Effects of quantum dot zinc oxide, nano zinc oxide and zinc oxide on genes expression and aflatoxine production due to Aspergillus flavus ATCC50041
Notice bibliographique
Résumé
Aflatoxin, which is mainly produced by Aspergillus flavus and Aspergillus parasiticus, is a severe problem and threat in the fields of medicine and agriculture and is classified as the first class human carcinogen due to its carcinogenic, mutagenic, teratogenic, hepatotoxicity, and immune system defects. This toxin contaminates many agricultural products around the world. Considering the high toxicity of aflatoxin and the destructive effects of this metabolite, achieving low-risk and cost-effective methods to control toxin production is of great importance. In this study, the effects of different concentrations of quantum dot zinc oxide, nano zinc oxide, and zinc oxide on the expression of important key genes (aflR, aflP, aflM, aflD) in the gene cluster of aflatoxin production and also the amount of aflatoxin production (B1, B2) in Aspergillus flavus was studied. The fungus was cultured in different concentrations of quantum dot zinc oxide, nano zinc oxide, and zinc oxide (2000, 4000, 6000 ppm) for 3 days at 30 ◦C. The results showed that quantum dot zinc oxide significantly reduced toxin production and gene expression compared to other groups, in which the concentration of aflatoxin was decreased by increasing quantum dot zinc oxide. Regarding the obtained results, nano zinc oxide was effective just at 6000 ppm, and zinc oxide is suggested because nano zinc oxide and zinc oxide cannot completely dissolve in water. Hence, nano zinc oxide and zinc oxide showed weak activity in reducing aflatoxin concentration. All three agents under study significantly caused low gene expression, but quantum-dot zinc oxide showed more activity than the others. The formulation of highly active quantum dot zinc oxide to reduce aflatoxin may be a potential feed additive for the future management of mycotoxins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».