Protein Binding Associated with Exposure to Fluorotelomer Alcohols (FTOHs) and Polyfluoroalkyl Phosphate Esters (PAPs) in Rats
Notice bibliographique
Résumé
The biotransformation of fluorotelomer-based compounds such as fluorotelomer alcohols (FTOHs) and polyfluoroalkyl phosphate esters (PAPs) are sources of exposure to perfluorinated carboxylates (PFCAs), leading in part to the observation of significant concentrations of PFCAs in human blood. The biotransformation of FTOHs and PAPs yield intermediate metabolites that have been observed to covalently modify proteins. In the current investigation, the extent of covalent protein binding in Sprague-Dawley rats upon exposure to 8:2 FTOH and the 6:2 polyfluoroalkyl phosphate diester (6:2 diPAP) was quantified. The animals were administered a single dose of 8:2 FTOH or 6:2 diPAP at 100 mg/kg by oral gavage to monitor biotransformation and extent of protein binding within the liver, kidney, and plasma. In the 8:2 FTOH-dosed animals, perfluorooctanoate (PFOA) was produced as the primary PFCA, at 623.13 ± 59.3, 459.5 ± 171.8, and 397.3 ± 133.0 ng/g in the plasma, liver, and kidney, respectively. For the animals exposed to 6:2 diPAPs, perfluorohexanoate (PFHxA) was the primary PFCA produced, with maximum concentrations of 57.4 ± 6.5, 9.0 ± 1.2, and 25.3 ± 1.2 ng/g in the plasma, liver, and kidney, respectively. Protein binding was observed in the plasma, liver, and kidney after 8:2 FTOH and 6:2 diPAP exposure, with the most significant binding occurring in the liver (>100 nmol/g protein). This is the first study to link the exposure and in vivo biotransformation of fluorotelomer-based compounds to covalent protein binding.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».