引言（编者按）
暴露组学涵盖了整个生命周期中的所有环境暴露，对于人类健康和疾病发挥着至关重要的作用。监测来自环境和食品等多种来源的化学暴露，对理解其对健康结果的影响至关重要。然而，传统的分析方法通常依赖于有害化学品，产生危险废物，增加环境负担。
环保分析技术的进展：创新的分析方法，用于暴露组学分析，旨在最大限度减少环境影响，包括使用绿色溶剂、可持续样品制备技术和微型化分析平台。
Advancements in eco-friendly analytical techniques: Innovative analytical methods for exposome analysis designed to minimize environmental impact, including the use of green solvents, sustainable sample preparation techniques, and miniaturized analytical platforms.微流体技术与芯片实验室技术：微流体技术和芯片实验室技术在高通量环境和生物样品分析中的应用，以实现快速检测污染物和生物标志物。
Microfluidics and Lab-on-a-Chip technologies: Application of Microfluidics and Lab-on-a-Chip technologies for high-throughput analysis of environmental and biological samples to rapidly detect contaminants and biomarkers.暴露组学高通量筛查：暴露组学化学分析的创新方法，包括高通量筛查技术和先进的数据处理方法，用于绘制暴露档案和评估潜在健康风险。
High-throughput screening for exposome-wide chemical analysis: Innovative approaches for conducting exposome-wide chemical analysis, including high-throughput screening methods and advanced data processing techniques for mapping exposure profiles and potential health risks.新型传感器的应用：生物传感器、原位传感器、现场和个人传感设备在监测暴露中的实施。
Use of novel sensors: Implementation of biosensors, in-situ sensors, on-site, and personal sensing devices for monitoring exposures.分析挑战与解决方案：解决暴露组学研究中的主要分析挑战，如样品复杂性、基质效应和数据整合，重点介绍新颖的分析解决方案和方法。
Analytical challenges and solutions: Addressing key analytical challenges with exposome investigations, such as sample complexity, matrix effects, and data integration, with a focus on novel analytical solutions and methodologies.质量保证与质量控制（QA/QC）程序：强调 QA/QC 程序在确保暴露组学数据可靠性和有效性中的关键作用。相关内容包括校准策略、方法验证、能力验证、实验室间比对、计量挑战及数据解释，符合 FAIR（Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable）数据原则。
Quality assurance and quality control (QA/QC) procedures: Emphasizing the critical role of robust QA/QC procedures to ensure the reliability and validity of exposome data. Topics could include calibration strategies, method validation, proficiency testing, and inter-laboratory comparisons, metrological challenges, and analytical data interpretation in line with the FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) data principles.
开放投稿截至 2025 年 1 月 31 日
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