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Enregistrement W4416130851 · doi:10.1080/21645698.2025.2583781

Comparison of two digital PCR platforms for quantification of genetically modified soybean events

2025· article· en· W4416130851 sur OpenAlexaff
Daniela Verginelli, Sara Ciuffa, Katia Spinella, Davide La Rocca, D. Villa, Alessandra Barbante, E. Perri, Ugo Marchesi

Notice bibliographique

RevueGM crops & food · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiens123 Certification (Canada)
Organismes subventionnairesMinistero della Salute
Mots-clésDigital polymerase chain reactionGenetically modified organismDuplex (building)Identification (biology)CalibrationGenetically engineered

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the European Union, the food and feed containing more than 0.9% of approved genetically modified organisms (GMOs) per ingredient must be labeled before placed on the market. In this legislative context, the official control laboratories have to perform validated PCR assays, according to the principles and requirements of ISO/IEC 17025 standard, regarding event-specific methods for the detection, identification and quantification of GMOs. In recent years, with the advent of digital PCR (dPCR) techniques, a growing number of laboratories have transferred the previously validated real-time PCR testings into a dPCR format. Compared to real-time PCR, the dPCR offers the advantage to provide accurate quantification without the need for external calibration samples, show less sensitivity to PCR inhibitors and is more suitable for multiplexing. In this study, an in-house validation of quantitative duplex dPCR methods was performed involving MON-04032–6 and MON89788 assays with the lectin reference gene, on the two different platforms Bio-Rad QX200 and Qiagen QIAcuity. All evaluated data and the validation parameters agree with the acceptance criteria validation performance parameters according to the JRC Guidance documents and technical reports in both platforms. The duplex PCR methods here investigated are equivalent in terms of performance to the singleplex real-time PCR method and suitable to perform a collaborative trial for a full validation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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