Brain region distribution and patterns of bioaccumulative perfluoroalkyl carboxylates and sulfonates in East Greenland polar bears (<i>Ursus maritimus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the comparative accumulation of perfluoroalkyl acids (PFAAs) in eight brain regions of polar bears (Ursus maritimus, n = 19) collected in 2006 from Scoresby Sound, East Greenland. The PFAAs studied were perfluoroalkyl carboxylates (PFCAs, C(6) -C(15) chain lengths) and sulfonates (C(4) , C(6) , C(8) , and C(10) chain lengths) as well as selected precursors including perfluorooctane sulfonamide. On a wet-weight basis, blood-brain barrier transport of PFAAs occurred for all brain regions, although inner regions of the brain closer to incoming blood flow (pons/medulla, thalamus, and hypothalamus) contained consistently higher PFAA concentrations compared to outer brain regions (cerebellum, striatum, and frontal, occipital, and temporal cortices). For pons/medulla, thalamus, and hypothalamus, the most concentrated PFAAs were perfluorooctane sulfonate (PFOS), ranging from 47 to 58 ng/g wet weight, and perfluorotridecanoic acid, ranging from 43 to 49 ng/g wet weight. However, PFOS and the longer-chain PFCAs (C(10) -C(15) ) were significantly (p < 0.002) positively correlated with lipid content for all brain regions. Lipid-normalized PFOS and PFCA (C(10) -C(15) ) concentrations were not significantly (p > 0.05) different among brain regions. The burden of the sum of PFCAs, perfluoroalkyl sulfonates, and perfluorooctane sulfonamide in the brain (average mass, 392 g) was estimated to be 46 µg. The present study demonstrates that both PFCAs and perfluoroalkyl sulfonates cross the blood-brain barrier in polar bears and that wet-weight concentrations are brain region-specific.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».