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Enregistrement W4281726448 · doi:10.1021/acs.est.2c01163

Multiphase Ozonolysis of Oleic Acid-Based Lipids: Quantitation of Major Products and Kinetic Multilayer Modeling

2022· article· en· W4281726448 sur OpenAlexafffund
Zilin Zhou, Pascale S. J. Lakey, Michael von Domaros, Natsuko Wise, Douglas J. Tobias, Manabu Shiraiwa, Jonathan P. D. Abbatt

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical and Biological Ozone Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésOzonolysisChemistryTrioleinOzoneOleic acidYield (engineering)PeroxideOrganic chemistryPhotochemistryLipaseThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commonly found in atmospheric aerosols, cooking oils, and human sebum, unsaturated lipids rapidly decay upon exposure to ozone, following the Criegee mechanism. Here, the gas-surface ozonolysis of three oleic acid-based compounds was studied in a reactor and indoors. Under dry conditions, quantitative product analyses by 1 H NMR indicate up to 79% molar yield of stable secondary ozonides (SOZs) in oxidized triolein and methyl oleate coatings. Elevated relative humidity (RH) significantly suppresses the SOZ yields, enhancing the formation of condensed-phase aldehydes and volatile C9 products. Along with kinetic parameters informed by molecular dynamics simulations, these results were used as constraints in a kinetic multilayer model (KM-GAP) simulating triolein ozonolysis. Covering a wide range of coating thicknesses and ozone levels, the model predicts a much faster decay near the gas–lipid interface compared to the bulk. Although the dependence of RH on SOZ yields is well predicted, the model overestimates the production of H 2 O 2 and aldehydes. With negligible dependence on RH, the product composition for oxidized oleic acid is substantially affected by a competitive reaction between Criegee intermediates (CIs) and carboxylic acids. The resulting α-acyloxyalkyl hydroperoxides (α-AAHPs) have much higher molar yields (29–38%) than SOZs (12–16%). Overall, the ozone–lipid chemistry could affect the indoor environment through “crust” accumulation on surfaces and volatile organic compound (VOC) emission. In the atmosphere, the peroxide formation and changes in particle hygroscopicity may have effects on climate. The related health impacts are also discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations42
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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