Potential authentication of various meat‐based products using simple and efficient DNA extraction method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND The growth of halal food consumption worldwide has resulted in an increase in the request for halal authentication. DNA‐based detection using powerful real‐time polymerase chain reaction (PCR) technique has been shown to be highly specific and sensitive authentication tool. The efficient DNA extraction method in terms of quality and quantity is a backbone step to obtain successful real‐time PCR assays. In this study, different DNA extraction methods using three lysis buffers were evaluated and developed to recommend a much more efficient method as well as achieve a successful detection using real‐time PCR. RESULTS The lysis buffer 2 (LB2) has been shown to be the best lysis buffer for DNA extraction from both raw and processed meat samples comparing to other lysis buffers tested. Hence, the LB2 has been found to be ideal to detect meat and porcine DNAs by real‐time PCR using pairs of porcine specific primers and universal primers which amplified at 119 bp fragment and 93 bp fragment, respectively. This assay allows detection as low as 0.0001 ng of DNA. Higher efficiency and sensitivity of real‐time PCR via a simplified DNA extraction method using LB2 have been observed, as well as a reproducible and high correlation coefficient (R2 = 0.9979) based on the regression analysis of the standard curve have been obtained. CONCLUSION This study has established a fast, simple, inexpensive and efficient DNA extraction method that is feasible for raw and processed meat products. This extraction technique allows an accurate DNA detection by real‐time PCR and can also be implemented to assist the halal authentication of various meat‐based products available in the market. © 2019 Society of Chemical Industry
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».