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Enregistrement W7039421833

Naphthenic acids: identification of structural properties that influence acute toxicity

2008· dissertation· en· W7039421833 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2008
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Water NetworkSyncrude
Mots-clésAcute toxicityExtraction (chemistry)Naphthenic acidToxicityProduced waterWater extractionFraction (chemistry)Hot water extractionElectrospray ionization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oil sands of north-eastern Alberta, Canada contain the second largest oil reserve on Earth, with an estimated 173.2 billion barrels of recoverable bitumen. The primary method for the extraction of bitumen from oil sand has been the Clark hot water extraction, a procedure that uses 80°C water and sodium hydroxide. The alkaline water used for the extraction is recycled, resulting in the release and concentration of naphthenic acids (NAs) from the sediment. NAs, a natural constituent of oil sand, have been identified as the principal toxic components of oil sands process-affected water (OSPW). Field studies have demonstrated that microbial degradation of lower molecular weight (MW) NAs leads to decreased acute toxicity, although the mechanism by which lower MW NAs would elicit a greater toxic response has not been described. Prior to the start of toxicity testing in this project, a time-efficient method for the extraction, purification, and concentration of NAs from OSPW was developed. In place of using ultrafiltration, diethylamoniethyl (DEAE) cellulose was used to remove humic-like materials from the organic acid extract, shortening the time required by approximately 90%. Kugelrohr distillation was used to separate a mixture of methylated NAs by differences in boiling point. Higher boiling NAs had a greater MW, as confirmed by electrospray ionization mass spectrometry (ESI-MS). Subsequent toxicity tests with 'Vibrio fischeri' using the Microtox assay revealed that toxicity decreased from the lowest MW fraction (41.9 ± 95% confidence interval (CI) of 5.5 mg L-1) to the highest (64.9 ± 95% CI of 14.5 mg L-1). Proton nuclear magnetic resonance (1H NMR) analysis of the Kugelrohr distilled methylated NA fractions revealed an increasing ratio of methyl ester hydrogen atoms to remaining aliphatic hydrogen atoms from the lowest MW fraction (0.130) to the highest MW fraction (0.214). These results, coupled with analysis by ESI-MS, indicate greater carboxylic acid content within NAs of higher MW and a greater degree of cyclicity. To investigate the influence of multiple carboxylic acid groups as well as increased MW on NA toxicity, eight NA-like surrogates (four mono-carboxylic; four di-carboxylic) were assayed in 'V. fischeri' and ' Daphnia magna.' The acute toxicity of the NA-like surrogates increased with higher MW, however, the toxicity significantly decreased with the presence of an additional carboxylic acid group. These results suggest that acute toxicity of NAs is dependent upon hydrophobicity, therefore the probable mode of action is narcosis, also referred to as membrane disruption. To determine the practicality of utilizing a (Quantitative) Structure-Activity Relationship ((Q)SAR) model to predict NA toxicity, the eight NA-like surrogates were entered into USEPA's ECOSAR model. The model's predicted toxicities were similar to observed toxicities in 'V. fischeri' and 'D. magna' assays, indicating that the model has potential to serve as a prioritization tool for identifying NA structures likely to have an increased toxicity. The ECOSAR model predicted increased toxic potency for NAs of equal MW containing fewer carbon rings. Furthermore, NA structures with a linear grouping of carbon rings had a greater predicted toxic potency than structures containing carbon rings in a clustered grouping.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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