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Enregistrement W3021469383 · doi:10.1021/acs.estlett.0c00244

Chlorines Are Not Evenly Substituted in Chlorinated Paraffins: A Predicted NMR Pattern Matching Framework for Isomeric Discrimination in Complex Contaminant Mixtures

2020· article· en· W3021469383 sur OpenAlexafffund
Bo Yuan, Daniel H. Lysak, Ronald Soong, Andrew Haddad, Arika Hisatsune, Arvin Moser, S. S. Golotvin, Dimitris Argyropoulos, André J. Simpson, Derek C. G. Muir

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)Environment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaStockholms UniversitetGovernment of OntarioOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceKrembil FoundationSvenska Forskningsrådet FormasCanada Foundation for Innovation
Mots-clésChemistryStructural isomerNuclear magnetic resonance spectroscopyMass spectrometryNMR spectra databaseSpectral lineMolar massCarbon-13 NMRMolar ratioAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistryChromatographyPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chlorinated paraffins (CPs) can be mixtures of nearly a half-million possible isomers. Despite the extensive use of CPs, their isomer composition and effects on the environment remain poorly understood. Here, we reveal the isomeric distributions of nine CP mixtures with single-chain lengths (C14/15) and varying degrees of chlorination. The molar distribution of CnH2n+2–mClm in each mixture was determined using high-resolution mass spectrometry (MS). Next, the mixtures were analyzed by applying both one-dimensional 1H, 13C and two-dimensional nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. Due to substantially overlapping signals in the experimental NMR spectra, direct assignment of individual isomers was not possible. As such, a new NMR spectral matching approach that used massive NMR databases predicted by a neural network algorithm to provide the top 100 most likely structural matches was developed. The top 100 isomers appear to be an adequate representation of the overall mixture. Their modeled physicochemical and toxicity parameters agree with previous experimental results. Chlorines are not evenly distributed in any of the CP mixtures and show a general preference at the third carbon. The approach described here can play a key role in understanding of complex isomeric mixtures such as CPs that cannot be resolved by MS alone.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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