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Enregistrement W2051637525 · doi:10.1080/03601234.2012.716739

Analysis of aryl hydrocarbon receptor ligands in kraft mill effluents by a combination of yeast bioassays and CG-MS chemical determinations

2013· article· en· W2051637525 sur OpenAlexfundno aff
Soledad Chamorro, Elizabeth Monsalvez, Benjamı́n Piña, Alba Olivares, Víctor Hernández, José Becerra, Gladys Vidal

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part A · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaMemorial University of NewfoundlandMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésEffluentChemistryBioassayKraft processEucalyptus globulusAryl hydrocarbon receptorEnvironmental chemistryYeastPaper millPulp millChromatographyGas chromatographyKraft paperOrganic chemistryPulp and paper industryBotanyEucalyptusBiochemistryWaste managementBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aryl Hydrocarbon Receptor (AhR) ligands also known as dioxin-like compounds, constitute a substantial part of the total toxicity from many pollution sources, including pulp mill effluents. The aim of this article was to evaluate dioxin-like activity in different kraft mill effluents by a combination of yeast bioassays and gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) chemical analysis. The study includes kraft mill effluents from three sources of raw material: Pinus radiata, Eucalyptus globulus and a combination of both (50% each). The Recombinant Yeast Assay (RYA) showed an effective concentration of AhR ligands more than 30-fold higher in Eucalyptus globulus than in Pinus radiata effluents. Our results suggest that specific ligands, rather than the total amount of extractive material, determined the observed activity. Analysis of extract composition by GC-MS indicated that moderately hydrophobic aromatic compounds were likely responsible for the observed dioxin-like activity. In particular, benzaldehyde derivatives appeared as candidates for eliciting the observed dioxin-like activity in pulp mill effluents, giving their structural properties and their high concentration in AhR ligand-rich samples.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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