A DNA Mini-Barcoding System for Authentication of Processed Fish Products
Notice bibliographique
Résumé
Species substitution is a form of seafood fraud for the purpose of economic gain. DNA barcoding utilizes species-specific DNA sequence information for specimen identification. Previous work has established the usability of short DNA sequences-mini-barcodes-for identification of specimens harboring degraded DNA. This study aims at establishing a DNA mini-barcoding system for all fish species commonly used in processed fish products in North America. Six mini-barcode primer pairs targeting short (127-314 bp) fragments of the cytochrome c oxidase I (CO1) DNA barcode region were developed by examining over 8,000 DNA barcodes from species in the U.S. Food and Drug Administration (FDA) Seafood List. The mini-barcode primer pairs were then tested against 44 processed fish products representing a range of species and product types. Of the 44 products, 41 (93.2%) could be identified at the species or genus level. The greatest mini-barcoding success rate found with an individual primer pair was 88.6% compared to 20.5% success rate achieved by the full-length DNA barcode primers. Overall, this study presents a mini-barcoding system that can be used to identify a wide range of fish species in commercial products and may be utilized in high throughput DNA sequencing for authentication of heavily processed fish products.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,003 |
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 ».