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Enregistrement W3116730394 · doi:10.1021/acsfoodscitech.0c00085

Development of a Polymerase Chain Reaction Lateral Flow Immunoassay for Rapid Authentication of Venison in Food Products

2020· article· en· W3116730394 sur OpenAlexafffund
Liangjuan Zhao, Zhilong Yu, Jinyu Liu, Hongwei Zhang, Yaxi Hu, Xiaonan Lu, Wenjie Zheng

Notice bibliographique

RevueACS Food Science & Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTianjin Normal UniversityMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésAgarose gel electrophoresisChromatographyAgarosePolymerase chain reactionAmpliconImmunoassayDetection limitChemistryMolecular biologyBiologyBiochemistryDNAAntibodyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A novel polymerase chain reaction lateral flow immunoassay (PCR-LFI) test was developed to detect venison in food products in a rapid, inexpensive, and user-friendly manner. The LFI strips allowed the detection of PCR products within 5 min by reading the color signals with the naked eye. The PCR-LFI test uncovered a high specificity for venison with no cross-reactivity to 19 animal and plant species and enabled the detection of raw, oven-heated, and fried venison in binary mixtures with a limit of detection (LOD) of 0.01% (w/w), which was lower than the LOD of PCR agarose gel electrophoresis [0.1% (w/w)]. In addition, the PCR-LFI test was applied to detect 15 commercial venison products, and the results were validated by PCR agarose gel electrophoresis. Given its superiority in terms of cost, reliability, and simplicity, the PCR-LFI test has great potential to be employed as a meat authentication tool in the food 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)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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