Application of histochemical and immunohistochemical techniques for detection of lung tissue in cooked sausage.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Using unauthorized tissues in sausage is a common food adulteration in some parts of the world. Aims: This study was designed to compare the accuracy of histochemical and immunohistochemical techniques for the detection of lung tissue in cooked sausage samples. Methods: Samples with different levels of sheep lung tissues (1, 2.5, and 5%) and a control group were prepared and stained histochemically using H&E, Masson trichrome, and Periodic Acid-Schiff (PAS) stainings, and immunohistochemically using two different commercially-available antibodies of TTF1 Pan-cytokeratin. Results: The highest positive results of lung tissue detection were achieved in sausage samples stained with anti-TTF1 immunohistochemical staining method. Both anti-TTF1 and anti-pan-cytokeratin immunohistochemical techniques detected all contaminated sausage samples treated with 50 g/kg lung tissues. Anti-TTF1 staining method had the highest odds ratio (7.4), followed by anti-pan-cytokeratin method (6.0). Reversely, PAS staining method had the lowest odds ratio (0.21), followed by Masson trichrome method (1.7). Additionally, anti-TTF1 method had the highest (1.8-31.0) confidence intervale (95%), while PAS had the lowest (0.02-2.1). Totally, the odds ratio of lung tissue detected by immunohistochemical methods were higher than those detected by histochemical staining. Conclusion: This is the first report on the comparison of histochemical and immunohistochemical techniques for lung tissue detection in cooked sausage. Anti-TTF1 immunohistochemical staining proved to be the most useful technique for the detection of unauthorized lung tissue in cooked sausages.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».