MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220946319 · doi:10.3390/toxins14030224

Screening of Pig-Derived Zearalenone-Degrading Bacteria through the Zearalenone Challenge Model, and Their Degradation Characteristics

2022· article· en· W4220946319 sur OpenAlexaff
Xue Yang, Feng Li, Hangyi Ning, Wei Zhang, Yan D. Niu, Zhuo Shi, Sa Chai, Anshan Shan

Notice bibliographique

RevueToxins · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Science Foundation of Heilongjiang Province
Mots-clésZearalenoneToxicityMicrobiologyBacteriaProteus mirabilisBacillus subtilisDegradation (telecommunications)Food scienceIntracellularStrain (injury)BiologyChemistryBiodegradationMycotoxinBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueToxinsMême sujetMycotoxins in Agriculture and FoodTravaux en français237 207