多組學質譜分析技術在化學暴露組研究中的應用

宋媛媛, 祁增華, 蔡宗葦*

(1. 香港浸會大學化學系,環境與生物分析國家重點實驗室, 香港 999077;2. 廣東工業大學環境科學與工程學院, 廣東 廣州 510006)

有研究表明,與遺傳變異等其他危險因素相比,環境因素在人類慢性疾病的發病機制中起著同等甚至更重要的作用。環境因素可以誘導人類基因組、轉錄組、表觀基因組、蛋白質組和代謝組的變化[1,2]。2005年,Wild[3]首次提出了暴露組的概念,用于揭示人類疾病背后無法解釋的危險因素。暴露組為科學家在研究環境疾病時提供了新的思路,從有針對性的、假設驅動的模型走向不可知論模型[4,5]。許多研究領域都受益于這種觀念的轉變,包括環境流行病學、健康風險評估、生物監測和環境監測以及機械生物學。已有大量報道[6-8]強調了暴露組表征在未來研究中的潛在益處。

暴露組的定義自誕生以來一直在演變。Wild[3]最初將其定義為“從出生開始的環境暴露的總和”;后來,他重新定義了暴露組的范圍,包括三大類非遺傳性暴露,即內暴露(如代謝、腸道微生物組、炎癥)、特定外暴露(如環境污染物、飲食、職業)和一般外暴露(如社會經濟地位、教育和氣候)[9](圖1)。2014年,Miller和Jones[10]對暴露組的定義進行了擴展,納入了對這些暴露的生物反應測量。暴露組的研究旨在實現兩個關鍵目標:(1)測量人類整個生命周期的累積暴露;(2)評估這些暴露與任何生物學變化之間的關聯或因果關系。根據暴露的具體類型,暴露組可以通過一系列技術來檢測,包括遙感、問卷調查、地理信息系統、生物監測、環境監測以及質譜多組學等[11]。由于暴露組的范圍非常廣,對其進行全面綜述較為困難,本文將重點介紹從胚胎開始的整個環境化學暴露,即化學暴露組。本文對質譜及質譜多組學技術在化學暴露組檢測中的應用進行了綜述,并介紹了本課題組在相關領域所取得的研究進展。此外,我們討論了利用質譜實現暴露組檢測所面臨的挑戰。

圖 1 暴露組的組成及質譜在暴露組檢測中的應用Fig. 1 Composition of the exposome and application of mass spectrometry (MS) in exposome detection MSI: mass spectrometry imaging.

1 暴露組檢測方法

化學暴露組研究常用的策略包括“自上而下”和“自下而上”策略[1]?！白陨隙隆辈呗詫⒅攸c放在生物標本中內、外源化學物質的分析檢測上,而“自下而上”策略則聚焦于環境介質(如空氣、水、飲食、建筑環境)中化學物質的鑒定分析?！白陨隙隆辈呗砸蕾囉谌祟惿飿颖镜牟杉蜋z測,對生物樣本中內源性物質的改變進行監控,并同時調查受污染物脅迫后體內和體外污染物的積累、代謝和降解轉化。通過使用非靶向組學技術來比較患病和健康受試者生物標本中的暴露組,能夠發現潛在的因果特征,并根據結果設定后續研究的假設,以確認暴露組的化學特性,確定暴露源,并建立暴露-反應曲線?！白韵露稀辈呗允紫仁窃诿總€時間點對受試者暴露的每個外部來源(如空氣、食物、水等)中所存在的所有化學物質進行全面測量。在確定了分析物與健康結果有顯著關聯后,評估分析物在人體內的吸收、代謝及生物學效應。將“自上而下”策略與“自下而上”策略相結合,可以實現暴露與生物反應的內部測量及外部環境測量之間的協同作用,從而確定暴露源和生物反應來源,并更好地確定疾病與環境污染物之間的因果關系[12]。例如,生物流體中的小分子化學譜是將外部暴露與內部劑量、生物反應和疾病聯系起來的核心,這些信息可與接觸源(如空氣、水、飲食)聯系起來,以便全面了解環境接觸與健康或疾病結果之間的關系[12]。因此,對于暴露組的全面檢測尤為重要。隨著科技的進步,對于一般外暴露的檢測,可以采用調查問卷、衛星遙感、公共數據庫、個人空氣采樣器及智能穿戴設備來實現[13,14](見表1)。在本文中我們將重點介紹以質譜為手段的暴露組檢測方法,包括對特定外暴露(使用以質譜為工具的化學技術直接測量外源性物質及其代謝物在外部媒介及人體內的含量及分布)和內暴露(使用基于質譜的高通量多組學方法檢測基因、蛋白質及小分子代謝物的變化)的檢測。

