Evaluation of a Real Time PCR Assay and a ELISA Method for the Detection of Walnuts and Almonds Allergen Traces in Food Products
Notice bibliographique
Résumé
Food allergens are a well acknowledged issue in food industry and are regulated by legislation. The presence of allergens can either origin from the raw material or due to contamination during production. Allergen information on packaging is mandatory although it cannot be accurate in the case of contamination therefore warnings are used. The purpose of the study is the development and validation of a SYBR Green Real Time Polymerase Chain Reaction method using specific primer pairs based on Jug r 1, Jug r 3, and Jug r 4 allergen-coding sequences to improve the sensitivity of Real Time Polymerase Chain Reaction techniques for detection of walnut and almond traces in commercial food products and its comparison with ELISA methodology in terms of detection ability. A total of 100 samples were collected from local markets and were analyzed by Real Time Polymerase Chain Reaction (RT-PCR) and ELISA methods. The results indicated that 16 samples (16%) were found positive in walnut traces and 18 samples (18%) were found positive in almond traces by Real Time Polymerase Chain Reaction of which Elisa identified 14 samples (14%) positive in walnut traces and 15 samples (15%) positive in almond traces. Among them, 4 samples (25%) that contained walnut traces and 6 samples (33.3%) that contained almond traces had no allergen declaration on their label. The improved accuracy of Real Time Polymerase Chain Reaction underlines the importance of this method for allergen detection and quantification in the food industry
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».