New microextraction techniques in exposome Research: Bridging environmental exposures and human health
Notice bibliographique
Résumé
Exposome studies encompass comprehensive investigations into the various exposures individual living organisms encounter from exogenous factors throughout their lifetime, and how these exposures may affect their health status. These studies may focus on health risks associated with single chemical exposures or the cumulative effect of multiple chemicals, aiming to elucidate dose−response relationships. Numerous analytical methods are available for measuring contaminants and/or their endogenous metabolites across various matrices, including biofluids, food, air, water, and soil. In recent years, microextraction techniques have gained increasing relevance in exposome research due to their ability to enhance analytical throughput while minimizing invasion to the systems under study. Among these techniques, solid phase microextraction (SPME), a well-established sample preparation method in environmental and toxicological studies, has gained particular attention for its ability to extract a wide range of compounds, including short-lived and unstable compounds, directly from living organisms ( in vivo SPME). As a result, SPME is gaining traction in exposome studies for its ability to both detect exogenous compounds in environmental matrices and track the fate of these contaminants, including their metabolism, accumulation, and metabolic effects in living systems. This review explores recent applications of microextraction in exposome research, highlighting the advantages of different coatings, adsorbent chemistries, and geometric designs— such as fiber SPME, thin film SPME (TFME), needle trap devices (NTDs), coated tips (arrow-SPME), blade SPME, and the newly introduced swab-SPME—for the analysis of exogenous and endogenous compounds in environmental samples and in biological matrices. We also examine the emerging applications of direct-MS coupled with SPME in exposome research and provide an overview of the significant potential of SPME in both targeted and untargeted screening of low molecular weight molecules within exposomics and metabolomics applications. • Microextraction advances enable exposome and biological effect analysis. • SPME allows non-lethal in vivo sampling in diverse exposome matrices. • Needle trap Devices (NTDs) excel in breath/air analysis for exposome research. • SPME-direct-MS integration enables rapid environmental exposure screening. • SPME & NTD monitor free/particle-bound pollutants in real samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».