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Enregistrement W4400237389 · doi:10.1016/j.chemosphere.2024.142754

Development of a robust non-targeted analysis approach for fast identification of endocrine disruptors and their metabolites in human urine for exposure assessment

2024· article· en· W4400237389 sur OpenAlexafffundabout
Anca Baesu, Yong-Lai Feng

Notice bibliographique

RevueChemosphere · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésUrineEndocrine systemIdentification (biology)ChemistryEnvironmental chemistryComputational biologyChromatographyBiologyBiochemistryHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endocrine disrupting chemicals are of concern because of possible human health effects, thus they are frequently included in biomonitoring studies. Current analytical methods are focused on known chemicals and are incapable of identifying or quantifying other unknown chemicals and their metabolites. Non-targeted analysis (NTA) methods are advantageous since they allow for broad chemical screening, which provides a more comprehensive characterization of human chemical exposure, and can allow elucidation of metabolic pathways for unknown chemicals. There are still many challenges associated with NTA, which can impact the results obtained. The chemical space, i.e., the group of known and possible compounds within the scope of the method, must clearly be defined based on the sample preparation, as this is critical in identifying chemicals with confidence. Data acquisition modes and mobile phase additives used with liquid chromatography coupled to high-resolution mass-spectrometry can affect the chemicals ionized and structural identification based on the spectral quality. In this study, a sample preparation method was developed using a novel clean-up approach with CarbonS cartridges, for endocrine-disrupting chemicals in urine, including new bisphenol A analogues and benzophenone-based UV filters, like methyl bis (4-hydroxyphenyl acetate). The study showed that data dependent acquisition (DDA) had a lower identification rate (40%) at low spiking levels, i.e., 1 ng/mL, compared to data independent acquisition (DIA) (57%), when Compound Discoverer was used. In DDA, more compounds were identified using Compound Discoverer, with an identification rate of 95% when ammonium acetate was compared to acetic acid (82%) as a mobile phase additive. TraceFinder software had an identification rate of 53% at 1 ng/mL spiking level using the DDA data, compared to 40% using the DIA data. Using the developed method, 2,4 bisphenol F was identified for the first time in urine samples. The results show how NTA can provide human exposure information for risk assessment and regulatory action but standardized reporting of procedures is needed to ensure study results are reproducible and accurate. His Majesty the King in Right of Canada, as represented by the Minister of Health, 2024.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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