A Multi-Year Study of Mycotoxin Co-Occurrence in Wheat and Corn Grown in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Mycotoxin emergence and co-occurrence trends in Canadian grains are dynamic and evolving in response to changing weather patterns within each growing season. The mycotoxins deoxynivalenol and zearalenone are the dominant mycotoxins detected in grains grown in Eastern Canada. Two potential emerging mycotoxins of concern are sterigmatocystin, produced by Aspergillus versicolor, and diacetoxyscirpenol, a type A trichothecene produced by a number of Fusarium species. In response to a call from the 83rd Joint Expert Committee on Food Additives and Contaminants, we conducted a comprehensive survey of samples from cereal production areas in Ontario, Canada. Some 159 wheat and 160 corn samples were collected from farms over a three-year period. Samples were extracted and analyzed by LC-MS/MS for 33 mycotoxins and secondary metabolites. Ergosterol was analyzed as an estimate of the overall fungal biomass in the samples. In wheat, the ratio of DON to its glucoside, deoxynivalenol-3-glucoside (DON-3G), exhibited high variability, likely attributable to differences among cultivars. In corn, the ratio was more consistent across the samples. Sterigmatocystin was detected in some wheat that had higher concentrations of ergosterol. Diacetoxyscirpenol was not detected in either corn or wheat over the three years, demonstrating a low risk to Ontario grain. Overall, there was some change to the mycotoxin profiles over the three years for wheat and corn. Ongoing surveys are required to reassess trends and ensure the safety of the food value chain, especially for emerging mycotoxins.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».