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Enregistrement W2023579552 · doi:10.3126/jfstn.v7i0.10598

Study on the Level of Aflatoxin M1 Contamination in Raw and Processed Milk Marketed in Kathmandu Valley

2014· article· en· W2023579552 sur OpenAlexaff
Pratap Kafle, Damodar Sedai, Krishna Prasad, Bishow Bandhu Pokharel

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Science and Technology Nepal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAflatoxinPasteurizationRaw milkThin-layer chromatographyContaminationFood scienceChemistryChromatographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aflatoxin M1 (AFM1) is the principal hydroxylated AFB1 metabolite mainly present in milk. In this study the levels of Aflatoxin M1 (AFM1) in Raw and Pasteurized milk marketed in Kathmandu valley was estimated. Altogether 32 milk samples (Raw 16, Pasteurized 16) obtained from different areas of Kathmandu valley were analysed for AFM1 by Thin Layer Chromatography. The milk samples were analyzed according to the official AOAC methods, which included extraction of toxin using chloroform, clearing by silica gel column chromatography, qualitative analysis by Thin Layer Chromatography and quantification by Visual comparison of the spots. AFM1 was found in 14 (43.75%) of milk samples examined. The levels of AFM1 in 7 (21.87%) samples were higher than the maximum tolerance limit (0.05 µg/l) accepted by some European countries while none of the samples exceeded the prescribed limit of US regulations. The mean concentration of AFM1 was higher in Raw milk (0.030 ± 0.042 µg/l) compared to pasteurized (0.022 ± 0.039) but the difference was not statistically significant (p>0.05). This finding reflects that milk marketed in Kathmandu valley contains residual level of Aflatoxin M1 and pose public health risk. Therefore, milk and milk products have to be screened for AFM1 contamination periodically. DOI: http://dx.doi.org/10.3126/jfstn.v7i0.10598 J. Food Sci. Technol. Nepal, Vol. 7 (52-56), 2012

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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