Evaluation of treatment methods for spiking deoxynivalenol (DON) in single corn kernels
Notice bibliographique
Résumé
Current research on deoxynivalenol (DON), a trichothecene secondary metabolite produced by the Fusarium species in corn grains, relies on the time-consuming field inoculation of Fusarium species with unpredictable and low recovery rates of DON in grains. The objective of this study was to evaluate three methods: soaking whole grains, soaking cracked grains, and injection in three solvents (distilled water, methanol, and acetonitrile) at three toxin concentration levels (1, 5, and 10 µg/g) for facilitating DON absorption in corn grains. The effectiveness of each treatment method and the performance of each solvent in aiding DON absorption were analysed and compared with the recovery rates of DON in the treated corn grains. The treatment methods, solvent, and DON concentration in solvent had significant effect on the recovery rate of DON in treated kernels. Injecting whole grains showed the highest recovery rates of DON (60%–108%) followed by soaking cracked grains (10%–87%) and whole grain (10%–72%) treatment methods. Distilled water showed the highest recovery rates in both soaking (53%–87%) and injection (74%–105%) treatment methods followed by methanol (18%–68% for soaking; 66%–103% for injection) and acetonitrile (10%–36% for soaking; 61%–108% for injection). Water dispersed the arrangement of starch granules but caused no changes in their surface morphology. Methanol and acetonitrile showed disruptive effects on the surface morphology of starch granules.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».