Addressing the mycotoxin deoxynivalenol contamination with soil-derived bacterial and enzymatic transformations targeting the C3 carbon
Notice bibliographique
Résumé
The search for feasible biological means of detoxifying mycotoxins has attained successful accomplishments in the past twenty years due to the involvement of many teams coming from diverse backgrounds and research expertise. The recently witnessed breakthroughs in the field of bacterial genomics (including next-generation sequencing), proteomics, and computational biology helped all in shaping the current understanding of how microorganisms/mycotoxins/environmental factors intertwined and interact together, hence paving the road for some substantial discoveries. This perspective review summarises the advances that were observed in the past two decades within the deoxynivalenol (DON) bio-detoxification field. It highlights the research efforts and progresses that were made in the arena of the aerobic oxidation and epimerization of this mycotoxin at the C3 carbon carried out by multiple Devosia species. Moreover, it sets practical examples and discusses how the recent standing-knowledge of bacterial detoxifications of this mycotoxin has evolved into a fascinating potential of empirical bacterial and enzymatic solutions aiming at addressing DON contamination. The obtained results argue for determining the involved enzyme’s co-factors and defining the chemistry behind the established catalytic activity at an early stage of investigation to maximise the chances of isolating the responsible enzymes.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».