Screening of Pig-Derived Zearalenone-Degrading Bacteria through the Zearalenone Challenge Model, and Their Degradation Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Zearalenone (ZEN) is widely found in food and feed. Its cytotoxicity, reproductive toxicity, genetic toxicity, immunotoxicity and hepatorenal toxicity have serious impacts on human and animal health. In order to help animals avoid ZEN poisoning in feed, ZEN-degrading bacterial strains were screened from fecal samples through a zearalenone challenge pig model, and their degradation characteristics were researched. Through the optimization of parameters such as the culture time, pH value, temperature, and strain concentration, the optimal conditions for the ZEN-degrading ability of these strains were preliminarily determined, and the active site of the ZEN degradation was explored. In this study, three strains (SY-3, SY-14, SY-20) with high ZEN degradation capacities were obtained. SY-3 was identified as Proteus mirabilis, and its main degrading component was the supernatant. SY-14 and SY-20 were identified as Bacillus subtilis. Their main degrading components were the intracellular fluid of SY-14, and the intracellular fluid and cell wall of SY-20. The above results showed that the ZEN challenge model was an effective way to screen ZEN-degrading bacteria.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».