Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article highlights techniques by which the enantiomers of chiral environmental pollutants can be separated and quantified. A large number of organic chemicals are chiral and exist as pairs of mirror images called enantiomers . These chemicals include legacy persistent organic pollutants (POPs) (e.g. polychlorinated biphenyls (PCBs)) and pesticides (e.g. dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT)), as well as current‐use pesticides (e.g. pyrethroids), flame retardants (e.g. hexabromocyclododecane), and pharmaceuticals (e.g. ibuprofen). Understanding the environmental behavior of chiral xenobiotic compounds is important because enantiomers of a chiral compound may have different biological and toxicological effects, which must be delineated for accurate risk assessment of hazards, if any, posed by such chemicals. In addition, chiral chemicals are markers of biochemical activity in the environment, as enantiomer compositions are unaffected by physical and chemical processes but can change from differential enantiomer interactions with other chiral molecules (e.g. enzymes). For these reasons, the chirality of environmental pollutant occurrence, fate, and effects has been studied since the 1990s, when analytical capacity to measure chiral chemicals became widely available. We discuss major techniques for separating pollutant enantiomers including gas chromatography (GC), high‐performance liquid chromatography (HPLC), and capillary electrophoresis (CE). Enantioselective analytical separations are often coupled to mass spectrometry (MS) and tandem mass spectrometry (MS/MS) for quantification under environmentally relevant conditions (i.e. low concentrations to parts per trillion and below, in highly complex matrices such as wastewater and biological tissues). Issues involving sample preparation, data handling, and quality assurance/quality control are also described. Finally, we also illustrate applications of enantiomer‐specific measurements to gain insights into pollutants affecting environmental processes that could otherwise not be obtained, such as assessing pollutant biodegradation and delineating pollutant sources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».