Fungal and mycotoxin contaminants in cannabis and hemp flowers: implications for consumer health and directions for further research
Notice bibliographique
Résumé
Medicinal and recreational uses of Cannabis sativa , commonly known as cannabis or hemp, has increased following its legalization in certain regions of the world. Cannabis and hemp plants interact with a community of microbes (i.e., the phytobiome), which can influence various aspects of the host plant. The fungal composition of the C. sativa phytobiome (i.e., mycobiome) currently consists of over 100 species of fungi, which includes phytopathogens, epiphytes, and endophytes, This mycobiome has often been understudied in research aimed at evaluating the safety of cannabis products for humans. Medical research has historically focused instead on substance use and medicinal uses of the plant. Because several components of the mycobiome are reported to produce toxic secondary metabolites (i.e., mycotoxins) that can potentially affect the health of humans and animals and initiate opportunistic infections in immunocompromised patients, there is a need to determine the potential health risks that these contaminants could pose for consumers. This review discusses the mycobiome of cannabis and hemp flowers with a focus on plant-infecting and toxigenic fungi that are most commonly found and are of potential concern (e.g., Aspergillus, Penicillium, Fusarium, and Mucor spp.). We review current regulations for molds and mycotoxins worldwide and review assessment methods including culture-based assays, liquid chromatography, immuno-based technologies, and emerging technologies for these contaminants. We also discuss approaches to reduce fungal contaminants on cannabis and hemp and identify future research needs for contaminant detection, data dissemination, and management approaches. These approaches are designed to yield safer products for all consumers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».