Changes in Fungal Population and Aflatoxin Levels and Assessment of Major Aflatoxin Types in Stored Peanuts (Arachis hypogaea Linnaeus)
Notice bibliographique
Résumé
Peanut kernels of Homabay Local, Valencia Red, ICGV-SM 12991 and ICGV-SM 99568 cultivars were stored for six months in jute, polypropylene and polyethylene bags to assess the effect of storage bags, temperature and R.H. on fungal population and aflatoxin contamination. Moisture content (M.C.), fungal population and aflatoxin levels were determined before storage and after every 30 days during storage. Isolates of Aspergillus flavus and A. parasiticus were assayed for production of aflatoxin B1, B2, G1 and G2. The correlation between MC, population of A. flavus and A. parasiticus and aflatoxin levels in peanuts was also determined. Six fungal pathogens were commonly isolated from the peanut samples and occurred as follows in decreasing order: Penicillium spp. (106.6 CFU/g), A. flavus L-strain (4.8 CFU/g), A. flavus S-strain (2.9 CFU/g), A. niger (2.6 CFU/g), A. parasiticus (1.7 CFU/g) and A. tamarii (0.2 CFU/g). The overall population of A. flavus L-strain was 66% higher than that of A. flavus S-strain. Ninety one percent of A. flavus and A. parasiticus isolates produced at least one of the four aflatoxin types assayed, with 36% producing aflatoxin B1. Total aflatoxin levels ranged from 0 - 47.8 µg/kg with samples stored in polyethylene and jute bags being the most and least contaminated, respectively. Eighty nine percent and 97% of the peanut samples met the EU (? 4 µg/kg) and Kenyan (? 10 µg/kg) regulatory standards for total aflatoxin, respectively. Peanuts should be adequately dried to safe moisture level and immediately packaged in a container - preferably jute bags - which will not promote critical increases in fungal population and aflatoxin contamination.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».