Optimization of Molecular Genetic Method for Identification of Dairy Raw Materials

封面

如何引用文章

全文:

详细

Introduction: This article addresses the pressing issue of ensuring the quality and safety of dairy products by combating adulteration, a challenge that continues to plague the dairy industry. Adulteration, often driven by cost-cutting motives, involves altering the composition, quality, or origin of dairy products, even in the face of tightened control measures and improved monitoring systems. Specifically, this study hones in on the problem of species-specific adulteration, particularly the substitution of goat milk with cow milk due to the significant cost differential. Detecting and identifying such adulteration is crucial, and while traditional methods like electrophoresis and chromatography have been used, they are often expensive and labor-intensive. The article explores the use of molecular genetic methods, particularly polymerase chain reaction (PCR), as a more efficient and accurate means of identifying species-specific milk adulteration.  Methods like PCR offer high specificity, sensitivity, speed, and the ability to perform quantitative and multiplex analyses.Purpose: The objective of this study is to optimise a method for species identification of dairy products by PCR-based screening using DNA isolated from cow’s and goat’s milk comatic cells.Materials and Methods: This research conducted at the Central Laboratory of Microbiology, All-Russian Research Institute of Dairy Industry, focuses on milk species identification of cattle and small ruminants using a specific set of primers targeting the polymorphic amylogenin gene. The study involves PCR screening with DNA extracted from cow’s and goat’s raw milk utilizing a MiniAmp instrument for the analysis. Qualitative and quantitative assessments of DNA preparations were performed, measuring DNA concentration with a Qubit 4 fluorimeter and Qubit dsDNA BR Assay Kit. PCR analysis was carried out in 25 μl reactions, including key components such as 5xScreen Mix, specific primers, DNA samples, and mQ H2O. The amplification program comprised denaturation, annealing, and elongation steps over a series of cycles.Results: The experiment was aimed at assessing the suitability of primers SE47 and SE48 for amplification of nuclear DNA of milk somatic cells of cattle (Bos taurus) and goats (Capra hircus). Initially, a calculated annealing temperature of 56 °C was used in the PCR reaction, yielding in numerous nonspecific fragments appeared on the electropherogram. To solve this problem, we gradually increased the annealing temperature, which resulted in a significant decrease in the nonspecific fragments number and their complete absence at annealing temperature of 70°C.Conclusion: We succeeded in optimizing a PCR-based detection system for the milk species identification of cattle and small ruminants. The results obtained confirm the possibility of using genomic DNA of milk somatic cells for the successful amplification of species-specific nuclear markers, but there remains a need for further research to determine the sensitivity of the PCR system and the possibility of its use in the analysis of milk processing products.

作者简介

Alexei Khan

All-Russian Dairy Research Institute

编辑信件的主要联系方式.
Email: a_khan@vnimi.org
ORCID iD: 0009-0007-6106-6088
SPIN 代码: 1235-9645

