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Enregistrement W4415127040 · doi:10.1021/acs.est.4c13900

Disinfection Byproducts Confirmed over 50 Years: Systematic Curation, Modes of Toxic Action, and Toxicogenomics

2025· article· en· W4415127040 sur OpenAlexafffund
Tongtong Xiang, Jifu Liu, Xiaoqiu Yang, Di Zhang, Qiming Shen, X. Chris Le, Xing‐Fang Li

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésToxicogenomicsIdentification (biology)MetabolomeTranscriptomeHuman healthRisk assessmentHuman proteome projectGenomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on water disinfection byproducts (DBPs) over the past 50 years has unveiled more than 700 DBPs, many of which pose unrecognized risks to human health. Despite significant progress, systematic integration of the chemical curation of the confirmed DBPs with emerging toxicological paradigms is missing. This review systematically curates 716 confirmed DBPs reported from 1974 to 2024, offering a comprehensive resource to support risk identification and prioritization. We introduce a multiple classification framework based on molecular scaffolds, functional groups, and halogenation patterns, enabling researchers to map structural diversity to toxicological profiles. The modes of action applied in DBP research outlined here include nonspecific baseline toxicity, receptor- or enzyme-specific interactions, and reactive mechanisms such as oxidative stress and genotoxicity. Furthermore, we provide a system-level toxicogenomic view of DBP-induced toxicity, which has progressed from static single- and multiomics approaches to emerging time-resolved omics. These approaches reveal DBP-induced perturbations: the genome defines susceptibility, the transcriptome reflects expression levels, the proteome indicates functional execution, and the metabolome captures phenotypic outcomes. This review underscores critical knowledge gaps while charting future directions for DBP risk assessment and regulation and supports global efforts toward clean and safe drinking water.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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