Validation of FASTFISH-ID: A new commercial platform for rapid fish species authentication via universal closed-tube barcoding
Notice bibliographique
Résumé
Seafood represents up to 20% of animal protein consumption in global food consumption and is a critical dietary and income resource for the world's population. Currently, over 30% of marine fish stocks are harvested at unsustainable levels, and the industry faces challenges related to Illegal, Unregulated and Unreported (IUU) fishing. Accurate species identification is one critical component of successful stock management and helps combat fraud. Existing DNA-based technologies permit identification of seafood even when morphological features are removed, but are either too time-consuming, too expensive, or too specific for widespread use throughout the seafood supply chain. FASTFISH-ID is an innovative commercial platform for fish species authentication, employing closed-tube barcoding in a portable device. This method begins with asymmetric PCR amplification of the full length DNA barcode sequence and subsequently interrogates the resulting single-stranded DNA with a universal set of Positive/Negative probes labeled in two fluorescent colors. Each closed-tube reaction generates two species-specific fluorescent signatures that are then compared to a cloud-based library of previously validated fluorescent signatures. This novel approach results in rapid, automated species authentication without the need for complex, time consuming, identification by DNA sequencing, or repeated analysis with a panel of species-specific tests. Performance of the FASTFISH-ID platform was assessed in a blinded study carried out in three laboratories located in the UK and North America. The method exhibited a 98% success rate among the participating laboratories when compared to species identification via conventional DNA barcoding by sequencing. Thus, FASTFISH-ID is a promising new platform for combating seafood fraud across the global seafood supply chain.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».