Mycotoxins in Pet Food: A Review on Worldwide Prevalence and Preventative Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Mycotoxins contaminate cereal grains worldwide, and their presence in pet food has been a potential health threat to companion animals. Aflatoxins, ochratoxin A, and Fusarium mycotoxins have been found in both raw ingredients and final products of pet food around the globe. Aflatoxin, a hepatotoxin and carcinogen, has caused several food poisoning outbreaks in dogs, and aflatoxin content is regulated in pet food in many countries. Ochratoxin A and Fusarium mycotoxins including trichothecenes, zearalenone, and fumonisins may have chronic effects on the health of companion animals. Grain processing, sampling error, analytical methods, conjugated mycotoxins, storage conditions, and synergistic interactions are common challenges faced by the pet food industry. Food-processing techniques such as sieving, washing, pearling, ozonation, and acid-based mold inhibition reduce the mycotoxin content of cereal grains. Dietary supplementation with large neutral amino acids, antioxidants, and omega-3 polysaturated fatty acids as well as inclusion of mycotoxin-sequestering agents and detoxifying microbes may ameliorate the harmful effects of mycotoxins in contaminated pet food.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».