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Enregistrement W2126988608 · doi:10.1139/w00-045

Effects of the<i>Fusarium</i>spp. mycotoxins fusaric acid and deoxynivalenol on the growth of<i>Ruminococcus albus</i>and<i>Methanobrevibacter ruminantium</i>

2000· article· en· W2126988608 sur OpenAlexvenueno aff
Harold D. May, Qingzhong Wu, C Blake

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFusaric acidBiologyMicrobiologyFusariumMycotoxinBiochemistryFood scienceBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Fusarium spp. mycotoxins fusaric acid and deoxynivalenol (DON) were tested for antimicrobial activity against Ruminococcus albus and Methanobrevibacter ruminantium. The growth of both organisms was inhibited by fusaric acid as low as 15 micrograms/mL (84 microM) but not by DON, at levels as high as 100 micrograms/mL (338 microM). No synergistic inhibitory effect was observed with DON plus fusaric acid. Neither organism was able to adapt to the fusaric acid and responses of each organism to the compound were different. The optical density (OD) maximum for R. albus, but not for M. ruminantium, was diminished after 28 days incubation at concentrations of fusaric acid below 240 micrograms/mL. Inhibition of R. albus started before significant growth had occurred, while M. ruminantium doubled twice before the onset of inhibition. Responses to picolinic acid, an analog of fusaric acid, were also dramatically different between the two microorganisms with M. ruminantium exhibiting a severe lag followed by a complete recovery of growth, while R. albus was only slightly inhibited with no lag. These results suggest that the mechanism of fusaric acid inhibition is specific to each microorganism. This is the first demonstration of the common mycotoxin fusaric acid inhibiting the growth of rumen bacteria.

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 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 enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,288

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,154 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations56
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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