Detection of Authentication of Meat Products by Low Cost Closed-tube Molecular Methods
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays adulteration of meat products, especially of ground meat products which form an easy case scenario for implementing adulteration practices due to their structure and texture, emerges a critical issue of raised concern threatening fair trade, food quality and consumers’ health and protection. Food authentication testing is the tool to address this kind of fraud. There is several analytical methodologies applied for meat authentication targeting at different biomarkers and using a variety of analytical techniques. However, the applied methodologies should exhibit suitable performance characteristics such as reliability, sensitivity, reproducibility and availability in order to be fit for purpose. During the last 20 years, amplification tests have emerged as an important diagnostic tool, not only for clinical applications, but also for food quality and safety. It was urgent to develop molecular techniques fast and sensitive. The introduction of new DNA technologies has facilitated the ease and accuracy of of methods for fraud detection. The closed-tube methods of Loop-mediated isothermal amplification (LAMP) and Gold Nanoparticles linked with oligonucleotides used as molecular probes are well known for their robust and highly sensitive and specific amplification of target DNA. Moreover, these techniques are rapid, low-cost diagnostics and available on site. This review provides a comprehensive overview of the molecular methods developed that can be applied for investigating ground meat adul-teration and focuses on the advantages of the rapid closed tube methods that can yield color results interpreted with the naked eye. The application of such time- and cost-effective molecular tools in the food market is proposed to provide a first-level filter for meat adulterated products, serving as a complementary tool to the more in-depth -omics approach.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».