Assessment of meat authenticity using bioinformatics, targeted peptide biomarkers and high-resolution mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
In recent years a significant increase of food fraud has been observed, ranging from false label claims to the use of additives and fillers to increase profitability. Recently in 2013 horse and pig DNAs were detected in beef products sold from several retailers. Mass spectrometry (MS) has become the workhorse in protein research, and the detection of marker proteins could serve for both animal species and tissue authentication. Meat species authenticity is performed in this paper using a well-defined proteogenomic annotation, carefully chosen surrogate tryptic peptides and analysis using a hybrid quadrupole-Orbitrap MS. Selected mammalian meat samples were homogenised and proteins were extracted and digested with trypsin. The samples were analysed using a high-resolution MS. Chromatography was achieved using a 30-min linear gradient along with a BioBasic C8 100 × 1 mm column at a flow rate of 75 µl min(-1). The MS was operated in full-scan high resolution and accurate mass. MS/MS spectra were collected for selected proteotypic peptides. Muscular proteins were methodically analysed in silico in order to generate tryptic peptide mass lists and theoretical MS/MS spectra. Following a comprehensive bottom-up proteomic analysis, we detected and identified a proteotypic myoglobin tryptic peptide (120-134) for each species with observed m/z below 1.3 ppm compared with theoretical values. Moreover, proteotypic peptides from myosin-1, myosin-2 and β-haemoglobin were also identified. This targeted method allowed comprehensive meat speciation down to 1% (w/w) of undesired product.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,001 |
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 ».