Nontarget Mass Spectrometry Reveals New Perfluoroalkyl Substances in Fish from the Yangtze River and Tangxun Lake, China
Notice bibliographique
Résumé
Nontarget high-resolution mass spectrometry (Nt-HRMS) has been proven useful for the identification of unknown poly- and perfluoroalkyl substances (PFASs) in commercial products and water, but applications to biological samples are limited. China is the major PFAS-manufacturing nation; thus, here, we adapted our Nt-HRMS methods to fish collected from the Yangtze River and Tangxun Lake to discover potentially bioaccumulative PFASs in aquatic organisms destined for human consumption. In addition to traditional PFASs, over 330 other fluorinated analytes belonging to 10 classes of PFASs were detected among the pooled fish livers, including 6 sulfonate classes, 2 amine classes, 1 carboxylate class, and 1 N-heterocycle class. One class was detected in samples from both locations, 8 classes were detected exclusively in Tangxun Lake fish, and 1 class was detected exclusively in Yangtze River fish, 10 km downstream of a fluorochemical manufacturing site where we first reported these substances in wastewater 3 years ago. Overall, 4 of the PFAS classes (>165 analytes) are reported for the first time here. Wider monitoring and toxicological testing should be a priority for understanding the health risks posed to people and wildlife exposed to these substances.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; 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 ».