表1 一般外暴露檢測的常用方法、具體手段和檢測指標[13,14]

1.1 特定外暴露的檢測方法

特定外暴露可分為廣義的外暴露和狹義的外暴露。廣義的外暴露是指實際存在于環境中的有害物質的量,通常我們提到的環境監測即是對廣義外暴露的監測;而狹義的外暴露是指外部環境中的化學物質進入生物體內的總量,即攝入量,通常是測定與人群接觸的環境介質中某種環境化學物質的含量,再根據人體的接觸特征(如接觸時間、途徑等)估計個體的暴露水平[15]?；谫|譜的分析技術已廣泛應用于生物監測和環境監測,是化學暴露組表征的主要化學方法[16]。由于質譜法具有靈敏度高、特異性好和動態范圍寬的優勢,其與液相色譜或氣相色譜等分離技術的結合已成為生物或環境樣品中化學物質直接檢測的最常用方法。

1.1.1低分辨質譜(LRMS)

LRMS被廣泛應用于化學物質的準確定量檢測,其選擇性反應監測(SRM)模式允許對一系列目標物進行準確定量分析,具有靈敏度高和線性動態范圍寬的優點;但LRMS只能在單位水平(～1 amu質量窗口)達到m/z精度,無法區分分子質量非常相近的化合物;此外,LRMS在全掃描模式下顯示出較低的靈敏度。以上兩個缺點限制了LRMS對未知物的檢測能力。因此,為了保證LRMS對化合物的識別,通常需要提供保留時間、至少兩個躍遷(前體離子的兩個產物離子)以及它們的強度比等信息[17]。

暴露組的傳統測量(針對性分析)嚴重依賴于LRMS對生物樣品中目標外源性化合物或其代謝物的測量,該分析平臺通常能夠為痕量水平分析物的測量提供可驗證和可靠的定量結果。生物標本中的外源物含量通常較低[18],因此該分析平臺對于暴露組的研究具有關鍵價值。鑒于LRMS的可用性和成熟度,目前數據庫或健康調查中的生物監測數據主要是通過LRMS獲得的。例如,由美國疾病控制和預防中心(CDC)發起的國家生物監測計劃(NBP)正在利用LRMS定期測量大約300種已知的、對人類有毒的化學物質。我們課題組[19,20]同樣利用超高效液相色譜-三重四極桿質譜對2 823例孕婦尿液中的多種內分泌干擾物(雙酚類、多羥基苯甲酸酯類和苯甲酮類)進行了定量檢測。然而,當涉及化學暴露組的檢測時,基于LRMS的靶向分析有幾個局限性:(1)無法在一次運行中覆蓋廣泛的化學物質;(2)對于在生物標本中含量較高但不在目標分析物清單中的化合物,其被遺漏的可能性較大;(3)可用于目標分析物定量的商業標準品有限;(4)某些前體離子只產生一個片段離子,從而導致出現假陽性的可能性較大;(5)由于基質干擾,某些化學物質的檢測會受到限制。

1.1.2高分辨質譜(HRMS)

HRMS克服了LRMS的缺點,在全掃描模式下可以提供高質量的分辨率、精確的分子質量和高的靈敏度[21],從而降低了對色譜分離的要求,提高了在復雜樣品中檢測低豐度化學物質的能力。在實際應用中,HRMS通常與其他質量分析儀(包括四極桿飛行時間(Q-TOF)、離子阱飛行時間(IT-TOF)、靜電場軌道阱(Q Exactive)、線性離子阱軌道阱組合式質譜(LTQ-Orbitrap MS)和軌道阱三合一質譜(Orbitrap Fusion Lumos Tribrid MS))組合使用[22],這些混合質量分析儀可以提供額外的優勢,如提高靈敏度和提供片段信息結構等,并能夠應用于暴露組的靶向分析、可疑篩查和未知篩查。

