Targeted and Nontargeted Mass Spectrometry Analysis of Tear Fluid for Biomarker Discovery and Biomonitoring
Notice bibliographique
Résumé
Humans are constantly exposed to environmental pollutants and hazardous chemicals, yet we lack effective tools for monitoring the concentrations of these substances within the body. Traditional biomonitoring programs rely on blood and urine samples, but the invasiveness of these collection methods can discourage participation and impose financial limitations. To address this, alternative human matrices are being explored to provide more convenient means of biomonitoring. One promising yet underutilized matrix is tear fluid, which is easily accessible, interfaces with ambient air, and communicates dynamically with blood, offering insights into both environmental exposures and internal physiological processes. This thesis aims to characterize and develop a method for tear-based biomonitoring by introducing a novel means of passive sampling. To this end, a sample preparation and analysis protocol was optimized for extracting, identifying, and quantifying polar and nonpolar chemicals from tear fluid passive samplers (silicone hydrogel contact lenses). To validate the passive sampling material could retain chemicals of interest, targeted approaches were developed with hydrophilic interaction liquid chromatography coupled with triple quadrupole mass spectrometry (HILIC-MS/MS) for polar metabolites and Orbitrap gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) for semi-volatile organic compounds. Additionally, to comprehensively characterize the chemical profile captured by the passive samplers, an optimized nontargeted workflow using high-resolution mass spectrometry was developed. Further, multiple platforms were utilized for broad coverage of chemicals, including HILIC and reverse-phase liquid chromatography (RP-LC) with quadrupole time-of-flight mass spectrometry (QTOF-MS), as well as Orbitrap GC-MS. This work lays the groundwork for a user-friendly biomonitoring approach that enables personalized chemical exposure assessment with convenient sampling. It also has the potential to facilitate larger-scale studies involving vulnerable or hard-to-reach populations. A comprehensive biomonitoring survey using tear fluid could uncover valuable insights into sources and persistence of chemical exposures and their correlations with health trends across time and regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».