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Enregistrement W2762436589 · doi:10.1371/journal.pone.0185887

Mycotoxin profiling of 1000 beer samples with a special focus on craft beer

2017· article· en· W2762436589 sur OpenAlexfundno aff
Jeroen Peters, Ruud van Dam, R. van Doorn, David R. Katerere, Franz Berthiller, Willem Haasnoot, Michel W. F. Nielen

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWageningen University and ResearchUniversity of NottinghamTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésMycotoxinAflatoxinOchratoxin AZearalenoneCraftFood scienceChemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently beer is booming, mainly due to the steady rise of craft breweries worldwide. Previous surveys for occurrence of mycotoxins in beer, were mainly focussed on industrial produced beer. The present survey reports the presence of mycotoxins in craft beer and how this compares to industrial produced beer. More than 1000 beers were collected from 47 countries, of which 60% were craft beers. A selection of 1000 samples were screened for the presence of aflatoxin B1, ochratoxin A (OTA), zearalenone (ZEN), fumonisins (FBs), T-2 and HT-2 toxins (T-2 and HT-2) and deoxynivalenol (DON) using a mycotoxin 6-plex immunoassay. For confirmatory analysis, a liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) method was developed and applied. The 6-plex screening showed discrepancies with the LC-MS/MS analysis, possibly due to matrix interference and/or the presence of unknown mycotoxin metabolites. The major mycotoxins detected were DON and its plant metabolite deoxynivalenol-3-β-D-glucopyranoside (D3G). The 6-plex immunoassay reported the sum of DON and D3G (DON+D3G) contaminations ranging from 10 to 475 μg/L in 406 beers, of which 73% were craft beers. The popular craft beer style imperial stout, had the highest percentage of samples suspected positive (83%) with 29% of all imperial stout beers having DON+D3G contaminations above 100 μg/L. LC-MS/MS analysis showed that industrial pale lagers from Italy and Spain, predominantly contained FBs (3-69 μg/L). Besides FBs, African traditional beers also contained aflatoxins (0.1-1.2 μg/L). The presence of OTA, T-2, HT-2, ZEN, β-zearalenol, 3/15-acetyl-DON, nivalenol and the conjugated mycotoxin zearalenone 14-sulfate were confirmed in some beers. This study shows that in 27 craft beers, DON+D3G concentrations occurred above (or at) the Tolerable Daily Intake (TDI). Exceeding the TDI, may have a health impact. A better control of brewing malts for craft beer, should be put in place to circumvent this potential problem.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,163 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations98
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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