MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407310952 · doi:10.1146/annurev-anchem-071524-125307

Environmental Exposures and Health Risks: A Metabolomics Perspective on Exposomics Research

2025· review· en· W4407310952 sur OpenAlexaff
Ana Ruxandra Stanciu, Philip Britz‐McKibbin

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Analytical Chemistry · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolomicsBiomonitoringBiobankExposomeIdentification (biology)Data scienceRisk analysis (engineering)Environmental healthEnvironmental scienceComputer scienceBiologyMedicineBioinformaticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposomics refers to the comprehensive analysis of environmental exposures over the lifespan and assessment of their biological effects on human health. This new frontier in environmental research promises new insights for assessment of the hazards of complex chemical exposures as compared to targeted biomonitoring of a limited panel of known toxicant(s). Metabolomics plays a pivotal role in expanding exposomic initiatives that require orthogonal separation methods coupled to high-resolution mass spectrometry while using minimally invasive specimens from prospective cohort studies that can capture early life exposures. However, several grand analytical challenges remain, including high-throughput metabolomic data workflows that are scalable to large populations, the identification of unknown contaminants and their contact sources, and elucidating the impact of multiple co-exposures at critical stages of development. In this review, we outline new advances in metabolomic technologies for exposomics research over the past five years that are urgently needed to guide regulatory policies via better exposure mitigation and strategies to improve metabolic resilience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,363 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnual Review of Analytical ChemistryMême sujetHealth, Environment, Cognitive AgingTravaux en français237 207