Evaluation of Immunochromatographic Test Kits for Food Allergens Using Processed Food Models
Notice bibliographique
Résumé
It has been mandatory to label five allergenic substances (AS; egg, milk, wheat, buckwheat and peanut) in all processed foods, since April 2002 in Japan. Two kinds of ELISA kits have been provided as screening test kits for the Japanese official method. The kits have many advantages but some disadvantages, i.e., the kits are not necessarily suitable for daily monitoring in food manufacturing plants, because they require various analytical equipments and the use of complicated procedures. To overcome these drawbacks, we have developed other diagnostic kits based on immunochromatography that should enable more rapid and simple screening for food allergens. Then we examined the performance of these immunochromatographic test kits (IC kits) in terms of sensitivity, repeatability and cross-reactivity to AS proteins in 11 kinds of food models with various heating conditions and physical properties. We also examined processed food models including AS protein of constant concentration, using the IC kits and ELISA kits, and compared the results. The IC kits detected AS proteins at 5 microg/g in the extracts from processed food models, and provided highly reproducible results. Cross-reactivity among the AS proteins was not observed. The results obtained using the IC kits showed performance equivalent to that of the ELISA kits we examined in unheating processed food models including AS proteins of constant concentration. The IC kits should be more suitable for daily monitoring in food manufacturing plants.
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 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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».