Combining Nontargeted Analysis with Computer-Based Hazard Comparison Approaches to Support Prioritization of Unregulated Organic Contaminants in Biosolids
Notice bibliographique
Résumé
Biosolids are a byproduct of wastewater treatment that can be beneficially applied to agricultural land as a fertilizer. While U.S. regulations limit metals and pathogens in biosolids intended for land applications, no organic contaminants are currently regulated. Novel techniques can aid in detection, evaluation, and prioritization of biosolid-associated organic contaminants (BOCs). For example, nontargeted analysis (NTA) can detect a broad range of chemicals, producing data sets representing thousands of measured analytes that can be combined with computational toxicological tools to support human and ecological hazard assessment and prioritization. We combined NTA with a computer-based tool from the U.S. EPA, the Cheminformatics Hazard Comparison Module (HCM), to identify and prioritize BOCs present in U.S. and Canadian biosolids ( n = 16). Four-hundred fifty-one features were detected in at least 80% of samples, with identities of 92 compounds confirmed or assigned probable structures. These compounds were primarily categorized as endogenous compounds, pharmaceuticals, industrial chemicals, and fragrances. Examples of top prioritized compounds were p-cresol and chlorophene, based on human health end points, and fludioxonil and triclocarban, based on ecological health end points. Combining NTA results with hazard comparison data allowed us to prioritize compounds to be included in future studies of the environmental fate and transport of BOCs.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».