Potential toxic effects linked to taurine interactions with alkanolamines and diisopropylamine
Notice bibliographique
Résumé
Diisopropylamine (DIPA), aminomethyl propanol (AMP), amino ethoxy ethanol (AEE), diethanolamine (DEA), ethanolamine (EA), pyridine (PYR) and methyl diethanolamine (MDEA) are used for carbon capture and to sweeten sour gas, and are found in groundwater. They are also used in cosmetic products. Taurine is abundant in the body, with key biological functions linked to its charged SO groups. Interactions between SO and amines have not been studied, but can strongly affect the biological function of taurine. Fourier transform infrared spectroscopy indicates SO…HN hydrogen bonding between taurine and DIPA, AMP, AEE, DEA, EA and MDEA. These interactions induce the formation of hydrophobic amine-taurine clusters, thus decreasing amine miscibility in water, as revealed by light scattering. This effect is most marked for DIPA, leading to turbid mixtures indicative of micron-sized droplets. PYR and taurine likely interact via S…N bonding. This study offers insights regarding potential mechanisms of amine toxicity to humans. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s43832-024-00146-1.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».