靶向分析 在靶向分析中,與LRMS相比,HRMS擁有更高的可信度和分析物覆蓋率。例如,在全掃描模式下檢測到目標離子列表中的化合物,則將相應地觸發MS/MS分析,這允許在同一次運行中記錄大量化合物的全掃描產物離子譜圖,其檢測靈敏度也將高于大多數的LRMS。

圖 2 HRMS用于可疑篩查和未知篩查(以雙酚S葡糖苷酸為例)[27]Fig. 2 High-resolution mass spectrometry (HRMS) used for suspect and unknown screening (taking bisphenol S glucuronide as an example)[27]

可疑篩查 在擁有目標物的特定化合物信息(分子式、化學結構和物理、化學性質)但缺乏商業化標準品的情況下,可以采用可疑篩查方法。前體離子的M+1和M+2同位素是確定化學式的關鍵,而二級質譜信息則是闡明化學結構的關鍵。許多研究使用Q-TOF MS或Orbitrap儀器進行可疑篩查,成功鑒定了環境介質(如天然水和廢水)中母體化合物的可疑轉化產物/代謝物[23,24]。例如,Wang等[25,26]利用UPLC-Q Exactive MS檢測了PM2.5中有機組分的具體分子組成,并鑒定了對苯二胺(PPD)類物質的轉化產物;Song等[27]利用UPLC-Q Exactive MS鑒定了雙酚S(雙酚A的替代物)的二相代謝產物(見圖2)。最近,這種可疑篩查技術也被用于人類樣本的研究。例如,Cappiello等[28]使用GC-TOF/MS檢測兒童腦組織中的環境污染物,發現兒童腦組織中存在五氯聯苯;另一項研究利用LC-Q-TOF/MS對母體血漿中的新型環境有機酸(EOAs)進行鑒定,并發現了包括二苯甲酮-1和雙酚S在內的共65種可疑EOAs[29]。以上這些化合物的現有資料可以幫助研究者獲取和識別可疑物質。數據依賴采集(DDA)模式通常用于可疑篩查,在對樣品進行一級質譜分析后,根據設定的篩選條件篩選母離子,之后再進行二級質譜分析;當在樣品中發現可疑離子時,可以使用化學結構和物理、化學性質的衍生信息來識別和確認化合物。

未知篩查 當待測化合物不包含任何可用信息時,可采用未知篩查方法。理論上,未知篩查是一種有前途的技術,其可以測量樣品中無限數量的化合物,并且可以全面表征暴露組。未知篩查的工作流程類似于非靶向代謝組檢測,具體包括:(1)根據全掃描質譜圖對同一化合物的所有特征離子或特征峰進行分組,并確定單同位素或中性分子質量(需要注意的是,色譜圖中存在大量的離子峰,但并不是每個離子都代表一種單獨的化合物); (2)通過檢索數據庫(如PubChem和ChemSpider數據庫)中的同位素質量或分子式來獲取候選化合物列表;(3)根據未知化合物的二級質譜、保留時間和生化途徑等信息對候選化合物進行排序。在大多數情況下,二級質譜信息可以用于區分具有相同分子質量的物質,其中有一些具有實驗或計算機模擬二級質譜信息的數據庫(如人類代謝組數據庫(HMDB)和代謝物鏈接數據庫(METLIN))可供參考。在沒有參考標準的情況下,可以通過定量結構-保留關系(QSRR)模型來獲得保留時間信息[30,31]。生化途徑和環境化學知識也可以用來縮小目標化合物的篩查范圍。在代謝組學中,許多生物信息學工具使用生化途徑來篩選候選化合物,并對候選化合物進行排序,如XCMS、xMSannotator和Mummichog等算法[32]。到目前為止,基于TOF儀器(主要是Q-TOF)的針對性分析、可疑篩查和未知篩查已被廣泛用于測量人類對各種化學品的暴露,包括持久性(如有機氯農藥、多氯聯苯、多溴聯苯醚)和非持久性(如藥物、農藥、表面活性劑、個人護理產品)化學品的暴露[33]。一項研究[34]開發了一種基于LC-Q-TOF/MS的可疑篩查技術,該技術擁有超過2 500種有毒化合物(包括非法藥物、治療藥物、農藥和生物堿)的碰撞誘導解離精確質譜庫。我們課題組[35,36]同樣采用未知篩查方法篩選到了PM2.5中的新型有機物,即三(2,4-二叔丁基苯基)磷酸酯(I168O)和硫代多環芳烴(PASHs)。

