<scp>DNA</scp> barcoding detected improper labelling and supersession of crab food served by restaurants in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Detection of improper labelling of raw and processed seafood is of global importance for reducing commercial fraud and enhancing food safety. Crabs are crustaceans with intricate morphological as well as genetic divergence among species and are popular as seafood in restaurants. Owing to the high number of crab species available, it can be difficult to identify those included in particular food dishes, thus increasing the chance of supersession. DNA barcoding is an advanced technology for detecting improper food labelling and has been used successfully to authenticate seafood. RESULTS: This study identified 11 edible crab species from India by classical taxonomy and developed molecular barcodes with the cytochrome c oxidase I (COI) gene. These barcodes were used as reference barcodes for detecting any improper labelling of 50 restaurant crab samples. Neighbour-joining tree analysis with COI barcodes showed distinct clusters of restaurant samples with respective reference species. The study demonstrated 100% improper labelling of restaurant samples to cover up acts of inferior crab supersession. CONCLUSION: DNA barcoding successfully identified 11 edible crabs in accordance with classical taxonomy and discerned improper crab food labelling in restaurants of India.
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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 | 0,001 | 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 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 ».