在医院废水中对雄激素化合物的高通量效果导向分析:通过非目标查通过毒性预测支持识别效果驱动因素

科学领域:

• 环境化学环境化学
• 分析化学 分析化学
• 生态毒理学 生态毒理学

背景情况:

• 环境污染物,特别是医院废水中的激素,对水生生态系统造成内分泌干扰的风险.
• 在复杂的矩阵中识别这些污染物的现有方法通常是低效的,需要大量的资源.

研究的目的:

• 实施和验证增强的高通量环境数据分析 (HT-EDA) 工作流程,以识别医院废水中的关键内分泌干扰化合物.
• 简化复杂环境样本的分析,并使单个化合物对整体活动贡献的半定量评估成为可能.

主要方法:

• 使用了微板分化,安德روج因受体-卡卢克斯 (AR-CALUX) 生物测试,以及高效的数据处理工作流.
• 采用非目标查,然后根据预测的雄激素活性优先排序,以减少分析特征的数量.
• 开发了一种半定量非目标分析方法,用于计算没有参考标准的复合贡献.

主要成果:

• 与最初的非目标查相比,工作流减少了超过95%的需要进一步分析的特征数量 (检测到超过5000个特征).
• 成功地确定了医院废水中的,安德罗和诺格斯特雷尔等关键效应驱动因素.
• 在没有参考标准的情况下,首次实现了一种化合物 (1,4-androstadiene-3,17-dione,~4.3%) 对总活性贡献的半定量计算.

结论:

• 增强的HT-EDA工作流提供了一种更有效,更符合环境的方法,用于识别和优先考虑医院废水中的内分泌干扰化合物.
• 开发的半定量方法提供了一种新的方法来评估单个污染物的影响,即使没有参考标准.
• 这种可适应的工作流可以应用于解决复杂混合物中存在的其他环境威胁.