Mycotoxins in botanicals and dried fruits: A review
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.
Notice bibliographique
Résumé
Botanicals are used in many countries for medicinal and general health-promoting purposes. Numerous natural occurrences of mycotoxins in botanicals and dried fruits have been reported. Aflatoxins or ochratoxin A (OTA) have been found in botanicals such as ginseng, ginger, liquorice, turmeric, and kava-kava in the USA, Spain, Argentina, India, and some other countries, while fumonisins have been found in medicinal wild plants in South Africa and in herbal tea and medicinal plants in Turkey. Zearalenone was identified in ginseng root. Dried fruits can be contaminated with aflatoxins, OTA, kojic acid, and, occasionally, with patulin or zearalenone. One main area of concern is aflatoxins in dried figs; bright greenish yellow fluorescence under ultraviolet light is associated with aflatoxin contamination. OTA in dried vine fruits (raisins, sultanas, and currants) is another concern. There are also reports of aflatoxins in raisins and OTA in dried figs, apricots, dried plums (prunes), dates, and quince. Maximum permitted levels in the European Union include 4 microg kg(-1) for total aflatoxins in dried fruit intended for direct consumption and 10 microg kg(-1) for OTA in dried vine fruit. This review discusses the occurrence of mycotoxins in botanicals and dried fruits and analytical issues such as sampling, sample preparation, and methods for analysis. Fungal contamination of these products, the influence of sorting, storage, and processing, and prevention are also considered.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle