Partitioning of Polychlorinated Biphenyls into Human Cells and Adipose Tissues: Evaluation of Octanol, Triolein, and Liposomes as Surrogates
Notice bibliographique
Résumé
Whereas octanol, triacylglycerides, and liposomes have all been proposed as surrogates for measuring the affinity of hydrophobic organic contaminants to human lipids, no comparative evaluation of their suitability exists. Here we conducted batch sorption experiments with polyoxymethylene passive samplers to determine the partition coefficients at 37 °C of 18 polychlorinated biphenyls (PCBs) from water into (i) triolein (Ktriolein/water), (ii) eight types of liposomes (Kliposome/water), (iii) human abdominal fat tissues (KAFT/water) from seven individuals, and (iv) human MCF-7 cells cultured in vitro (Kcell/water). Differences between KAFT/water among individuals and between Kliposome/water among liposome types were very small and not correlated to structural attributes of the PCBs. Similarly, the length and degree of saturation of the phospholipid carbon chains, the headgroup, and the composition of the liposome did not affect the partitioning of PCBs into the studied liposomes. Whereas Kliposome/water values were similar to literature values of Koctanol/water adjusted to 37 °C, they both were lower than KAFT/water and Kcell/water by a factor of 3 on average. Partitioning of PCBs into triolein on the other hand closely mimicked that into human lipids, for which triolein is thus a better surrogate than either octanol or liposomes. Previously published polyparameter linear free energy relationships for partitioning from water into storage lipids and liposomes predicted the measured partition coefficients with a root-mean-square error of less than 0.15 log units, if the chosen equations and solute descriptors do not allow chlorine substitution in the ortho-position to influence the prediction. By guiding the selection of (i) a surrogate for the experimental determination and (ii) a method for the prediction of partitioning into human lipids, this study contributes to a better assessment of hydrophobic organic contaminant bioaccumulation in humans.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».