Analysis of legacy and emerging flame retardants, plasticizers and their metabolites in food and breast milk
Bibliographic record
Abstract
Tous les jours, nous sommes exposés à une grande variété de produits chimiques, tels que les retardateurs de flamme et les plastifiants, qui sont incorporés dans les produits de consommation. Même à faibles doses, il a été constaté que certains de ces produits chimiques perturbent le système endocrinien de l'organisme. C'est ce que l'on appelle des produits chimiques perturbant le système endocrinien (EDC). En raison de l'omniprésence de ces substances, il est important de surveiller notre exposition potentielle aux EDC dans le régime alimentaire. Dans cet esprit, une méthode d'extraction multi-classe a été développée, optimisée et validée pour les éthers diphényliques polybromés (PBDE), les déchloranes, les esters d'organophosphates (OPE) et leurs métabolites (mOPE). De bonnes récupérations sont obtenues pour tous les analytes dans toutes les matrices (49-122%) avec une bonne répétabilité (RSD 1-10%). Les extraits ont été analysés sur LC-QqQ-MS/MS pour la séparation et la quantification des OPE et des mOPE, ainsi que par GC-MS pour la séparation et la quantification des PBDE et des Déchloranes. La séparation chromatographique des isomères du tri-tolyl phosphate (TCP) et de l'isopropylphényl diphényl phosphate (ip-PDPP) a été réalisée pour la première fois avec LC-QTOF-MS. La méthode a été appliquée à divers échantillons d'aliments, notamment du poisson, du poulet, des légumes, du poisson en conserve, du pain et du beurre ainsi que du lait maternel. Plusieurs des composés analysés ont été détectés au-dessus des niveaux de MLOQ. De plus, la méthode actuelle est plus rapide et moins coûteuse que d'autres méthodes. La présence de 14 OPEs et mOPEs a été étudiée dans 66 échantillons d'aliments composites achetés sur le marché du Grand Montréal. De plus, 100 échantillons de lait maternel ont été recueillis auprès de nouvelles mères à Montréal. Toutes les OPEs analysées ont été détectées au-dessus de la limite de quantification dans au moins une matrice. Afin d'étudier l'effet du conditionnement des aliments sur la migration potentielle des OPE et des mOPE dans les aliments, des échantillons d'aliments emballés et non emballés ont été collectés; cependant, il n'y avait aucune différence dans les niveaux d'OPEs ou de mOPEs dans ces échantillons (p> 0,05). La dépendance vis-à-vis des lipides des OPE a également été étudiée en comparant la teneur en lipides de l'échantillon aux teneurs totales en contaminants présents; aucune tendance n'a donc été observée, suggérant ainsi l'indépendance des lipides des OPEs. Le métabolisme des OPEs a été évalué en normalisant les OPEs détectés par le mOPE correspondant; la plupart des échantillons, y compris le lait maternel, contenaient des taux plus élevés d'OPE dans mOPE. Une exception notable est le pain ayant des niveaux plus élevés deTDCPP / BCIPP, de TCP/DCP et du TCEP/BCEP. Compte tenu de la consommation quotidienne moyenne d'aliments pour le Canadien moyen, l'exposition alimentaire aux OPE était estimée à 12800+/-1500 ng/jour [18322 ng/kg bw/jour]. Plusieurs groupes de population ont été pris en compte pour l'exposition alimentaire, notamment des hommes, des femmes, des enfants (5 à 11 ans) et des jeunes enfants (1 à 4 ans). Pour tous les groupes, les valeurs des OPE étaient inférieures de plusieurs ordres de grandeur aux doses de référence correspondantes pour la santé. En utilisant la méthode d'extraction multiclasse développée, il a été possible d'estimer les niveaux d'exposition alimentaire actuels des OPEs et des mOPEs pour les Canadiens. Sur la base de cette évaluation des risques, la population Canadienne est exposée à un niveau tolérable d'OPE. Cependant, une surveillance attentive devrait être poursuivie et étendue à d'autres groupes d'aliments afin d'obtenir une image complète de l'exposition alimentaire aux OPEs. Avec ces données, les décideurs peuvent prendre des décisions plus éclairées en ce qui concerne les produits chimiques de remplacement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".