将嫌疑人查与基于大型语言模型的文本挖掘相结合,以全面描述与妊娠并发症相关的人类牛奶中的有机化合物

科学领域:

• 环境健康 环境健康
• 毒理学 毒理学 毒理学
• 生物化学 生物化学

背景情况:

• 化学物质暴露与孕产妇妊娠并发症有关,包括妊娠高血压 (GH),贫血和妊娠糖尿病 (GDM).
• 目前的研究是分散的,由于化合物分析不足,限制了机理学理解.
• 需要采取全面的方法来确定化学物质暴露及其在妊娠并发症中的作用.

研究的目的:

• 开发一个新的框架,整合高通量分析和大型语言模型文本挖掘.
• 为了识别与妊娠并发症相关的有机化合物,并创建一个暴露地图.
• 阐明特定的化学特征和病原性机制,这些特征和病原性机制是GH,贫血和GDM的基础.

主要方法:

• 综合高通量分析与基于大型语言模型的文本挖掘.
• 在母乳中发现了新的有机化合物,以及那些以前与妊娠并发症无关的化合物.
• 使用文本挖掘来发现特定疾病的化学特征和病原性途径.

主要成果:

• 在母乳中确定了五种新化合物和35种与妊娠并发症有关的其他化合物.
• 已确立的疾病特异性化学特征:GH (PAHs),贫血 (化合物),GDM (碳素酸).
• 发现了致病机制:氧化应激 (GH),红细胞损伤 (贫血),线粒体功能障碍 (GDM).

结论:

• 构建了一个与妊娠并发症相关的有机化合物的地图.
• 提供了对这些并发症的环境起源和机制的新见解.
• 新的框架使得对影响孕产妇健康的化学物质暴露有全面的了解和识别.