Identification and Quantitation of Cashmere (Pashmina) Fiber and Wool Using Novel Microchip Based Real-Time PCR Technology
Notice bibliographique
Résumé
The textile industrial chain all over the world is facing a challenge of differentiating cashmere fiber from mixture of wool and other fibers in case cashmere stocks are adulterated with wool or other fibers. For identification of cashmere in such mixtures, the development of microchip based real-time PCR technology offers a very sensitive, specific, and accurate solution. The technology has been validated with cashmere and wool samples procured from distant farms, and from cashmere goats and sheep of different age and sex. Model samples with incremental raw cashmere or wool content were tested. The experimentally determined content was found to be comparable to the weighed content of the respective fibers in the samples. This technology may prove a cost cutter since it needs only 1.2 μl of the PCR reagent mix. It is substantially faster than traditional real-time PCR systems for being carried as miniature reaction volume in metal microchip. These features allow faster thermal equilibrium and thermal uniformity over the entire array of microreactors. For routine tests or in commercial set up, the microchips are available as ready-to-run with lyophilized reagents in its microreactors to which only 1 μl of the 10-fold diluted isolated DNA sample is added. The lyophilized microchips offer user-friendly handling in testing laboratories and help minimize human error.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».