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Enregistrement W4410593262 · doi:10.1016/j.aca.2025.344215

Development of a quantitative structure-response relationships to estimate concentrations of plasticizer metabolites in urine without reference standards using non-targeted analysis with liquid chromatography high-resolution mass spectrometry

2025· article· en· W4410593262 sur OpenAlexaff
Yong-Lai Feng, Jiao Feng, Anca Baesu, Vanessa Martinez, Yan Li

Notice bibliographique

RevueAnalytica Chimica Acta · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChromatographyMass spectrometryUrinePlasticizerResolution (logic)Liquid chromatography–mass spectrometryQuantitative analysis (chemistry)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Plasticizers are characterized as endocrine disruptors, and human exposure to these chemicals can adversely affect the reproductive system. Non-targeted analysis (NTA) using liquid chromatography - high resolution mass spectrometry (LC-HRMS) is a discovery-based approach for screening and identifying hundreds of compounds and metabolites in human samples without a priori knowledge of the chemical species that would be present in the sample. However, while NTA methods need to be standardized in order to provide reliable and reproducible qualitative results, there is also an urgent need to develop NTA methods that can provide quantitative information for identified compounds. RESULTS: We describe a quantitative structure-response relationship (QSRR) in NTA using LC-electrospray ionization (ESI)-HRMS that was established by combining retention behavior and structural descriptors. This relationship can be used to estimate the signal response factors of chemicals and we can utilize the estimated response factors to approximate the concentrations of plasticizer metabolites without reference standards. The model consists of 12 variables, being retention time and 11 molecular descriptors, that can estimate response factors of eleven testing chemicals with an error less than 30 %. The study demonstrated that the model can be updated with routine (e.g. daily) calibration curves and estimate concentrations of unknown metabolites in urine with an error less than 50 % for most compounds. The model can be applied to two different ionization systems without having a significant impact on its prediction accuracy. SIGNIFICANCE: While NTA provides the important information on identification of unknown and new chemicals/metabolites, it is crucial to provide quantitative concentrations for these compounds identified in NTA to support exposure assessment. Our approach enables a fast and simple estimation of the concentration of unknown metabolites of phthalates and their alternative chemicals without the need for respective reference standards. More importantly, the method is applicable to routine NTA studies and can be adapted to different LC-MS systems by simply updating the model with daily calibration data.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,326 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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