MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200087918 · doi:10.1093/jaoacint/qsab168

Validation of the RIDASCREEN® Peanut for Determination of Peanut Protein in Cookies, Milk Chocolate, Ice Cream, Trail Mix, Puffed Rice Cereals, and Granola Bar: AOAC <i>Performance Tested Method</i>SM 112102

2021· article· en· W4200087918 sur OpenAlexaff
Markus Lacorn, Tina Dubois, Christian Gößwein, Rebecca Kredel, Bianca Ferkinghoff, Sharon L Brunelle, Jérémie Théolier, Silvia Domínguez, Thomas Weiß

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepeatabilityFood scienceIce creamChemistryPeanut butterWheat flourMilk ChocolateChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Regulations in many countries worldwide prescribe that peanut must be listed on food labels as a cause of food allergies. Re-evaluated voluntary incidental trace allergen labelling (VITAL) values for peanut revealed the eliciting dose (ED01) value-at which 99% of all peanut-allergic individuals will not react-is 0.2 mg peanut protein. OBJECTIVE: Validation of a sandwich ELISA based on monoclonal antibodies to detect peanut proteins. METHODS: Non-processed and processed samples are extracted by an easy procedure at 60°C within 10 min. The measurement range is between 0.75 and 6 mg/kg peanut using a national institute of standards and technology (NIST) reference material as calibrator. RESULTS: The system shows no cross-reactivity against 91 different food commodities. The LOD was 0.15 mg/kg for food matrixes such as cookies, milk chocolate, ice cream, trail mix, puffed rice cereal, and granola bar. LOQ was verified at a level of 0.75 mg/kg. Recovery studies with incurred milk chocolate and ice cream revealed consistent recoveries between 67 and 85%. Mean recoveries for incurred cookies depend on the baking temperature and time and ranged from 60 to 109%. Repeatability was between 5.2 and 12.3%, whereas relative intermediate precision was between 6.4 and 13.0%. The results for incurred cookies and milk chocolate in the independent laboratory study showed mean recoveries between 99 and 104% with RSDs between 3.56 and 19.5% under repeatability conditions. CONCLUSION: The results from the in-house validation study and the independent lab confirmed that the method is accurate and in accordance with requirements laid down in Standard Method Performance Requirement 2017.020. HIGHLIGHTS: RIDASCREEN® Peanut quantifies proteins from peanut in a wide range of food categories.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of AOAC InternationalMême sujetFood Allergy and Anaphylaxis ResearchTravaux en français237 207