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Enregistrement W2462851820 · doi:10.1021/bk-2007-0952.ch002

Detection and Quantification of Roundup Ready Soy in Food Samples using Conventional and Real-Time Polymerase Chain Reaction

2006· book-chapter· en· W2462851820 sur OpenAlexaff
Michael Rott, Tracy Lawrence, Margaret Green

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetically modified organismFood scienceFood productsSoy flourSoy beanBiotechnologyPolymerase chain reactionSoy proteinFood labelingBiologyGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transgenic soybean line GTS-40-3-2, marketed under the trade name Roundup Ready® (RR) Soy was first approved in North America for environmental release, feed products and food products in 1994 and has since been approved in many other countries around the world. Consumer concern issues with regards to genetically modified plants and plant products have resulted in mandatory labeling requirements in several countries for foods derived from genetically engineered crops. One requirement for labeling is the ability to detect and accurately quantify the amount of transgenic material present in foods. Two assays were evaluated. A conventional qualitative PCR assay to detect the presence of soy and RR soy and a real-time PCR to quantify the amount of RR soy present in samples that tested positive in the first assay. PCR controls consisted of certified RR soy reference material, single transgenic soybeans and a processed food sample containing a known amount of RR soy. To test real-world applicability, a number of common grocery store food items that contain soy based products were tested. For some samples, significant differences in amplification efficiencies during the quantitative PCR assays were observed compared to the controls, resulting in potentially large errors in quantification.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations6
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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