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Enregistrement W3184536445 · doi:10.1289/ehp7169

A Roadmap to the Structure-Related Metabolism Pathways of Per- and Polyfluoroalkyl Substances in the Early Life Stages of Zebrafish ( <i>Danio rerio</i> )

2021· article· en· W3184536445 sur OpenAlexaff
Jiajun Han, Wen Gu, Holly Barrett, Diwen Yang, Song Tang, Jianxian Sun, Jia‐Bao Liu, Henry M. Krause, Keith A. Houck, Hui Peng

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanioZebrafishToxicokineticsMetabolismChemistryCarboxylesteraseEnvironmental chemistryAdverse Outcome PathwayMetabolic pathwayBiochemistryBiologyComputational biologyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Thousands of per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) with diverse structures have been detected in the ambient environment. Apart from a few well-studied PFAS, the structure-related toxicokinetics of a broader set of PFAS remain unclear. Objectives: To understand the toxicokinetics of PFAS, we attempted to characterize the metabolism pathways of 74 structurally diverse PFAS samples from the U.S. Environmental Protection Agency’s PFAS screening library. Methods: Using the early life stages of zebrafish (Danio rerio) as a model, we determined the bioconcentration factors and phenotypic toxicities of 74 PFAS. Then, we applied high-resolution mass spectrometry–based nontargeted analysis to identify metabolites of PFAS in zebrafish larvae after 5 d of exposure by incorporating retention time and mass spectra. In vitro enzymatic activity experiments with human recombinant liver carboxylesterase (hCES1) were employed to validate the structure-related hydrolysis of 11 selected PFAS. Results: Our findings identified five structural categories of PFAS prone to metabolism. The metabolism pathways of PFAS were highly related to their structures as exemplified by fluorotelomer alcohols that the predominance of β-oxidation or taurine conjugation pathways were primarily determined by the number of hydrocarbons. Hydrolysis was identified as a major metabolism pathway for diverse PFAS, and perfluoroalkyl carboxamides showed the highest in vivo hydrolysis rates, followed by carboxyesters and sulfonamides. The hydrolysis of PFAS was verified with recombinant hCES1, with strong substrate preferences toward perfluoroalkyl carboxamides. Conclusions: We suggest that the roadmap of the structure-related metabolism pathways of PFAS established in this study would provide a starting point to inform the potential health risks of other PFAS. https://doi.org/10.1289/EHP7169

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations55
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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