Effect-Directed Analysis of Aryl Hydrocarbon Receptor Agonists in Sediments from the Three Gorges Reservoir, China
Notice bibliographique
Résumé
The construction of the Three Gorges Dam (TGD) in the Yangtze River raises great concern in ecotoxicological research since large amounts of pollutants enter the Three Gorges Reservoir (TGR) water bodies after TGD impoundment. In this work, effect-directed analysis (EDA), combining effect assessment, fractionation procedure, and target and nontarget analyses, was used to characterize aryl hydrocarbon receptor (AhR) agonists in sediments of the TGR. Priority polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) containing four to five aromatic rings were found to contribute significantly to the overall observed effects in the area of Chongqing. The relatively high potency fractions in the Kaixian area were characterized by PAHs and methylated derivatives thereof and heterocyclic polycyclic aromatic compounds (PACs) such as dinaphthofurans. Benzothiazole and derivatives were identified as possible AhR agonists in the Kaixian area based on nontarget liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS). To our knowledge, this study is the first one applying the EDA approach and identifying potential AhR agonists in TGR.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».