Isomer-Specific Biotransformation of Perfluorooctane Sulfonamide in Sprague–Dawley Rats
Notice bibliographique
Résumé
Great variability exists in perfluorooctane sulfonate (PFOS) isomer patterns in human and wildlife samples, including unexpectedly high percentages (e.g., >40%) of branched isomers in human sera. Previous in vitro tests showed that branched PFOS-precursors were biotransformed faster than the corresponding linear isomer. Thus, high percentages of branched PFOS may be a biomarker of PFOS-precursor exposure in humans. We evaluated this hypothesis by examining the isomer-specific fate of perfluorooctane sulfonamide (PFOSA), a known PFOS-precursor, in male Sprague-Dawley rats exposed to commercial PFOSA via food for 77 days (83.0 ± 20.4 ng kg(-1) day(-1)), followed by 27 days of depuration. Elimination half-lives of the two major branched PFOSA isomers (2.5 ± 1.0 days and 3.7 ± 1.2 days) were quicker than for linear PFOSA (5.9 ± 4.6 days), resulting in a depletion of branched PFOSA isomers in blood and tissues relative to the dose. A corresponding increase in the total branched isomer content of PFOS, the ultimate metabolite, in rat serum was not observed. However, a significant enrichment of 5m-PFOS and a significant depletion of 1m-PFOS were observed, relative to authentic electrochemical PFOS. The data cannot be directly extrapolated to humans, due to known differences in the toxicokinetics of PFOS in rodents and humans. However, the results confirm that in vivo exposure to commercially relevant PFOS-precursors can result in a distinct PFOS isomer profile that may be useful as a biomarker of exposure source.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».