The Effects of Fumonisin-B1 Determined Storage Wheat on Sensory and some Physiological Parameters in Rats
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted in the laboratories of the Department of Food Science / College of Agriculture/ University of Tikrit with the aim of isolating and diagnosing fungi contaminated by stored wheat grains and estimating the concentration of FB1 in it and determining its physiological effects in rats, The results of the study showed the presence of Aspergillus sp. molds by 38 in the tested samples, followed by Fusarium sp. by 28 and Alternaria alternata by 19 then the genus Penicillium sp. by 10 and Mucor sp. by 5. The presence of FB1 toxin in local and imported wheat samples was also investigated by estimating using ELISA (Enzyme-linked Immune Sorbent Assays) as its highest concentration was 2.240 mg/kg in local wheat from the A-Dour district, while the lowest concentration was 0.103 mg/kg in Australian wheat samples. The ability of F.monliforme mold isolates to produce FB1 was also studied, it was found that they were capable of producing toxin with concentrations of 4.264 mg / kg in local wheat samples taken from Al-Dour district and 3.597 mg / kg in local wheat samples taken from Baiji district. Using HPLC (High Performance Liquid Chromatography). With regard to the sensory evaluation of wheat flour used in the study, the best results for wheat flour of Australian wheat gave the highest results which reached 24 degrees while the worst results for wheat flour of Baiji which amounted to 14 degrees for the qualities studied: color, smell. With regard to the sensory evaluation of beard made from wheat samples in this study, the highest was recorded 33 degrees for Australian wheat and lowest evaluation for Dour wheat with 24 degrees with regard to the studied qualities of color, smell, taste. The effect of FB1 on the rate of weight gain in male rats has also been studied, the presence of this toxin in the rats' diet led to a significant decrease in weight after 21 days of the trial age, where the average weight in the T3 treatment was 141 g and the results showed a significant increase in the relative weight of the liver and Kidney in treatment T3 was 4.6g and 1.7g respectively.
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 | 0,001 | 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 ».