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Poster De Conférence Année : 2024

Production in vitro de métabolites de xénobiotiques et enrichissement de la base de données PeakForest afin d’améliorer leurs détections dans des matrices complexes

Théo Perion
  • Fonction : Auteur
Elodie Person
Sandrine S. Bruel
Laurent Debrauwer
Emilien Jamin
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Résumé

L'une des principales difficultés rencontrées dans les analyses métabolomiques non ciblées réside dans la présence fréquente de métabolites de contaminants, entravant ainsi l'identification précise de biomarqueurs d'effets significatifs. De plus, la rareté des composés commerciaux complique la confirmation de l'identité structurale de ces métabolites par spectrométrie de masse. L’objectif principal consiste donc à biosynthétiser des standards de xénobiotiques, tels que des biocides domestiques, des désinfectants et des tensioactifs, à partir de fractions subcellulaires S9 hépatiques humaines. Cette approche vise à produire des métabolites de contaminants afin d'obtenir des données de référence avec un niveau 2 d'identification. Six xénobiotiques, notamment des biocides comme le thiaclopride, la picaridine, le napropamide, le tépraloxydime, ainsi que les désinfectants 4-nonylphénol et 4-octylphénol, ont été soumis à une incubation, suivie de l'identification des métabolites candidats par LC-HRMS et MS/MS. Les analyses ont été réalisées à l'aide d'un LTQ-Orbitrap couplé à un système UHPLC Waters ACQUITY. Les métabolites ont été détectés grâce au peak picking et au logiciel MetaSense (ACD Labs), puis confirmés par analyse MS/MS. Les temps de rétention et les spectres MS/MS de ces métabolites ont ensuite été intégrés dans une base de données interne et implémentés dans PeakForest pour faciliter la caractérisation future de ces composés.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04623222 , version 1 (25-06-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04623222 , version 1

Citer

Théo Perion, Elodie Person, Sandrine S. Bruel, Laurent Debrauwer, Emilien Jamin. Production in vitro de métabolites de xénobiotiques et enrichissement de la base de données PeakForest afin d’améliorer leurs détections dans des matrices complexes. 16ièmes JS du RFMF, Jun 2024, Saint Malo (FR), France. ⟨hal-04623222⟩
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