Rapid Seafood Species Identification Using Chip-Based Capillary Electrophoresis and Protein Pattern Matching

毛细管电泳 鲶鱼 微流控芯片 色谱法 计算生物学 生物 计算机科学 化学 炸薯条 渔业 电信
作者
Calvin C Walker,Cheryl L Lassitter,Shannara N Lynn,Courtney B Ford,Kevin R. Rademacher,Angela D. Ruple,Jon W. Bell
出处
期刊:Journal of AOAC International [Oxford University Press]
卷期号:100 (5): 1500-1510 被引量:5
标识
DOI:10.5740/jaoacint.17-0178
摘要

Authenticity is crucial to the seafood industry, as substitution and mislabeling have important economic, environmental, and food safety consequences. To address this problem, protein profiling and software algorithm techniques were developed to classify fish muscle samples by species. The method uses water-based protein extraction, chip-based microfluidic electrophoresis (Agilent 2100 Bioanalyzer) for the analysis of high abundance fish muscle proteins, and a novel data analysis method for species-specific protein pattern recognition. The method's performance in distinguishing commercially important fish from commonly reported substitutions was evaluated using sensitivity, specificity, and accuracy determinations with all three performance measures at >98% for common substitutions. This study demonstrates that uncooked seafood products of commercially important species of catfish, snapper, and grouper can be rapidly distinguished from commonly substituted species with a high level of confidence. A tiered testing approach to seafood species verification by sequentially applying a rapid screening method and DNA testing is proposed to more effectively ensure accurate product labeling.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
伊yan完成签到 ,获得积分10
1秒前
清新的易真完成签到,获得积分10
1秒前
yueyueyeu完成签到,获得积分10
3秒前
在水一方应助史萌采纳,获得10
4秒前
禛禛完成签到,获得积分20
7秒前
SciGPT应助omega采纳,获得10
7秒前
13秒前
Jenkin完成签到,获得积分10
16秒前
地之衣兮完成签到 ,获得积分10
16秒前
韦韦完成签到 ,获得积分10
17秒前
千里毅完成签到,获得积分10
18秒前
落霞与孤鹜齐飞完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
CipherSage应助海岸采纳,获得10
20秒前
向前发布了新的文献求助30
21秒前
22秒前
26秒前
源正生物完成签到 ,获得积分10
26秒前
沉静傲霜完成签到,获得积分10
26秒前
顺利毕业完成签到,获得积分10
27秒前
单身的芫完成签到,获得积分10
29秒前
长情以蓝完成签到 ,获得积分10
29秒前
穆弘凯发布了新的文献求助10
29秒前
每日洋洋发布了新的文献求助10
31秒前
呓语完成签到,获得积分10
33秒前
17835152738完成签到,获得积分10
34秒前
CadoreK完成签到 ,获得积分10
36秒前
寄托完成签到 ,获得积分10
36秒前
Akim应助核桃采纳,获得10
39秒前
每日洋洋完成签到,获得积分10
39秒前
小白一枚完成签到 ,获得积分10
41秒前
bobo完成签到 ,获得积分10
41秒前
liuchang完成签到 ,获得积分10
52秒前
徐梓睿发布了新的文献求助10
53秒前
小太阳发布了新的文献求助10
53秒前
华仔应助火星上的煎饼采纳,获得10
54秒前
理想完成签到,获得积分10
55秒前
WANDour完成签到 ,获得积分10
57秒前
ran完成签到 ,获得积分10
57秒前
57秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Adverse weather effects on bus ridership 500
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6350780
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8165363
关于积分的说明 17182321
捐赠科研通 5406912
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2862733
邀请新用户注册赠送积分活动 1840324
关于科研通互助平台的介绍 1689463