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Enregistrement W7117249788 · doi:10.3358/shokueishi.66.125

Development of Qualitative Real-time PCR Assays for Detecting Genetically Modified Squash Events ZW20 and CZW3

2025· article· en· W7117249788 sur OpenAlexaboutno aff
Miyu Sugino, Jumpei Narushima, Chie Taguchi, Keisuke Soga, Satoko Yoshiba, Norihito Shibata

Notice bibliographique

RevueFood Hygiene and Safety Science (Shokuhin Eiseigaku Zasshi) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSquashGenetically modified organismGenePotyvirusGenetically modified cropsGene sequenceZucchini yellow mosaic virusTransgene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In March 2023, unapproved genetically modified (GM) squashes were discovered in South Korea. These were thought to be GM squash ZW20 and CZW3, which are approved for use as food only in Canada and the United States. Because the safety of ZW20 and CZW3 has not been evaluated in Japan, they must continue to be monitored to prevent their unintentional import. In this study, we developed and validated real-time PCR-based qualitative detection methods for ZW20 and CZW3. We evaluated these two detection methods on the basis of PCR amplification efficiency, limit of detection, specificity, and reproducibility to determine their utility for distinguishing and identifying ZW20 and CZW3. One method detects the zucchini yellow mosaic virus resistance gene (ZYMV-coat protein: ZYMV-cp) sequence present in both ZW20 and CZW3, whereas the other method detects the cucumber mosaic virus resistance gene (CMV-coat protein: CMV-cp) sequence present only in CZW3. Our results showed that the ZYMV-cp and CMV-cp detection methods are highly specific for GM squash ZW20 and CZW3, and are sufficiently sensitive, capable of detecting transgenes with at least 6.3 and 3.1 copies per reaction, respectively. Based on this study, we developed the official detection method for GM squash in Japan by combining the ZYMV-cp and CMV-cp detection methods to discriminate between ZW20 and CZW3, making it useful for monitoring food safety.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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