Photochemical Formation of Trifluoroacetic Acid: Mechanistic Insights into a Fluoxetine-Related Aryl-CF <sub>3</sub> Compound
Notice bibliographique
Résumé
Trifluoroacetic acid (TFA) is a ubiquitous environmental contaminant; however, its sources are poorly constrained. One understudied source is from the photochemical reactions of aromatic compounds containing −CF 3 moieties (aryl-CF 3 ) including many pharmaceuticals and agrochemicals. Here, we studied the aqueous photochemistry of 4-(trifluoromethyl)phenol (4-TFMP), a known transformation product of the pharmaceutical fluoxetine. When exposed to lamps centered at UV-B, 4-TFMP formed up to 9.2% TFA at a steady state under acidic conditions and 1.3% under alkaline conditions. TFA yields of fluoxetine were similar to 4-TFMP for acidic and neutral pH, but higher at alkaline pH, suggesting that fluoxetine may have a mechanism of TFA formation in addition to via the 4-TFMP intermediate. Use of an 13 CF 3 isotopologue of 4-TFMP allowed for the tracking of TFA formation, which formed via multiple oxidative additions prior to oxidative ring cleavage. The oxidation is mediated by reactive oxygen species (ROS) generated through self-sensitized photolysis, with singlet oxygen and hydroxyl radicals as the key ROS. In addition to the TFA formation mechanism, other photochemical reactions of 4-TFMP resulted in defluorination and dimerization. Overall, this work expands our understanding of how TFA forms from aryl-CF 3 compounds to better understand the total global burden of TFA.
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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) | 0,002 | 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 ».