Ekaterina Lazareva

All-Russian Dairy Research Institute

Email: e_lazareva@vnimi.org
ORCID iD: 0000-0002-8069-9661
SPIN 代码: 4159-8123

Oleg Fomenko

All-Russian Dairy Research Institute

Email: o_fomenko@vnimi.org
ORCID iD: 0000-0001-7852-3790
SPIN 代码: 6833-5707

参考

  1. Каледин, А.С., Слюсаренко, А.Г., Городецкий, С.И. (1980). Выделение и свойства ДНК-полимеразы из экстремально-термофильной бактерии Thermus aquaticus YT1. Биохимия, 45(4), 644–651.
  2. Канина, К. А., & Жижин, Н. А. (2021). Изучение качества козьего молока и овечьего как сырья для производства молочных продуктов, З-46, 238.
  3. Макеева, И. А., Стратонова, Н. В., Пряничникова, Н. С., & Белякова, З. Ю. (2021). Российские молочные продукты: эволюция идентификации. Известия высших учебных заведений. Пищевая технология, (2–3), 10–13.
  4. https://doi.org/10.26297/0579–3009.2021.2–3.2
  5. Петров, С. Н., Харзинова, В. Р., Костюнина, О. В., Доцев, А. В., & Зиновьева, Н. А. (2018). Разработка универсальной тест-системы для определения пола у видов семейства полорогих на основе анализа полиморфизма гена амелогенина. Генетика и разведение животных, (4), 3–9. https://doi.org/10.31043/2410–2733-2018–4-3–9
  6. Хуршудян, С. А., Пряничникова, Н. С., & Рябова, А. Е. (2022). Качество и безопасность пищевых продуктов. Трансформация понятий. Пищевая промышленность, (3), 8.
  7. Юрова, Е. А., Фильчакова, С. А. (2021). Разработка методик измерений, обеспечивающих проведение испытаний продукции по всему спектру показателей и идентификационных характеристик продукта. Идеи академика Владимира Дмитриевича Харитонова в наукоемких технологиях переработки молока (с. 243–262). Москва: ВНИМИ.
  8. Юрова, Е. А., Фильчакова, С. А., & Жижин, Н. А. (2020). Применение метода ПЦР-анализа для определения видового состава молочного сырья. Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии, (6), 16–25. https://doi.org/10.26897/0021–342Х-2020–6-16–25
  9. Ali, S., Farooq, I. (2019). A review of the role of amelogenin protein in enamel formation and novel experimental techniques to study its function. Protein & Peptide Letters, 26(12), 880–886. https://doi.org/10.2174/0929866526666190731120018
  10. Banti, M. (2020). Food adulteration and some methods of detection, review. International Journal of Nutrition and Food Sciences, 9(3), 86–94.
  11. https://doi.org/10.11648/j.ijnfs.20200903.13
  12. Baptista, M., Cunha, J. T., & Domingues, L. (2021). DNA-based approaches for dairy products authentication: A review and perspectives. Trends in Food Science & Technology, 109, 386–397. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2021.01.043
  13. Chen, R., Chang, L., Chung, Y., Lee, M., & Ling, Y. (2004). Quantification of cow milk adulteration in goat milk using high-performance liquid chromatography with electrospray ionization mass spectrometry. Communications in Mass Spectrometry, 18(10), 1167–1171.
  14. https://doi.org/10.1002/rcm.1460
  15. Chen, T., Wang, L., Wang, J., & Yang, Q. (2017). A network diffusion model of food safety scare behavior considering information transparency. Complexity, 2017. https://doi.org/10.1155/2017/5724925
  16. Choudhary, A., Gupta, N., Hameed, F., & Choton, S. (2020). An overview of food adulteration: Concept, sources, impact, challenges and detection. International Journal of Chemical Studies, 8(1), 2564–2573.
  17. https://doi.org/10.22271/chemi.2020.v8.i1am.8655
  18. Di Pinto, A., Conversano, M. C., Forte, V. T., Novello, L., & Tantillo, G. M. (2004). Detection of cow milk in buffalo “mozzarella” by polymerase chain reaction (PCR) assay. Journal of Food Quality, 27(6), 428–435.
  19. https://doi.org/10.1111/j.1745–4557.2004.00662.x
  20. Ennis, S., Gallagher, T.F. (1994). A PCR-based sex-determination assay in cattle based on the bovine amelogenin locus. Animal Genetics, 25(6), 425–427. https://doi.org/10.1111/j.1365–2052.1994.tb00533.x
  21. Fekete, T., Šnirc, M., Belej, Ľ., Židek, R., Golian, J., Haščík, P., Zajác, P. (2017). Authentication of caprine milk and cheese by commercial qPCR assay. Potravinarstvo. https://doi.org/10.5219/780
  22. Jianqin, S., Leiming, X., Lu, X., Yelland, G. W., Ni, J., & Clarke, A. J. (2015). Effects of milk containing only A2 beta casein versus milk containing both A1 and A2 beta casein proteins on gastrointestinal physiology, symptoms of discomfort, and cognitive behavior of people with self-reported intolerance to traditional cows’ milk. Nutrition journal, 15, 1–16.
