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Enregistrement W2174481199 · doi:10.4141/cjps2012-324

Low level presence of unapproved biotech materials: Current status and capability of DNA-based detection methods

2013· article· en· W2174481199 sur OpenAlexafffundvenue
Tigst Demeke, Daniel J. Perry

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésBiotechnologyAgricultureAuthorizationBusinessBiologyComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demeke, T. and Perry, D. J. 2014. Low level presence of unapproved biotech materials: Current status and capability of DNA-based detection methods. Can. J. Plant Sci. 94: 497–507. In agricultural biotechnology, low level presence (LLP) of recombinant DNA plant material is defined as the unintended presence of trace levels of a specific genetically engineered (GE) or biotechnology-derived material which in most instances has been authorized for use as food or feed in at least one country. Asynchronous authorizations of GE products have prompted testing for the GE content in an assortment of agricultural products for the purpose of facilitating international grain trade. Low level presence of some unauthorized GE materials identified in non-GE grains, oilseeds and food stuffs has negatively impacted grain trade. Other factors contributing to a negative impact on grain trade due to LLP of GE material include zero tolerance policies and slow regulatory approval processes for some countries. This element alone heightens the need for accurate, reliable and cost-effective detection methods. As the number of biotech events increases, the challenge of handling LLP of unapproved GE materials poses an even greater challenge. Polymerase chain reaction (PCR) is widely used for detection and quantification of GE events. Accuracy of PCR-based testing of GE events is affected by variation in sampling, sample preparation and various confounders associated with testing methods. Challenges when using PCR detection and quantification methods for the detection of LLP of GE events are the focus of this review as well as background information and recent examples of occurrence and suggestions to mitigate LLP as it relates to GE materials in grain trade.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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