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Enregistrement W2971157369 · doi:10.1080/10408398.2019.1655388

Occurrence and toxicity of a fusarium mycotoxin, zearalenone

2019· review· en· W2971157369 sur OpenAlexaboutno aff
Ankita Rai, Mukul Das, Anurag Tripathi

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Food Science and Nutrition · 2019
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity Grants Commission
Mots-clésZearalenoneMycotoxinToxicityFusariumBiologyToxicokineticsZea maysTolerable daily intakeBiotechnologyToxicologyMedicineAgronomyBotanyBody weightInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zearalenone (ZEA) is a mycotoxin produced by the fungi of Fusarium genera, which contaminates the cereals and food stuffs worldwide. Fusarium mycotoxins are considered as important metabolites related to animal and human health. Evidences indicate that ZEA has been found to be present in different food stuffs from developed countries like USA, Canada, France, Germany, Japan, etc. and developing nations like Egypt, Thailand, Iran, Croatia, Philippines, etc. The toxicokinetic studies reveal that following oral exposure of ZEA, the compound is absorbed through gastrointestinal tract (GIT), gets metabolized and distributed to different body parts. ZEA has been shown to cause reproductive disorders in laboratory animals. Although the toxicity of ZEA in humans have not been conclusively established nonetheless, limited evidences indicate that ZEA can cause hyper estrogenic syndrome. Though, ZEA causes low acute toxicity, but reports are available confirming the systemic toxicity caused by ZEA. There is no review available that addresses the occurrence, systemic toxicity and the probable mechanisms of ZEA toxicity. This review shall address the world-wide occurrence and in vivo & in vitro toxicity studies of ZEA over the past 20 years. The review shall also discuss the toxicokinetics of ZEA and metabolites; illustrates the systemic toxicity and probable mechanisms of action leading to the risk associated with ZEA.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations381
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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