PFAS and Precursor Bioaccumulation in Freshwater Recreational Fish: Implications for Fish Advisories
Notice bibliographique
Résumé
Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are a diverse class of fluorinated anthropogenic chemicals that include perfluoroalkyl acids (PFAA), which are widely used in modern commerce. Many products and environmental samples contain abundant precursors that can degrade into terminal PFAA associated with adverse health effects. Fish consumption is an important dietary exposure source for PFAS that bioaccumulate in food webs. However, little is known about bioaccumulation of PFAA precursors. Here, we identify and quantify PFAS in recreational fish species collected from surface waters across New Hampshire, US, using a toolbox of analytical methods. Targeted analysis of paired water and tissue samples suggests that many precursors below detection in water have a higher bioaccumulation potential than their terminal PFAA. Perfluorobutane sulfonamide (FBSA), a short-chain precursor produced by electrochemical fluorination, was detected in all fish samples analyzed for this compound. The total oxidizable precursor assay interpreted using Bayesian inference revealed fish muscle tissue contained additional, short-chain precursors in high concentration samples. Suspect screening analysis indicated these were perfluoroalkyl sulfonamide precursors with three and five perfluorinated carbons. Fish consumption advisories are primarily being developed for perfluorooctane sulfonate (PFOS), but this work reinforces the need for risk evaluations to consider additional bioaccumulative PFAS, including perfluoroalkyl sulfonamide precursors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
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 ».