可以快速检测出水体中的有害微生物、昆虫和其他污染物，为环境污染防治提供参考依据。
总之，基因组学技术在环境污染监测中的应用研究具有广阔的前景和潜力。
通过揭示环境污染对生物基因表达、遗传多样性和环境DNA 的影响，这些技术可以提供准确的环境污染评估和监测数据，为环境保护和治理提供科学依据。
随着技术的不断发展和创新，基因组学技术在环境污染监测中的应用将会越来越广泛和深入。
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环境基因组学的研究进展及其应用贾海鹰 张徐祥 孙石磊 赵大勇 程树培*（南京大学，环境学院，南京，210093）E-mail（jhy194@）摘 要：本文系统地介绍了环境基因组学的基本概念、研究的主流技术平台及其在环境污染控制、健康风险检测与评价等方面地应用，并阐明了环境基因组学与生物信息学两者之间的关系。
环境基因组学在分子水平上揭示了环境污染物与生物之间的相互作用，为检测、控制环境污染维护环境健康注入了新的活力。
关键词：环境基因组学 生物信息学 健康风险评价 环境污染 环境健康1.引言2003年4月14日，人类基因组计划(Human Genome Project)顺利完成。
HGP成功地绘制出了遗传图谱、物理图谱、序列图谱和转录图谱4张图谱。
这标志着人类基因组计划的所有目标全部实现。
至此，HGP的研究发生了翻天覆地的变化，已从结构基因组学研究时代进入了功能基因组（后基因组）时代[1-2]，因此也就有了“人类后基因组计划”。
HGP正朝着生物信息科学、计算机生物技术、数据处理、知识产权及社会伦理学研究等多方面发展，对生命科学、环境科学、医疗卫生、食品制药、人文科学各领域产生了广泛而深远的影响。
环境基因组学（environmental genomics）是在人类基因组基础上发展的功能基因组内容之一，由基因组学和环境科学交叉融合而成，是一个近期发展起来的新型边缘学科，是基因组学技术和成果在环境污染保护与控制和生态风险评价中的应用，在其发展的短短的几年时间内已渗透到环境科学研究的各个研究领域并发挥着日益重要的作用。
2.环境基因组学的概念与定义至今，国内外学者对环境基因组学还没有统一明确的定义。
但是，大多数学者认为，环境基因组学（environmental genomics）的概念与毒理基因组学（toxicogenomics）密切相关。
自从1999年Nuwaysir等[3]首次提出毒理基因组学概念至今，在短短的八年的时间里这一概念不断地发展和完善着。
目前人们普遍采纳的定义有两种，一种是美国国家毒理学规划机构给出的定义[3]：毒物基因组学是研究外来化学物对基因活性和基因产物的影响及相互作用的科学；另一种是由世界卫生组织给出的定义[3]，认为毒物基因组学是一门与遗传学、基因组水平上RNA表达(转录组学) 、细胞和组织范围的蛋白表达(蛋白质组学)、代谢谱(代谢组学) 、生物信息学和常规毒理学结合，以阐明化学物作用模式和基因－环境相互作用的潜在意义的科学。
1998年4月4日，美国国会顾问环境卫生科学委员会正式投资专项基金进行环境基因组计划研究，其目的是专门研究与环境相关疾病的遗传易感性，寻找对化学损伤易感的基因，鉴定对环境发生反应基因中有重要功能的多态性，并确定它们在环境暴露引起疾病的危险度方面的差异；在疾病流行病学中研究基因与环境的相互作用，从而改善遗传分析技术，优化研究设计，建立样品资源库，把公用的多态性应用于社会、法律和伦理学[4-7]。
2001年，Miller 提出环境基因组（Environmental Genomics）是在人类基因组（HGP）基础上发展起来的后- 1 -基因组时代功能基因组研究的重要内容之一，它是建立在对疾病病因的认识基础上，深入谈讨环境胁迫－基因、基因－基因间交互作用。
