Deoxynivalenol Degradation by Various Microbial Communities and Its Impacts on Different Bacterial Flora
Notice bibliographique
Résumé
Deoxynivalenol, a mycotoxin that may present in almost all cereal products, can cause huge economic losses in the agriculture industry and seriously endanger food safety and human health. Microbial detoxifications using microbial consortia may provide a safe and effective strategy for DON mitigation. In order to study the interactions involving DON degradation and change in microbial flora, four samples from different natural niches, including a chicken stable (expJ), a sheep stable (expY), a wheat field (expT) and a horse stable (expM) were collected and reacted with purified DON. After being co-incubated at 30 °C with 130 rpm shaking for 96 h, DON was reduced by 74.5%, 43.0%, 46.7%, and 86.0% by expJ, expY, expT, and expM, respectively. After DON (0.8 mL of 100 μg/mL) was co-cultivated with 0.2 mL of the supernatant of each sample (i.e., suspensions of microbial communities) at 30 °C for 96 h, DON was reduced by 98.9%, 99.8%, 79.5%, and 78.9% in expJ, expY, expT, and expM, respectively, and was completely degraded after 8 days by all samples except of expM. DON was confirmed being transformed into de-epoxy DON (DOM-1) by the microbial community of expM. The bacterial flora of the samples was compared through 16S rDNA flux sequencing pre- and post the addition of DON. The results indicated that the diversities of bacterial flora were affected by DON. After DON treatment, the most abundant bacteria belong to Galbibacter (16.1%) and Pedobacter (8.2%) in expJ; Flavobacterium (5.9%) and Pedobacter (5.5%) in expY; f_Microscillaceae (13.5%), B1-7BS (13.4%), and RB41 (10.5%) in expT; and Acinetobacter (24.1%), Massilia (8.8%), and Arthrobacter (7.6%) in expM. This first study on the interactions between DON and natural microbial flora provides useful information and a methodology for further development of microbial consortia for mycotoxin detoxifications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».