Development of molecular diagnostic methods to distinguish acerola species for quality assurance of food, dietary supplements and natural health products
Notice bibliographique
Résumé
Acerola (Barbados cherries) has become a highly traded superfruit because it contains many phytonutrients and is a good source of vitamin C. The fruits of Malpighia glabra, and M. emarginata are utilized in food products, dietary supplements and natural health products. However, there are differences among the fruit of Malpighia species with respect to phytochemicals, nutrient value and clinical research. Furthermore, there is evidence of adulteration with other fruit such as cherries (Prunus spp.). Unfortunately, conventional morphological examination does not distinguish acerola fruit species. Furthermore, no published methods are available to distinguish the fruits of these species including chemical and DNA based techniques. This risk to quality assurance (QA) is increased when considering processed berries into juice or powdered ingredients of which are the most common source for manufactures. This lack of QA methods also increases the risk of adulteration with cheaper fruit from other species. The goal of this research is to provide orthogonal molecular methods to authenticate Acerola fruit ingredients and discuss the benefits and constraints of these two different methods. This research supports quality assurance (QA) programs with fit-for-purpose methods for verifying the authenticity of acerola species ingredients from suppliers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».