1.2 內暴露的檢測方法

內暴露是指從外界攝入的化學物質在體內留下的痕跡以及自身機體生物功能的改變,例如過敏反應、小分子代謝紊亂、脂肪過氧化、炎癥效應及氧化應激等。內暴露的測量可以提供在生物劑量下發生的急性生物反應信息,也可以提供在幾年或幾十年前的環境應激源引發的長期生理變化(即暴露記憶標記)信息。以質譜為基礎的高通量多組學分析是研究內暴露的有效途徑,并已在人群水平的大規模研究中得到了應用[37]。除了代謝組學,組學分析方法還包括基因組學、表觀基因組學、蛋白質組學和基于質譜成像的空間組學。在暴露框架內,這些方法可以在系統生物學水平上深入闡釋化學品暴露對人類健康影響的途徑。在組學水平上映射出的有效生物效應,已經為人類的健康研究帶來了前所未有的信息,這些組學數據可用于產生新的假設,以發現化學暴露的疾病病因(見圖3)。

1.2.1代謝組學

代謝組學是HRMS得到廣泛應用的一個研究領域。代謝組是指存在于一個生命系統中的所有低分子質量代謝物的總和[38]?；贖RMS的非靶向代謝組學可以同時檢測內源性和外源性化學物質,包括內源性代謝物、膳食化學物質、微生物組衍生代謝物、環境化學物質、商業產品和藥物等[39]。代謝組學提供了一種綜合測量方法,將暴露與內劑量、生物效應和疾病病理生物學聯系在了一起[13]?；趯悠分兴形镔|的檢測,非靶向代謝組學極大地擴展了對環境化學物質的監測范圍,能夠用于檢測新的外源性代謝物以及鑒定未知污染物[40]。為了提供與質譜特征相關的化學物質的確認鑒定,通常需要對代謝組學數據進行管理,這是一項關鍵的研究需求。盡管對化合物的精確鑒定仍然存在困難,但對代謝反應的無偏見和全局表征能夠使我們產生新的假設,以描述動物模型[41]和人群[42,43]中化學暴露的毒理學機制。我們課題組[44,45]同樣利用代謝組學實現了對大量不同污染物(大氣顆粒物、微塑料和內分泌干擾物等)毒理效應的評估;例如,利用代謝組學技術發現,除氧化損傷和炎癥外,代謝紊亂和能量失衡同樣是PM2.5產生毒性的重要機制。PM2.5不僅會引起呼吸系統和心血管疾病,還會引起肝臟[46]、脾臟[47]和腦部疾病及代謝紊亂[48],甚至會引起跨代際毒性[49];同時,PM2.5中所含有的有機磷阻燃劑(如磷酸三苯酯(TPHP))[50]、鄰苯二甲酸酯(DEHP)[51]、苯并噻唑[52]和苯并三唑[53]均會引起心臟毒性。Zhang等[54,55]則通過非靶向代謝組學同時檢測了正常肝細胞和肝癌細胞在暴露三氯生和三氯卡班后,肝臟細胞內三氯生和三氯卡班轉化產物的含量以及受到干擾的小分子代謝物變化。綜上所述,由于代謝組學具有易于檢測、相對高通量和低成本等優勢,其已成為暴露組的關鍵分析平臺。

圖 3 多組學技術在內暴露研究中的應用Fig. 3 Application of multiomics techniques in internal exposure studies

1.2.2蛋白質組學

通過測量蛋白質含量變化來評估炎癥、氧化應激和組織損傷的蛋白質組學方法已在臨床、流行病學、毒理學和藥理學中得到了很好的應用。雖然基因表達可以提供對蛋白質合成機制的深入研究,但對蛋白質水平和翻譯后修飾的測量能夠提供更直接的生物功能變化信息。通常使用酶聯免疫吸附法來實現對有限數量蛋白質的靶向測量,但新興的多路復用技術和基于磁珠富集的前處理方法能夠在生物材料消耗量更小的情況下完成對多種蛋白質的測量[56]。在人群研究中,蛋白質組學已應用在暴露于柴油廢氣[57]和多環芳烴[58]的人體樣本檢測中,并發現了與免疫和炎癥相關的蛋白質的改變。我們課題組同樣利用蛋白質組學對外源污染物的毒性機理進行了研究;例如,Ji等[59]和Huang等[60]利用定量蛋白質組學探究了多溴聯苯醚(BDE47)和三氯生對小鼠大腦皮層及下丘腦功能的影響;Xie等[61]利用氧化還原蛋白質組學探究了1-硝基芘對人肺細胞的作用機理;Zhao等[62]結合蛋白質組學和代謝組學研究了雙酚F對裸鼠肝臟和腎臟的毒性機制。由此可見,多重蛋白質組學的持續發展在表征生物反應方面具有相當大的潛力。借助HRMS分析的非靶向蛋白質組學技術能夠幫助科研人員更多地揭示蛋白質和基因的功能,但傳統的非靶向蛋白質組學技術在血清中低豐度蛋白質的檢測方面仍具有挑戰性[63]。

