Screening of Indoor Transformation Products of Organophosphates and Organophosphites with an in Silico Spectral Database
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Numerous transformation products are formed indoors, but they are outside the scope of current chemical databases. In this study, an in silico spectral database was established to screen previously unknown indoor transformation products of organophosphorus compounds (OPCs). An R package was developed that incorporated four indoor reactions to predict the transformation products of 712 seed OPCs. By further predicting MS 2 fragments, an in silico spectral database was established consisting of 3509 OPCs and 28,812 MS 2 fragments. With this database, 40 OPCs were tentatively detected in 23 indoor dust samples. This is the greatest number of OPCs reported to date indoors, among which two novel phosphonates were validated using standards. Twenty-four of the detected OPCs were predicted transformation products in which oxidation from organophosphites plays a major role. To confirm this, the in silico spectral database was expanded to include organophosphites for suspect screening in five types of preproduction plastics. A broad spectrum of 14 organophosphites was detected, with a particularly high abundance in polyvinyl chloride plastics and indoor end-user goods. This demonstrated the significant contribution of organophosphites to indoor organophosphates via oxidation, highlighting the strength of in silico spectral databases for the screening of unknown indoor transformation products.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».