Quantitative Measurement of TFA and Other Short Chain PFAS in Environmental Samples Using <sup>19</sup> F SSFP-CRAFT NMR
Notice bibliographique
Résumé
NMR has long been perceived to have relatively poor sensitivity vs other methods. However, NMR can be highly useful for examining complex samples. Fluorine NMR has been routinely demonstrated in the literature to be a powerful discovery tool in the analysis of per- and polyfluorinated alkyl substances (PFAS) in a variety of environmental and biological samples. In this study, we adapt the previously published steady-state free precession (SSFP) NMR with non-Fourier transform data analysis (complete reduction to amplitude frequency tables (CRAFT)) for quantitative analysis of ultrashort chain fluorinated acids. SSFP-CRAFT results have challenged the perception that NMR is sensitivity-limited but has not yet been shown to be fully quantitative. Adapting the SSFP-CRAFT approach for quantitative measurement of TFA, PFMeS, and other selected PFAS is a crucial step in further understanding environmental contamination from these species. Sensitivity is improved over conventional NMR using rapid radiofrequency pulses to collect hundreds of thousands of scans in short experiment times, allowing for instrument detection limits as low as 0.16 μg L –1 TFA in aqueous samples under fully quantitative NMR conditions. The quantitative 19 F SSFP-CRAFT NMR method is used to measure concentrations of TFA and other PFAS in four real world samples: drinking water, Arctic surface waters, human serum, and plants intended for human consumption. TFA was found and quantified in all samples. The very high concentration of TFA in the leaves of spinach (1540 ng g –1 ) points to a potential exposure pathway partially explaining higher than expected TFA concentrations in human serum, at 19.5 ng mL –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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».