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Enregistrement W4389430753 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e23025

Influence of traditional dehulling on mycotoxin reduction and GC-HRTOF-MS metabolites profile of fermented maize products

2023· article· en· W4389430753 sur OpenAlexaff
Julianah Olayemi Odukoya, Sarah De Saeger, Marthe De Boevre, G. O. Adegoke, Frank Devlieghere, Siska Croubels, Gunther Antonissen, Johnson Oluwaseun Odukoya, Patrick Berka Njobeh

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Research Foundation
Mots-clésMycotoxinFermentationFood scienceAflatoxinFumonisin B1Lactobacillus plantarumLactobacillus fermentumFermentation in food processingFumonisinChemistryEuropean unionSolid-state fermentationBiologyLactic acidBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contamination with mycotoxins has been a worldwide food safety concern for several decades, and food processing has been suggested as a potential method to mitigate their presence. In this study, the influence of traditional dehulling (TD) on the mycotoxin reduction and metabolites profile of fermented white maize products obtained via natural and three controlled fermentation methods (involving Lactobacillus fermentum, Lactobacillus plantarum, and their mixed cultures) was examined. Gas chromatography coupled with high resolution time-of-flight mass spectrometry (GC-HRTOF-MS) and ultra-high performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry (UHPLC-MS/MS) were employed. TD brought the levels of fumonisin B1 (FB1) and B2 (FB2) in the white maize below the regulatory limit set by the European Union (EU) for maize consumed by humans. While TD increased the concentration of several mycotoxins in the fermented maize products obtained from other studied fermentation methods, it primarily reduced aflatoxin B1 (AFB1), FB1, deoxynivalenol, and 15-acetyldeoxynivalenol in the L. plantarum-fermented products. By tempering the dehulled maize, a solid-state fermentation process began. This was used in TD to make it easier to remove the pericarp. GC-HR-TOF-MS metabolomics revealed that TD brought about the generation of 12 additional compounds in the dehulled maize though some metabolites in the whole maize were lost/biotransformed. The fermented dehulled maize products obtained from the four studied fermentation procedures contained fewer compounds than the fermented whole maize products. Overall, the analysis showed that all fermented maize (whole and dehulled) produced had varied nutritional metabolites and mycotoxin concentrations below the EU maximum level, except for fermented maize obtained from mixed strains (AFB1 + AFB2 > 4.0 g/kg).

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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