Individual and Combined Occurrence of Mycotoxins in Feed Ingredients and Complete Feeds in China
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to investigate the individual and combined contamination of aflatoxin B₁ (AFB₁), zearalenone (ZEN) and deoxynivalenol (DON) in feedstuffs from different Provinces of China between 2016 and 2017. A total of 1569 samples, including 742 feed ingredients and 827 complete pig feed samples, were collected from various regions of China for mycotoxins analysis. The results showed that individual occurrence rates of AFB₁, ZEN, and DON were more than 83.3%, 88%, and 74.5%, respectively, in all the tested samples. DON was the most prevalent contaminant, followed by ZEN and AFB₁, with the average concentrations ranging from 450.0-4381.5 μg/kg, 2.3-729.2 μg/kg, and 1.3-10.0 μg/kg, respectively. Notable, 38.2%, 10.8%, and 0.6% of complete pig feeds were contaminated with DON, ZEN, and AFB₁ over China's regulatory limits, respectively. Moreover, over 75.0% analyzed samples were co-contaminated with two or three mycotoxins. In conclusion, the current study revealed that the feedstuffs in China were severely contaminated with DON, followed by ZEN and AFB₁ during the past two years. These findings highlight the importance of monitoring mycotoxins in livestock feed and implementing feed management and bioremediation strategies to reduce mycotoxin exposure.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».