A Molecular-level Investigation of the Interactions between Organofluorine Compounds and Soil Organic Matter using Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
In this dissertation, the intermolecular interactions between soil organic matter (SOM) and organofluorine compounds have been studied at the molecular-level using Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy. NMR probes the local magnetic environment surrounding atomic nuclei, and is uniquely capable as an analytical tool to probe molecular environments in complex disordered materials, such as soils. Several NMR techniques were employed in this work, including Pulse Field Gradient (PFG)-NMR based diffusion measurements, solid-state cross-polarization (CP), saturation transfer difference (STD) spectroscopy, and reverse-heteronuclear saturation transfer difference (RHSTD) spectroscopy. Using organofluorine compounds as molecular probes, xenobiotic interactions with SOM were studied. Using 1H{19F} RHSTD, the interaction sites in humic acid for organofluorine compounds were identified by direct molecular-level methods. Protein and lignin were identified as major binding sites, with different preferences exhibited for these sites by dissimilar organofluorine compounds: aromatic organofluorine compounds display varied preference for aromatic humic acid sites while perfluorooctanoic acid exhibits near total selectivity for protein-derived binding sites. The mechanisms underlying these preferences were probed in the solution state. Using crucial knowledge from the humic acid studies, a detailed molecular-level investigation of xenobiotic interactions in an intact and unmodified whole soil was made possible. A direct and in situ elucidation of the components in soil organic matter that interact with small organofluorine xenobiotic molecules has been presented, allowing, for the first time, resolution of multiple interactions occurring for xenobiotics simultaneously at different sites within a whole soil.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».