Identification of Hydrocarbon Sulfonates as Previously Overlooked Transthyretin Ligands in the Environment
Notice bibliographique
Résumé
Incidences of thyroid disease, which has long been hypothesized to be partially caused by exposure to thyroid hormone disrupting chemicals (TDCs), have rapidly increased in recent years. However, known TDCs can only explain a small portion (∼1%) of in vitro human transthyretin (hTTR) binding activities in environmental samples, indicating the existence of unknown hTTR ligands. In this study, we aimed to identify the major environmental hTTR ligands by employing protein A ffinity P urification with N ontargeted A nalysis (APNA). hTTR binding activities were detected in all 11 indoor dust and 9 out of 10 sewage sludge samples by the FITC-T 4 displacement assay. By using APNA, 31 putative hTTR ligands were detected including perfluorooctanesulfonate (PFOS). Two of the most abundant ligands were identified as hydrocarbon surfactants ( e.g., dodecyl benzenesulfonate). Moreover, another abundant ligand was surprisingly identified as a disulfonate fluorescent brightener, 4,4′-bis(2-sulfostyryl)biphenyl sodium (CBS). CBS was validated as a nM-affinity hTTR ligand with an IC 50 of 345 nM. In total, hydrocarbon surfactants and fluorescent brighteners explain 1.92–17.0 and 5.74–54.3% of hTTR binding activities in dust and sludge samples, respectively, whereas PFOS only contributed <0.0001%. Our study revealed for the first time that hydrocarbon sulfonates are previously overlooked hTTR ligands in the environment.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».