Isolation of deoxynivalenol-transforming bacteria from the chicken intestines using the approach of PCR-DGGE guided microbial selection
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».