Discovery of Fluorotelomer Sulfones in the Blubber of Greenland Killer Whales (Orcinus Orca)
Notice bibliographique
Résumé
Most known per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) bioaccumulate by binding to proteins or partitioning to phospholipids, leading to their prevalence in liver and blood. As a result, efforts to improve PFAS exposure estimates by identifying novel bioaccumulative substances, have focused on these tissues. However, the recent discovery of high concentrations of unidentified extractable organofluorine (EOF) in the blubber of a killer whale (Orcinus orca) from Greenland suggests that some fluorinated substances bioaccumulate preferentially in storage lipids. The present work builds on this initial finding by characterizing EOF in an additional 3 killer whales (2 from Greenland, 1 from Sweden), and then subjecting extracts from all 4 whales to analysis via gas chromatography-atmospheric pressure chemical ionization-ion mobility mass spectrometry. Using collision cross sections, we prioritized features suspected to be highly fluorinated, and then selected 5 for manual annotation. Custom synthesised standards confirmed 10:2 and 12:2 fluorotelomer methylsulfone, 10:2 and 12:2 fluorotelomer chloromethylsulfone, and 6:2 bisfluorotelomer sulfone in all blubber samples from Greenland at concentrations ranging from <0.4-72.5 ng/g, explaining 34-75% of blubber EOF. None of these substances were observable in liver, suggesting preferential accumulation in storage lipids. To the best of our knowledge, this is the first report of fluorotelomer sulfones in wildlife and the first observation of lipophilic, highly fluorinated PFAS.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».