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Enregistrement W2991679492 · doi:10.1002/jsfa.10183

Potential authentication of various meat‐based products using simple and efficient DNA extraction method

2019· article· en· W2991679492 sur OpenAlexaff
Nur Fadhilah Khairil Mokhtar, Aly Farag El Sheikha, Nur Izzah Azmi, Shuhaimi Mustafa

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA extractionLysisDNAChromatographyPolymerase chain reactionReal-time polymerase chain reactionExtraction (chemistry)Lysis bufferMolecular biologyChemistryBiologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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