Changing Patterns of Fungal Toxins in Crops: Challenges for Analysts
Notice bibliographique
Résumé
This short review discusses the need to manage climate-driven expansion of old toxins in new geographic areas (e.g., aflatoxin or fumonisin in corn in historically cooler areas, and ergot where rainfall and cropping patterns have changed). In addition, a renewed consideration of the toxins that can occur in feed sources used in cool-season dairy areas is needed (e.g., silage and distillers dry grains with solubles). A separate issue concerns genetic changes that are occurring in the species that cause Fusarium head blight/Gibberella ear rot. Small differences in climate appear to determine the distribution of the two dominant populations (native to the new world and from Asia). The chemotype that produces deoxynivalenol via the monoacetate at the 3 position results in the accumulation of somewhat more deoxynivalenol than the native population, which involves the monoacetate at the 15 position. There are also genetic changes occurring that have resulted in populations that produce different metabolites. Similarly, an increase in the area where Aspergillus flavus can thrive and the discovery of the sexual stage of this fungus have raised the potential of genetic change accelerated by climate. To address all these issues, new methods and increased availability of reference standards, as well as training and awareness, will be required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».