其目标是研究环境胁迫对机体遗传变异的过程和机理，包括发掘环境应激应答基因的多态性，探究这些多态性基因的功能及其与患病风险的关系。
环境基因组计划拟分析的候选基因中大约有100 个左右的代谢及解毒基因,它们调控细胞色素P450 、N-乙酰化酶 (NAT) 、谷胱甘肽-S -转移酶、葡萄醛酸转移酶、磺基转移酶、甲基转移酶、金属硫蛋白酶、二乙基对硝基苯磷酸酯酶等；大约有50 个DNA 修复基因及50个毒物受体基因。
DNA 修复基因可纠正DNA 匹配、核酸切除、碱基切除及重组过程中发生的错误。
毒物受体基因包括那些可改变毒物反应的基因，如芳烃受体、雌激素受体、孕激素受体等基因；大约有25个基因涉及到营养介质或营养代谢；另约有25 个基因涉及到雌激素、孕激素及睾丸激素合成的类固醇的代谢。
尽管环境污染物致毒机理以及毒性评价是环境基因组学研究的一个重要领域，但是它还应包括污染控制、生物修复与环境污染预警方面的研究与应用。
因此有学者提出环境基因组学指利用基因组研究改良和培育能改善生态环境的微生物、动植物新品种，或者是利用基因组技术如DNA芯片、生物传感等进行环境检测[8]。
综上所述，环境基因组学不仅包含环境毒理基因组学的研究，还应包括在基因组水平上筛选鉴定降解污染物的功能基因及其菌株、利用DNA芯片等基因组技术检测环境污染和有害基因漂移以及生物修复与环境污染预警健康风险评价方面的研究[9-14]。
3.环境基因组学的研究方法与技术环境基因组学的研究是以基因组学技术为依托的。
经典的减法杂交、差示筛选等技术已被广泛用于鉴定和克隆污染环境下差异表达的基因。
近年来，基因组学研究新技术、新方法不断涌现，如包括各种DNA(cDNA)微阵列和DNA芯片转基因和基因删除技术、基因表达序列分析( serial analysis of gene expression, SAGE) 技术、差异显示反转录PCR (DD－RT-PCR)技术、实时定量PCR( real－time and quantitative PCR) 技术、蛋白质组技术等，为环境基因组的研究提供了便利的技术平台。
目前，应用于环境基因组学研究的主流技术有三种：①DNA(cDNA)微阵列和DNA芯片技术；②差异显示反转录PCR(DDRT-PCR)技术；③SAGE 分析。
3．1 DNA(cDNA)微阵列在环境基因组学的应用DNA(cDNA)微阵列技术自1995年由Schena创立以来[15]，已逐渐发展成为功能基因组学研究的最有力的工具之一。
通过光导化学合成、照相平版印刷以及固相表面化学合成等技术，在固相表面合成成千上万个寡核苷酸“探针”(cDNA、EST或基因特异的寡核苷酸)，并与用放射性同位素或荧光物标记的来自不同来源的DNA或mRNA反转录生成的第一链cDNA进行杂交，然后用特殊的检测系统对每个杂交点进行定量分析。
DNA(cDNA)微阵列技术在环境科学领域已广泛应用于快速筛选毒物，鉴别毒性作用相关基因，揭示毒作用的基因表达谱；检测基因多态性和基因突变、进行安全性评价等，从而为解决化学物的联合作用、高通量的筛选化学物、研究毒作用机制等问题[16-25]。
此外还应用于研究废水处理系统以及环境污染物中微生物的反应和调节过程和机制、营养物循环和富营养作用的微生物生态原理、微生物多样性以及生物学过程中与胁迫反应相关的基因功能和调节控制，建立基因表达谱[26-35]。
因此，- 2 -DNA (cDNA)微阵列是当前环境基因组学研究中的一种有效手段。
3．1．1快速筛选鉴定环境污染物或进行毒性评价Emmanuel Francois等[36]对利用DNA微阵列技术筛选鉴定环境内分泌干扰物的可行性进行了研究。
