A Comprehensive Review: Current Strategies for Detoxification of Deoxynivalenol in Feedstuffs for Pigs
Notice bibliographique
Résumé
, primarily contaminating wheat, corn, and their derivatives. Although less toxic than some other mycotoxins, DON is significant due to its abundance, particularly in wheat, and its resistance to in vitro detoxification. Compared to other livestock, pigs are the most susceptible animals to DON's presence due to its interaction with wheat-heavy diets. The best way to attenuate the effects of DON is to prevent its presence on cultivated land; however, given that it is difficult to prevent the occurrence of DON in freshly harvested cereals completely, other strategies must be applied. For pigs, chronic consumption of feed with DON concentrations below even the regulated limits can still negatively impact growth. Thus, DON-detoxifying agents including antidotes, DON binding agents, and exogenous in vivo enzyme additives, have been added to feed in an attempt to detoxify DON. This comprehensive review highlights the most recently developed DON-detoxification techniques and assesses each treatment's viability and efficacy, with an emphasis on chemical and biochemical techniques and the rapid development of artificial intelligence (AI) technologies. Herein we explore the unmet needs and future directions of current technologies while discussing promising strategies that can advance the DON-detoxification field.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».