Bioconcentration of triclosan, methyl-triclosan, and triclocarban in the plants and sediments of a constructed wetland
Notice bibliographique
Résumé
Constructed wetlands are a potential method for the removal of two pharmaceutical and personal care products from wastewater effluent. Triclosan (TCS; 5-chloro-2-[2,4-dichlorophenoxy]phenol) and triclocarban (TCC; 3,4,4'-trichlorocarbanillide) are antimicrobial agents added to a variety of consumer products whose accumulation patterns in constructed wetlands are poorly understood. Here, we report the accumulation of TCS, its metabolite methyl-triclosan (MTCS; 5-chloro-2-[2,4-dichlorophenoxy]), and TCC in wetland plant tissues and sediments. Three wetland macrophytes: Typha latifolia, Pontederia cordata, and Sagittaria graminea were sampled from a constructed wetland in Denton, Texas, USA. MTCS concentrations were below the method detection limit (MDL) for all species. TCS root tissue concentrations in T. latifolia were significantly greater than root concentrations in P. cordata (mean±SE in ng g(-1): 40.3±11.3 vs. 15.0±1.9, respectively), while for TCC, shoot tissue concentrations in S. graminea were significantly greater than in T. latifolia (22.8±9.3 vs. 9.0 (MDL), respectively). For both TCS and TCC, T. latifolia root tissue concentrations were significantly greater than shoot concentrations (TCS: 40.3±11.3 vs. 17.2±0.2, TCC: 26.0±3.6 vs. 9.0, (MDL)). TCC concentrations in P. cordata roots were significantly greater than in shoots (34.4±5.3 vs. 15.4±2.8, respectively). TCS concentrations in T. latifolia roots and sediments and TCC concentrations in sediments generally decreased from wetland inflow to outflow. To our knowledge, this is the first study documenting species and tissue specific differences in the accumulation of TCS and TCC in plants from an operational constructed wetland. The species specific differences in bioaccumulation suggest TCS and TCC removal from constructed wetlands could be enhanced through targeted plantings.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».