High-Throughput Sequencing for the Authentication of Food Products: Problems and Perspectives


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The quality of food products is one of the key factors affecting health, life expectancy, and work capacity. An important quality parameter is compliance with the claimed composition, the violation of which can lead to negative repercussion for purchasers which is a risk of allergic reactions and toxic and other side effects. To control the composition in most cases, organoleptic, macro- and microscopic, analytical chemistry methods are used. Molecular methods based on amplification and fluorescence detection of marker DNA fragments, as well as approaches based on mass spectrometry, are also employed. However, owing to certain limitations, such as insufficient sensitivity and incompleteness of the databases used, these methods often do not allow for an accurate analysis of multicomponent mixtures. At present, this problem becomes more urgent because of the rapid development of processing technologies of raw ingredients for the food industry, as well as the globalization of food markets, which leads to the need for development of new approaches to solve this problem. An important addition to the existing methods can become high-throughput sequencing technologies (so-called new generation sequencing, NGS), which allow fast and cheap determination of hundreds of millions of DNA fragments. In this review, the possibilities and prospects of their use for controlling the composition of food products are considered.

Ключевые слова

Об авторах

A. Speranskaya

Central Research Institute of Epidemiology of Rospotrebnadzor; Departament of Higher Plants, The A. N. Belozersky Institute Of Physico-Chemical Biology; Skolkovo Institute of Science and Technology

Автор, ответственный за переписку.
Email: hanna.s.939@gmail.com
Россия, Moscow, 111123; Moscow, 119991; Moscow, 143026

A. Krinitsina

Departament of Higher Plants, The A. N. Belozersky Institute Of Physico-Chemical Biology; Skolkovo Institute of Science and Technology

Email: hanna.s.939@gmail.com
Россия, Moscow, 119991; Moscow, 143026

G. Shipulin

Central Research Institute of Epidemiology of Rospotrebnadzor

Email: hanna.s.939@gmail.com
Россия, Moscow, 111123

K. Khafizov

Central Research Institute of Epidemiology of Rospotrebnadzor; Skolkovo Institute of Science and Technology

Email: hanna.s.939@gmail.com
Россия, Moscow, 111123; Moscow, 143026

M. Logacheva

Departament of Higher Plants, The A. N. Belozersky Institute Of Physico-Chemical Biology; Skolkovo Institute of Science and Technology

Email: hanna.s.939@gmail.com
Россия, Moscow, 119991; Moscow, 143026

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».