Mutagenic Azo Dyes, Rather Than Flame Retardants, Are the Predominant Brominated Compounds in House Dust
Notice bibliographique
Résumé
Characterization of toxicological profiles by use of traditional targeted strategies might underestimate the risk of environmental mixtures. Unbiased identification of prioritized compounds provides a promising strategy for meeting regulatory needs. In this study, untargeted screening of brominated compounds in house dust was conducted using a data-independent precursor isolation and characteristic fragment (DIPIC-Frag) approach, which used data-independent acquisition (DIA) and a chemometric strategy to detect peaks and align precursor ions. A total of 1008 brominated compound peaks were identified in 23 house dust samples. Precursor ions and formulas were identified for 738 (73%) of the brominated compounds. A correlation matrix was used to cluster brominated compounds; three large groups were found for the 140 high-abundance brominated compounds, and only 24 (17%) of these compounds were previously known flame retardants. The predominant class of unknown brominated compounds was predicted to consist of nitrogen-containing compounds. Following further validation by authentic standards, these compounds (56%) were determined to be novel brominated azo dyes. The mutagenicity of one major component was investigated, and mutagenicity was observed at environmentally relevant concentrations. Results of this study demonstrated the existence of numerous unknown brominated compounds in house dust, with mutagenic azo dyes unexpectedly being identified as the predominant compounds.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».