MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2278699880

A Polyclonal Antibody-based Immunoassay for Determination of Growth Stimulant Ractopamine: Comparative Study with Recent Advances in Immunoassay Methods

2013· article· en· W2278699880 sur OpenAlexaboutno aff
Yi-Chih Lei, Yung-Te Tai, Kuan-Huei Hsieh, Chiao-Po Lin, Tong‐Hsuan Chang, Wen‐Ren Li, Shi‐Yuan Sheu, Chu-Hsu Yao, Tzong‐Fu Kuo

Notice bibliographique

Revue臺灣獸醫學雜誌 · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePharmacological Effects and Assays
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRactopaminePolyclonal antibodiesImmunoassayChromatographyChemistryEuropean unionDetection limitAntibodyImmunologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ractopamine is a β-adrenergic agonist approved for use as a growth promoter in swine and cattle in the USA, Canada and Australia etc. but not in the European Union, China, or Taiwan. Here, we report the development of a polyclonal antibody-based enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) for ractopamine. Rabbits immunized with ractopamine-succinate-ovalbumin were utilized for polyclonal antibody generation. The calibration graphs of ractopamine showed linearity over the concentration ranges 0.3-24.3 μg/kg, whereas IC50 was 3.2 μg/kg, allowing the analysis of urine and serum samples without the need for sample clean-up. This paper also deals with the extraction of hydrochloric acid respect to meat and feed samples. It appears that the limit of determination of this assay for urine, serum and meat matrix was estimated to be 0.3 μg/kg, and for feed samples was 4 μg/kg. The results obtained a rapid, sensitive and specific assay to detect positive samples in routine analysis. Simultaneously, recent advances in immunoassay methods for ractopamine residues are reviewed herein, that can be considered as a basis for further research aimed at identifying the most efficient approaches for the analysis of ractopamine.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue臺灣獸醫學雜誌Même sujetPharmacological Effects and AssaysTravaux en français237 207