Perennial and seasonal contamination of maize by aflatoxins in eastern Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Aflatoxin contamination of grain is a major constraint to sustained quality cereal production. The causative fungi, Aspergillus species infect crops in the field and continue to do so post-harvest where they produce toxins in store. The current study aimed at establishing seasonal variation in levels and types of aflatoxins in maize from the Eastern region of Kenya- the hot-spot for aflatoxicosis. Maize kernels were collected from farmers’ households in May and December 2013 -2 months after long rain and short rain season respectively. The total aflatoxins were quantified using Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA), while the toxin composition was determined using Thin-Layer Chromatography (TLC) and confirmed using High-Performance Liquid Chromatography (HPLC). Generally, grain harvested after the long rains (May) had significantly ( p = 0.019) lower aflatoxin levels and variation (5.68 ± 6.31 ppb, 100% Aflatoxin B1) than that of short rains (10.77 ± 10.14 ppb, 72% AFB 1 ). Additionally, from the long and short rain seasons, the samples exceeding regulatory allowed limit (10 ppb) were 16 and 44% respectively. In Eastern Kenya, consumption of maize harvested in the long rain season presents a recurrent risk of exposure to low levels of AFB 1 ; while consumption of maize harvested after the short rain season presents a risk of seasonal exposure to high levels and mixed type of toxins However, this long term risk of exposure to aflatoxins is poorly documented hence these findings necessitate mitigation measures because AFB 1 – is a potent class 1 mutagenic toxin likely to cause liver cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».