Long-chain perfluoro carboxylic acids in landfill leachate: Extraction, detection and biodegradation
Notice bibliographique
Résumé
Landfills serve as major repositories for products containing per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs). These compounds have been documented in the resulting leachate, posing a significant threat to both surface water and groundwater quality. Long-chain perfluoro carboxylic acids (LC-PFCAs), which act as precursors to shorter-chain PFCAs, are particularly persistent in the environment. Despite this, data on LC-PFCA's occurrence in landfill leachate is limited, highlighting the need for thorough monitoring and control efforts. This study focuses on the extraction of LC-PFCA using solid-phase extraction (SPE), detection by liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) and their biodegradation using an autochthonous bacterial community of landfill leachate based on the hypothesis that native bacteria can consume these pollutants. The findings of the study indicate that SPE efficiency and PFCA recovery rates were higher in diluted leachate samples. LC-MS/MS exhibited superior sensitivity and accuracy compared to direct MS injection, with lower detection limits. Throughout the sampling period, perfluoro nonanoic acid (PFNA) and perfluoro decanoic acid (PFDA), were detected in concentrations ranging from 30 to 640 ng/L and 40–510 ng/L, respectively. Further, the native microbial community degraded spiked PFNA and PFDA (1, 10, and 100 mg/L), with efficiencies of 35.26 ± 5.47% and 53.38 ± 6.54%, respectively, and Aeromonas, Proteus, Moheibacter, Pseudochrobactrum, Providencia and Pseudomonas were identified as the most promising genus to degrade LC-PFCAs. Overall, these findings of the study highlight the significance of robust analytical methods for LC-PFCA detection and reveals the promising prospects for PFNA and PFDA biodegradation by pre-existing bacterial communities. • PFNA and PFDA were detected in landfill at concentrations of 30–640 ng/L and 40–510 ng/L, respectively. • SPE recovery of 82%–110% was achieved for PFNA and PFDA from landfill leachate. • Native landfill community degraded 35.26 ± 5.47% and 53.38 ± 6.54% of PFNA and PFDA, respectively. • Aeromonas, Proteus, and Moheibacter, among others were identified as the most promising genus to degrade LC-PFCAs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».