MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2095854757 · doi:10.1186/1471-2180-10-182

Isolation of deoxynivalenol-transforming bacteria from the chicken intestines using the approach of PCR-DGGE guided microbial selection

2010· article· en· W2095854757 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMC Microbiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiologyTrichotheceneMycotoxinFusariumTemperature gradient gel electrophoresisFood scienceBacteriaMicrobiologyIsolation (microbiology)BiotechnologyMicroorganismVomitoxin16S ribosomal RNABotanyZearalenone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Contamination of grains with trichothecene mycotoxins, especially deoxynivalenol (DON), has been an ongoing problem for Canada and many other countries. Mycotoxin contamination creates food safety risks, reduces grain market values, threatens livestock industries, and limits agricultural produce exports. DON is a secondary metabolite produced by some Fusarium species of fungi. To date, there is a lack of effective and economical methods to significantly reduce the levels of trichothecene mycotoxins in food and feed, including the efforts to breed Fusarium pathogen-resistant crops and chemical/physical treatments to remove the mycotoxins. Biological approaches, such as the use of microorganisms to convert the toxins to non- or less toxic compounds, have become a preferred choice recently due to their high specificity, efficacy, and environmental soundness. However, such approaches are often limited by the availability of microbial agents with the ability to detoxify the mycotoxins. In the present study, an approach with PCR-DGGE guided microbial selection was developed and used to isolate DON -transforming bacteria from chicken intestines, which resulted in the successful isolation of several bacterial isolates that demonstrated the function to transform DON to its de-epoxy form, deepoxy-4-deoxynivalenol (DOM-1), a product much less toxic than DON. RESULTS: The use of conventional microbiological selection strategies guided by PCR-DGGE (denaturing gradient gel electrophoresis) bacterial profiles for isolating DON-transforming bacteria has significantly increased the efficiency of the bacterial selection. Ten isolates were identified and isolated from chicken intestines. They were all able to transform DON to DOM-1. Most isolates were potent in transforming DON and the activity was stable during subculturing. Sequence data of partial 16S rRNA genes indicate that the ten isolates belong to four different bacterial groups, Clostridiales, Anaerofilum, Collinsella, and Bacillus. CONCLUSIONS: The approach with PCR-DGGE guided microbial selection was effective in isolating DON-transforming bacteria and the obtained bacterial isolates were able to transform DON.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,196 · 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