Assessment of urinary biomarkers of mycotoxin exposure in adults from Cameroon
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Cameroon, dietary staples are frequently contaminated with diverse toxic fungal metabolites, known as mycotoxins. Aflatoxins and fumonisins are a public health concern, particularly concerning cancer and/or early life stunting. Mycotoxin mixtures are predicted from food measures; and this study reports the levels and frequencies of urinary mycotoxin biomarkers in Cameroonian adults. A single first void urine sample was collected from 89 adults from Yaoundé, Cameroon. Urine samples were tested for eight distinct mycotoxins using measures of both parent compounds and/or their metabolites by liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). Altogether, seven distinct mycotoxins, aflatoxin, fumonisin, deoxynivalenol, zearalenone, nivalenol, ochratoxin A, and citrinin, (or their metabolites) were observed in urine samples. At least one mycotoxin was detected in all of the urine samples, 87 (98%) of which were above the limit of quantitation. Aflatoxin M 1 was detected in 42% (n.d.-0.21 μg/l) of samples of which about a quarter additionally contained fumonisin B 1 . Of the remaining toxins deoxynivalenol (78%), zearalenone (99%), ochratoxin A (95%), nivalenol (53%), and citrinin (87%) were present in the samples. Alternariol was not detected in any sample. Mixtures of mycotoxins in the samples were frequently observed with 64 samples (72%) containing more than five mycotoxin exposure biomarkers. Estimates of intake exceeded the TDIs for fumonisin B 1 (n = 4), deoxynivalenol (n = 1) and zearalenone (n = 2), no TDI is set for aflatoxin. This study reveals frequent co-exposure of Cameroonian individuals to a complex mixture of toxic and carcinogenic mycotoxins, with mixtures of aflatoxin and fumonisin being a particular priority from a public health standpoint.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle