Identification of Potential Novel Bioaccumulative and Persistent Chemicals in Sediments from Ontario (Canada) Using Scripting Approaches with GC×GC-TOF MS Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This work describes a single and fast approach using a filtering script as a means of prioritizing sample processing of data acquired by GC×GC-TOF MS for the identification of potentially novel persistent and bioaccumulative halogenated chemicals. The proposed script is based on the recognition of a generic halogenated isotope cluster pattern that allows for the simultaneous detection of chlorinated, brominated, or mixed halogen-substituted compounds in a single classification. Once developed, the script was applied to the identification of organohalogens in stream sediments collected across the southern region of Ontario (Canada). Classified peaks were first compared with available analytical standards and reference libraries to confirm the known chemicals. Unknown potential persistent organic pollutants (POPs) were evaluated for occurrence within the samples and high resolution mass spectrometry was used in order to identify some of the most prevalent compounds in the samples and resulting in the identification of three decachlorinated dechlorane analogs (C18H14Cl10), two undecachlorinated dechlorane species (C18H13Cl11), and a novel mixed chloro/bromo-carbazole (C12H5NCl2Br2) in a number of sediments analyzed. Relative peak abundances of these unknown halogenated compounds were in the same order of magnitude or slightly higher than levels observed for conventional POPs detected in the samples.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».