Development and validation of a ddPCR assay to detect and quantify tobacco DNA in smoke and smokeless tobacco and tobacco-free products
Notice bibliographique
Résumé
The last decade, smoke and smokeless products claiming to be tobacco-free, including herbal cigarettes and herbal shisha, became available on the European market and gained popularity. This study proposes a new digital droplet PCR (ddPCR) method, designed based on a previously developed real-time PCR (qPCR) method being currently used by the U.S. Food and Drug Administration (FDA) to specifically detect the presence of tobacco DNA in targeting a sequence from the Nicotiana tabacum nia-1 gene. To ensure a harmonized and reliable control by enforcement laboratories, both of these qPCR and ddPCR methods were then evaluated and validated for their compliance to an international standard. First, the performance of these PCR-based methods was successfully assessed as specific and sensitive, and in line with minimum performance requirements from international standard. Secondly, the transferability to external laboratory was confirmed for these PCR-based methods. Finally, the applicability of these PCR-based methods was demonstrated using 7 ground tobacco reference materials from the Tobacco Research Center (TRC) Toronto University as well as 6 commercial smokeless and tobacco-free smoke and smokeless products. Based on this study, the previously developed qPCR method was confirmed as complying with international standard, ensuring a efficient and harmonize use by enforcement laboratories for tobacco control on the European market. Moreover, this study proposed to enforcement laboratories the possibility to use a ddPCR method, enabling the simultaneous detection and absolute quantification of tobacco DNA as well as a limited impact of PCR inhibitors.
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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 ».