1.2.3表觀基因組學

基因表達變化是通過表觀遺傳變化來改變的,這些變化會改變基因組而不會改變潛在的DNA序列。表觀遺傳變化是通過DNA甲基化(或相關過程)或組蛋白修飾產生的,其會導致基因表達的長期變化,這種變化可以在細胞分裂期間持續存在,并由后代遺傳。壓力源(包括化學物質暴露、損傷、疾病和感染)可導致生物體產生明顯的表觀遺傳特征,這些特征在初始事件發生后很長時間內仍然存在[64]。表觀基因組學是評估暴露史和適應負荷的關鍵方法[65]。在人類細胞中,DNA的甲基化發生在胞嘧啶C5位置的CpG二核苷酸上,人類基因組中存在數千萬個CpG位點,目前基于亞硫酸氫鹽轉化的DNA大規模平行測序的高通量分析可提供高達850 000個CpG位點的測量。表觀基因組關聯研究發現了與化學暴露相關的不同甲基化模式,為了解生物反應和疾病的潛在機制提供了見解[66,67]。雖然表觀基因組學研究主要集中在單一或易于表征的暴露,但在暴露組中表觀基因組學的應用將提供對基因組和蛋白質組之間相互作用的深入了解,并能夠表征由于環境暴露引起的長期和代際變化。通過監測生物反應中組學水平上基因、蛋白質和代謝物的變化,有助于了解環境對人類健康的影響?？紤]到定量甲基化修飾的重要性,科研人員已經開發出了多種定量方法,如測序法、比色法和色譜法;后來,質譜法被證明是一種具有高精度和高靈敏度的DNA或RNA修飾鑒定方法;例如,Chang等[68]利用高效液相色譜-三重四極桿質譜法評估了心肌梗死組織和外周血中甲基2-脫氧胞嘧啶(5mdC)、5-甲基胞嘧啶(5mrC)和6-甲基腺嘌呤(m6A)的水平。

1.2.4質譜成像(MSI)

MSI是量化和定位數千種內源性(代謝物、脂質、多肽、蛋白質)和外源性分子(元素、離子、藥物、環境污染物及其潛在代謝物)的關鍵分析技術[69],其對生理和病理問題的探索非常重要。具體來說,MSI技術無需標記和染色即可檢測組織切片的任意子區域,從而獲得目標物的空間定位[70]。MS和MSI技術已經廣泛應用于污染物和藥物的代謝監測、臨床診斷及治療過程中生物標志物的發現和神經退行性疾病分子機制的研究。Vallianatou等[71]結合MSI技術和機器學習模型發現了脂質信號通路、線粒體功能和神經傳遞中與年齡相關的代謝異質性。近年來,我們課題組也將MSI技術應用到了暴露組研究中;例如,Lin等[72]利用基質輔助激光解吸-飛行時間質譜成像儀(MALDI-TOF MSI)實現了雙酚S在小鼠脾和心臟等不同組織中的原位成像;Zhao等[49,73,74]將MSI技術與分子生物學手段相結合,研究了裸鼠經雙酚S暴露后腎臟和腫瘤的脂質代謝紊亂以及孕鼠經PM2.5暴露后的跨代際毒性;Xie等[75,76]則發現了不同污染物對3D細胞球中的小分子和脂質代謝異常問題。

