Validation of a Triplex Quantitative Polymerase Chain Reaction Assay for Detection and Quantification of Traditional Protein Sources, Pisum sativum L. and Glycine max (L.) Merr., in Protein Powder Mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Several botanicals have been traditionally used as protein sources, including the leguminous Pisum sativum L. and Glycine max (L.) Merr. While a rich history exists of cultivating these plants for their whole, protein-rich grain, modern use as powdered supplements present a new challenge in material authentication. The absence of clear morphological identifiers of an intact plant and the existence of long, complex supply chains behoove industry to create quick, reliable analytical tools to identify the botanical source of a protein product (many of which contain multiple sources). The utility of molecular tools for plant-based protein powder authentication is gaining traction, but few validated tools exist. Multiplex quantitative polymerase chain reaction (qPCR) can provide an economical means by which sources can be identified and relative proportions quantified. We followed established guidelines for the design, optimization, and validation of qPCR assay, and developed a triplex qPCR assay that can amplify and quantify pea and soy DNA targets, normalized by a calibrator. The assay was evaluated for analytical specificity, analytical sensitivity, efficiency, precision, dynamic range, repeatability, and reproducibility. We tested the quantitative ability of the assay using pea and soy DNA mixtures, finding exceptional quantitative linearity for both targets – 0.9983 ( p < 0.0001) for soy and 0.9915 ( p < 0.0001) for pea. Ratios based on mass of protein powder were also tested, resulting in non-linear patterns in data that suggested the requirement of further sample preparation optimization or algorithmic correction. Variation in fragment size within different lots of commercial protein powder samples was also analyzed, revealing low SD among lots. Ultimately, this study demonstrated the utility of qPCR in the context of protein powder mixtures and highlighted key considerations to take into account for commercial implementation.
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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 | 0,001 | 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 ».