  23. https://doi.org/10.1186/s12937–016-0147-z
  24. Liao, J., & Liu, Y. (2020). Extraction and detection of DNA from UHT milk during storage. CyTA-Journal of Food, 18(1), 747–752. https://doi.org/10.1080/19476337.2020.1839565
  25. Lawyer, F.C., Stoffel, S., Saiki, R.K., Chang, S.Y., Landre, P.A., Abramson, R.D., Gelfand, D.H. (1993). High-level expression, purification, and enzymatic characterization of full-length Thermus aquaticus DNA polymerase and a truncated form deficient in 5’ to 3’ exonuclease activity. Genome Research, 2(4), 275–87. https://doi.org/10.1101/gr.2.4.275
  26. Mafra, I., Honrado, M., & Amaral, J. S. (2022). Animal species authentication in dairy products. Foods, 11(8), 1124.
  27. https://doi.org/10.3390/foods11081124
  28. Masuyama, K., Shojo, H., Nakanishi, H., Inokuchi, S., Adachi, N. (2017). Sex determination from fragmented and degenerated DNA by amplified product-length Polymorphism Bidirectional SNP analysis of Amelogenin and SRY genes. PLoS ONE, 12(1), e0169348. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169348
  29. Maudet, C., & Taberlet, P. (2001). Detection of cows’ milk in goats’ cheeses inferred from mitochondrial DNA polymorphism. Journal of Dairy Research, 68(2), 229–235.
  30. https://doi.org/10.1017/S0022029901004794
  31. Miciński, J., Kowalski, I. M., Zwierzchowski, G., Szarek, J., Pierożyński, B., & Zabłocka, E. (2013). Characteristics of cow’s milk proteins including allergenic properties and methods for its reduction. Polish Annals of Medicine, 20(1), 69–76. https://doi.org/10.1016/j.poamed.2013.07.006
  32. Nascimento, C. F., Santos, P. M., Pereira-Filho, E. R., & Rocha, F. R. (2017). Recent advances on determination of milk adulterants. Food chemistry, 221, 1232–1244.
  33. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2016.11.034
  34. Poonia, A., Jha, A., Sharma, R., Singh, H. B., Rai, A. K., & Sharma, N. (2017). Detection of adulteration in milk: A review. International journal of dairy technology, 70(1), 23–42.
  35. https://doi.org/10.1111/1471–0307.12274
  36. Prosser, C. G. (2021). Compositional and functional characteristics of goat milk and relevance as a base for infant formula. Journal of Food Science, 86(2), 257–265. https://doi.org/10.1111/1750–3841.15574
  37. Rahmatalla, S. A., Arends, D., & Brockmann, G. A. (2022). Genetic and protein variants of milk caseins in goats. Frontiers in Genetics, 13, 995349. https://doi.org/10.3389/fgene.2022.995349
  38. Rodionov, G. V., Amerkhanov, K. A., Solovieva, O. I., Olesyuk, A. P., & Minero, C. S. M. (2021). Biotechnological methods to improve the quality and safety of milk. In BIO Web of Conferences (vol. 36, 05002). EDP Sciences.
  39. https://doi.org/10.1051/bioconf/20213605002
  40. Roy, D., Ye, A., Moughan, P. J., & Singh, H. (2020). Composition, structure, and digestive dynamics of milk from different species — A review. Frontiers in Nutrition, 7, 577759. https://doi.org/10.3389/fnut.2020.577759
  41. Schmidt, J. M., Kjølbæk, L., Jensen, K. J., Rouy, E., Bertram, H. C., Larsen, T., ... & Hammershøj, M. (2020). Influence of type of dairy matrix micro-and macrostructure on in vitro lipid digestion. Food & function, 11(6), 4960–4972.
  42. https://doi.org/10.1039/D0FO00785D
  43. Smith-Howard, K. (2017). Pure and modern milk: An environmental history since 1900. Oxford University Press.
  44. Trimboli, F., Costanzo, N., Lopreiato, V., Ceniti, C., Morittu, V. M., Spina, A., & Britti, D. (2019). Detection of buffalo milk adulteration with cow milk by capillary electrophoresis analysis. Journal of dairy science, 102(7), 5962–5970.
  45. https://doi.org/10.3168/jds.2018–16194
  46. Untergasser, A., Cutcutache, I., Koressaar, T., Ye, J., Faircloth, B.C., Remm, M., & Rozen, S.G. (2012). Primer3 — new capabilities and interfaces. Nucleic Acids Research, 40(15), e115. https://doi.org/10.1093/nar/gks596
  47. Vafin, R. R., Galstyan, A. G., Tyulkin, S. V., Gilmanov, K. K., Yurova, E. A., Semipyatniy, V. K., & Bigaeva, A. V. (2022). Species identification of ruminant milk by genotyping of the κ-casein gene. Journal of Dairy Science, 105(2), 1004–1013.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

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».