1.2.5轉錄組學

基因表達是將遺傳密碼轉錄為RNA的過程,而RNA用于啟動和指導蛋白質合成。RNA調控是通過一系列復雜的相互作用實現的,這些相互作用控制著蛋白質的產生量。因此,由暴露引起的基因表達變化可以反映下游蛋白質組和代謝組功能的潛在變化,從而在暴露和表型之間提供直接聯系?；瘜W物質暴露與人類和動物模型中不同的基因表達譜有關[77]。暴露于環境化學物質的轉錄組學分析一般不使用質譜,而主要依賴于DNA微陣列雜交技術[78,79]。最近,新一代測序(如RNA-Seq)得到了廣泛應用,其可以測量信使RNA、微小RNA、小干擾RNA和長鏈非編碼RNA,為研究與化學暴露相關的基因表達變化提供了新的手段[80]。數據庫(如比較毒物基因組學數據庫(TCD))能夠提供關于化學、基因、表型和疾病關系的精選信息[81],極大地增強了在暴露組框架內基因組學的生物學解釋功能。

通過對生物反應的組學水平數據進行評估,可以為研究環境對人類健康的影響提供新的途徑。通過整合代謝組學、蛋白質組學、表觀基因組學和空間組學的反應測量,可以系統揭示暴露對關鍵生化過程的影響機理。綜合生物反應模式,將毒理學、藥理學與分子和環境流行病學相結合,可以為化學毒理學機制的研究提供新的范式。

2 多組學質譜分析技術在暴露組研究中的挑戰

暴露組的復雜性和異質性及其在時間和空間上的動態變化給暴露組的測量帶來了巨大的挑戰[9],目前最全面的方法是構建大樣本量的和長期隨訪的流行病學隊列研究。歐盟的EXPOsOMICS和HELIX項目以及美國的CHEAR項目是暴露組研究方面的典型案例[5,82,83]。然而,通常這類研究既昂貴又費力,迫切需要其他方法來降低暴露組研究的成本。近年來,科研人員憑借回顧性時間暴露分析技術,從牙齒和毛發等新基質中篩選出生物標志物,并用于評估暴露的時間和組成[84,85],該技術為研究人類歷史暴露提供了有效方法。另一個挑戰是,沒有一種分析技術可以在一個樣本中檢測到所有的化學暴露組,因為化學物質在物理、化學性質方面存在著明顯差異,包括質量、極性、豐度、親脂性和解離常數(pKa)等[86];即使使用相同的技術,不同的樣品處理方法和參數設置也會顯著影響結果。為了測量盡可能多的化學物質,應仔細分配樣品并做適當處理,以適應不同的分析技術,但這會提高實驗成本。

生物樣品中的外源性物質及其代謝物通常處于微量水平,比內源性代謝物低幾個數量級[18],這對分析儀器的靈敏度也提出了更高的要求,同時這也是基于質譜的分析平臺在化學暴露組測量中越來越受歡迎的原因之一。低分辨質譜受儀器噪聲的影響較大,此外,在高分辨質譜中所觀察到的同位素模式通常無法用于外源性物質檢測,這增加了外源性物質鑒定的難度。最近,新加坡的一個研究小組[87]用同位素標記了具有共同官能團的外源性生物標志物(包括酚羥基、羧基和伯胺),與其他基于質譜的方法相比,該方法對外源性物質的檢測靈敏度提高了2～1 184倍。也有報道顯示,增加重復注射次數有助于提高高分辨代謝組學中低豐度化學物質檢測的可靠性[88]。最近的一項研究建議將離子遷移率光譜法整合到基于質譜的暴露檢測中,這可以提供更大的整體測量動態范圍,從而檢測到在其他常規方法中未能檢測到的低豐度分子[89]。

針對未知物質識別和鑒定的數據分析方法開發也是基于質譜的化學暴露組研究所面臨的巨大挑戰。目前,沒有一種可用的化學計量學和生物信息學工具能夠成功地將所有離子或特征峰正確地分組和對齊,并且每種算法都有自己的優缺點。此外,盡管化合物數據庫的覆蓋范圍每年都在增加,但它們仍然遠遠落后于可用的化學物質的數量。例如,PubChem中存在超過6 000萬種化學物質,然而,數據庫中僅有大約20 000個分子的220 000個二級質譜圖可以訪問[90]。

3 結論

暴露組研究為識別影響各種疾病發生和發展的關鍵非遺傳因素提供了一個很好的機會。本文討論了化學暴露組研究中的常用策略,并對現有的化學暴露組研究方法(主要是基于質譜的方法)進行了綜述。隨著技術的進步和暴露組本體論的建立,我們有望揭示非遺傳因素在人類疾病發病機制中的作用,并獲得更多令人興奮的發現。