Mechanisms and application of mycotoxin decontamination techniques in stored grains
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring the safe storage of food grains is paramount for global food security. However, mycotoxin contamination poses a significant threat by compromising grain quality and consumer health. Various decontamination techniques are employed to inactivate toxins, each with distinct mechanisms of toxin inactivation. This review examines the pivotal mechanisms in reducing mycotoxin levels in stored grains, elucidating the principles and pathways underlying novel decontamination techniques such as cold plasma, ozone, photocatalysis, nanoparticle adsorbents, and microbial enzymes, and assesses their practical application and industrial feasibility. Our thorough investigation reveals that the effectiveness of decontamination techniques relies on three fundamental mechanisms: adsorption, treatment with reactive chemical species, and biotransformation. Several novel technologies are highly effective in laboratory tests, but face challenges at the industrial scale. Current research indicates that novel decontamination techniques, including pulsed light, photocatalysis, and microbial enzymes, hold much promise in significantly reducing fungal growth and mycotoxin contamination in grains. However, it is also evident that techniques with high efficacy in reducing fungal infestations are not necessarily effective in eradicating mycotoxin contamination. A combinatory approach to these techniques is the way forward, and future research should focus on hybrid treatments to enhance the effectiveness of these technologies on an industrial scale. This review aims to bolster food safety and mitigate economic losses linked to mycotoxin contamination in grains by offering a theoretical basis for developing and implementing effective decontamination strategies. • Novel techniques show promise for reducing mycotoxins in stored grains. • Cold plasma, ozone, and photocatalysis work but face industrial challenges. • Mechanisms reviewed with a focus on industrial applicability and limitations. • Combining methods may improve mycotoxin removal on an industrial scale.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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 ».