Critical assessment of digital PCR for the detection and quantification of genetically modified organisms
Notice bibliographique
Résumé
The number of genetically modified organisms (GMOs) on the market is steadily increasing. Because of regulation of cultivation and trade of GMOs in several countries, there is pressure for their accurate detection and quantification. Today, DNA-based approaches are more popular for this purpose than protein-based methods, and real-time quantitative PCR (qPCR) is still the gold standard in GMO analytics. However, digital PCR (dPCR) offers several advantages over qPCR, making this new technique appealing also for GMO analysis. This critical review focuses on the use of dPCR for the purpose of GMO quantification and addresses parameters which are important for achieving accurate and reliable results, such as the quality and purity of DNA and reaction optimization. Three critical factors are explored and discussed in more depth: correct classification of partitions as positive, correctly determined partition volume, and dilution factor. This review could serve as a guide for all laboratories implementing dPCR. Most of the parameters discussed are applicable to fields other than purely GMO testing. Graphical abstract There are generally three different options for absolute quantification of genetically modified organisms (GMOs) using digital PCR: droplet- or chamber-based and droplets in chambers. All have in common the distribution of reaction mixture into several partitions, which are all subjected to PCR and scored at the end-point as positive or negative. Based on these results GMO content can be calculated.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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.
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 ».