他们利用自动化的照相平版印刷技术，将19000多个人类基因的cDNA“探针”固定在了微小的玻璃载体表面，用与不同荧光物标记的不同底物培养的乳腺癌细胞T-47-D和MCF-7反转录生成的第一链cDNA进行杂交。
荧光检验结果表明，当MCF-7在含有17－β雌二醇的培养基里中培养2－4小时后，有55个基因的表达水平显著增强，38个基因的表达水平显著降低，且这些基因通过RT－PCR技术或根据已公布的数据资料证实为雌激素调控基因，实验结果具有很好的重复性。
研究证实了利用DNA微阵列技术筛选鉴定环境内分泌干扰物能够更深入的了解细胞对内分泌干扰物的调控机制，可以同时对大量基因进行分析比较，也可以同时分析不同细胞间或不同环境内分泌干扰物胁迫下基因表达的差异。
此外，荧光检测结果有助于我们发现新的内分泌信号传输链，还有助于我们发现调控特殊内分泌功能信号的未知基因。
Hyun-Ju Kim等[37]应用cDNA微阵列技术检测酿酒酵母基因组在不同环境胁迫下表达文库的差异，以此为依据来衡量纺织厂废水的潜在毒性。
在被检测的5956个有效基因中，未经任何废水处理的受试组有275个基因表达水平显著提高，40个基因表达水平显著降低。
而经废水厂处理的受试组只有90个基因表达显著提高，29个基因表达水平显著降低，这些基因表达的差异结果经RT－PCR证实。
研究表明，酿酒酵母这种基因组mRNA表达文库差异性变化可以作为衡量环境污染物潜在毒性的指标。
实验证明，DNA微阵列技术可以检测全基因组水平上的基因表达，通过分析环境污染物的毒性，为环境污染监测和早期预警提供了一种强有力的方法。
3．1．2鉴别环境污染物的毒性作用的方式和基因表达的时序调控Hossain等[38]应用cDNA微阵列技术成功的鉴别出一种铅诱导神经毒性的潜在的作用方式，这种神经毒性的作用机制是破坏血脑屏障的完整性。
实验表明暴露在含铅培养基中的胎儿脑星形细胞血管渗透蛋白生长因子的表达水平增强了3倍，此结果暗示了铅诱导产生的这种激素可能诱发脑星形细胞分泌产生更多的血管渗透因子，这将导致血脑屏障形成更多的血管而损害血脑屏障的完整性。
应用同样的技术，Hossain等还证明了铅能诱导脑星形细胞annexin-V基因表达水平的显著提高，而 annexin-V正是铅毒性作用的细胞靶位点。
实验证明DNA微阵列可以用于鉴定传统方法无法研究的环境污染物的毒性作用方式，为毒性作用机理的研究提供了一种有效的途径。
Yoneda等[39]将cDNA微阵列技术运用于研究人上皮细胞暴露于过氧化氢等氧化剂时基因表达的时序变化，实验中观察到了三个明显不同的时序变化阶段。
在暴露一小时后，人上皮细胞中抗凋亡（anti-apoptotic）基因的表达水平显著增强；五小时后，热激蛋白（heat shock molecular）的表达水平显著提高；十小时后，细胞抗过氧化防御系统基因的表达显著提高。
这三个基因表达的阶段性时序变化较好的反应了在环境污染物胁迫下所引起的细胞暴露－效应关系。
实验结果表明利用cDNA微阵列技术研究机体基因表达的时序变化可以很好的反- 3 -应在持续污染物胁迫下机体的抵抗外界环境压力的基因调控机制，揭示毒性作用的基因表达谱。
3．1．3 利用DNA微阵列技术检测环境样品中基因多态性Franke-Whittle等[40]利用16SrRNA的可变区域制成的DNA微阵列来检测堆肥中微生物的丰度与多态性。
通过微阵列检测发现堆肥中含有链球菌（Streptococcus）不动菌属（Acinetobacter lwoffii）和破伤风梭状芽胞杆菌（Clostridium teteni）等多种微生物。