Development of an ELISA-Based Method for Testing Aflatoxigenicity and Aflatoxigenic Variability among <i>Aspergillus</i> species in Culture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aflatoxins contaminate foodstuff posing a severe threat to human health because chronic exposure is linked to liver cancer while acute exposure may cause death. Therefore, it is of interest to reduce the contamination of crops by aflatoxins in the field and post-harvest. Among the current technologies being developed is the deployment of non-aflatoxigenic strains of Aspergillus species to competitively exclude aflatoxigenic conspecifics from crops in the field thereby curtailing aflatoxin production by the former. The success in this endeavor makes the non-aflatoxigenic fungi good candidates for biological control programs. However, the current techniques for segregating non-aflatoxigenic from aflatoxigenic fungi suffer two main drawbacks: they are based on morphological and chemical tests with a combination of visual color changes detected in a culture plate which suffer some degree of inaccuracy. Secondly, the existing methods are incapable of accurately quantifying aflatoxin production by fungi in culture. We developed a culture system for inducing aflatoxin production by Aspergillus using maize kernels as growth substrate followed by quantification using ELISA. The method was compared to the Dichlorvos-Ammonia (DV-AM) method for determining aflatoxigenicity. Our findings encapsulate a method more robust than the currently used DV-AM approach because, for the first time, we are able to assess aflatoxigenicity and aflatoxigenic variability among Aspergillus species earlier classified as non-aflatoxigenic by the DV-AM method. Furthermore, the new method presents an opportunity to attribute toxin production by actively growing fungal cultures. We believe this method when further developed presents a chance to study and predict fungal behavior prior to field trials for biological control programs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».