A Critical Review on Transplacental Transfer of Per- and Polyfluoroalkyl Substances: Prenatal Exposure Levels, Characteristics, and Mechanisms

经胎盘 产前暴露 产前发育 医学 生理学 怀孕 胎儿 环境卫生 生物 遗传学 胎盘 妊娠期
作者
Donghui Ma,Yao Lü,Yong Liang,Ting Ruan,Juan Li,Chunyan Zhao,Yawei Wang,Guibin Jiang
出处
期刊:Environmental Science & Technology [American Chemical Society]
卷期号:56 (10): 6014-6026 被引量:77
标识
DOI:10.1021/acs.est.1c01057
摘要

Prenatal exposure to perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substances (PFASs) has aroused public concerns as it can pose multiple health threats to pregnant women and cause adverse birth outcomes for fetuses. In previous studies, the prenatal exposure levels and transplacental transfer efficiencies (TTE) of PFASs have been reported and discussed. Specifically, the binding affinities between PFASs and some transporters were determined, demonstrating that the TTE values of PFASs are highly dependent on their binding behaviors. To summarize primary findings of previous studies and propose potential guidance for future research, this article provides a systematic overview on levels and characteristics of prenatal exposure to PFASs worldwide, summarizes relationships between TTE values and structures of PFASs, and discusses possible transplacental transfer mechanisms, especially for the combination between PFASs and transporters. Given the critical roles of transporters in the transplacental transfer of PFASs, we conducted molecular docking to further clarify the binding behaviors between PFASs and the selected transporters. We proposed that the machine learning can be a superior method to predict and reveal behaviors and mechanisms of the transplacental transfer of PFASs. In total, this is the first review providing a comprehensive overview on the prenatal exposure levels and transplacental transfer mechanisms of PFASs.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
补药学习完成签到,获得积分10
1秒前
七色光完成签到,获得积分10
1秒前
青柠完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
Yeshenyue发布了新的文献求助10
2秒前
hahhh7完成签到,获得积分10
3秒前
bean完成签到,获得积分10
4秒前
博士僧发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
wyh发布了新的文献求助10
5秒前
simon完成签到,获得积分10
8秒前
Orange应助duolaAmeng采纳,获得10
13秒前
桐桐应助Radarax采纳,获得10
18秒前
墨竹完成签到 ,获得积分10
19秒前
大力完成签到,获得积分10
19秒前
可爱的函函应助TT采纳,获得10
20秒前
刘雪松完成签到,获得积分10
22秒前
房山芙完成签到,获得积分10
24秒前
柯亦云应助何禾采纳,获得10
24秒前
lcxll完成签到,获得积分10
26秒前
学海行舟完成签到 ,获得积分10
26秒前
赵雨欣完成签到,获得积分10
27秒前
27秒前
ding应助小何尖尖角采纳,获得10
29秒前
zzzzz发布了新的文献求助10
29秒前
34秒前
蓝莓酥study完成签到,获得积分10
34秒前
35秒前
狗子爱吃桃桃完成签到 ,获得积分10
37秒前
39秒前
40秒前
40秒前
40秒前
41秒前
41秒前
41秒前
43秒前
43秒前
Yuki酱发布了新的文献求助10
44秒前
小姜发布了新的文献求助10
44秒前
高分求助中
【请各位用户详细阅读此贴后再求助】科研通的精品贴汇总(请勿应助) 10000
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 1000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4044715
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3582548
关于积分的说明 11386883
捐赠科研通 3309367
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1821635
邀请新用户注册赠送积分活动 893858
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815875