Chemically Labeled Exposome Analysis (CLEAN): A Strategy for Nontargeted Identification of Urinary Metabolites

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作者
Xiaotu Liu,Xinyu Zhu,Shuyue Wang,Fengli Zhou,Ning Zhang,Ziliang Wang,Maohua Miao,Hong Liang,Meilin Yan,Xiangfei Sun,Da Chen
出处
期刊:Environmental Science & Technology [American Chemical Society]
卷期号:59 (43): 23095-23105 被引量:1
标识
DOI:10.1021/acs.est.5c07728
摘要

-methylphenylethylamine (MPEA) to label exogenous and endogenous molecules with phenolic hydroxyl, primary amine, and carboxyl groups and develops an integrated screening workflow based on diagnostic fragment ion filtering and machine learning-assisted retention time prediction and structure annotation. We applied the CLEAN strategy to screen for key environmental chemicals in pregnant women associated with small vulnerable newborns (SVN) in a nested case-control study of 80 SVN cases and 160 matched controls. Among 97 identified exogenous substances, 29 were detected in more than 70% samples. The BKMR analysis revealed a significant and positive association between mixed exposure and the SVN risk and identified 1-hydroxypyrene, monoisopropyl phthalate and pentabromophenol as the key exposure markers. Among the identified endogenous metabolites, four amino acids exhibited the strongest mediation effects on the environmental exposure-SVN associations. Collectively, our work demonstrates the ability of CLEAN to achieve high-throughput and accurate urinary exposome characterization, supporting large-scale human biomonitoring and epidemiological studies.
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