Validatie van event-specifieke methode voor absolute en relatieve kwantificering van GGO’s - transfereerbaarheid van real-time PCR-formaat naar ddPCR-formaat

Joke
De Greve

 

Genetisch gemodificeerde organismen welkom in onze maatschappij?

Genetisch gemodificeerde organismen (ook wel GGO’s in de volksmond) komen steeds vaker voor in voedingsmiddelen en diervoeders. Om toegang te krijgen tot de Europese markt, dienen deze producten "groen licht” te krijgen van de Europese Commissie. Om de keuzevrijheid van de consument te kunnen garanderen, is de traceerbaarheid van GGO’s in levensmiddelen/diervoeders die op de markt gebracht worden zeer belangrijk. GGO’s kunnen opgespoord worden m.b.v. Real-time PCR (rt-PCR).

Voor de scriptie werd er nagegaan of de zeer recente PCR-gebaseerde techniek, digital PCR (dPCR),  eveneens geschikt is voor de kwantificatie van GGO's. Deze techniek biedt verschillende voordelen t.o.v. rt-PCR.

 

De rol van Sciensano op het vlak van GGO’s

Deze scriptie kwam tot stand tijdens mijn eindwerkstage bij Sciensano op de dienst Transversale activiteiten in toegepaste genomica.

Sciensano was me tot voor kort nog onbekend. Het instituut werd de drijvende kracht achter de coronacijfers dankzij zijn boegbeeld Prof. Dr. Steven Van Gucht.  

Het domein waarbinnen Sciensano werkt, reikt echter veel verder dan de coronapandemie. Sciensano speelt een belangrijke rol binnen de belgische volksgezondheid. Zo staat het verband tussen de gezondheid van mens, dier en hun omgeving centraal. Hun motto is: “One Health”.

 

Kwantificatie van GGO’s met digital droplet PCR

Het doel van de uitgevoerde validatie is nagaan of GGO’s ook met digital droplet PCR (ddPCR) op een betrouwbare manier gekwantificeerd kunnen worden, net zoals met real-time PCR. Er werd onderzocht of de real-time PCR-methoden in digital droplet PCR-formaat kunnen toegepast worden.

Eerst werd nagegaan of de kwantificatiemethode kon geoptimaliseerd worden door het testen van verschillende PCR-condities. Veranderingen in deze condities zoals bijvoorbeeld de annealingstemperatuur (de temperatuur waarbij de primers of probes het DNA binden), verschillende primer-/ probeconcentraties, PCR-programma, … werden onderzocht. Er werd hiervoor gebruik gemaakt van referentiemateriaal met een gekend GGO-percentage van het GGO-event GTS40-3-2 (Roundup Ready soy of RRS). Een GGO-event is het vreemde stukje DNA dat aanwezig is in planten. Het GGO-event GTS40-3-2  is specifiek voor soja.

Na optimalisatie volgde de validatie van de methode. Dit gebeurde door verschillende parameters, zoals o.a. dynamisch bereik,  kwantificatielimiet (LOQ), detectielimiet (LOD), … te testen. Deze parameters zullen binnen de criteria voor PCR-methoden voor GGO-kwantificatie moeten vallen. Na het doorlopen van de hele procedure, zal de methode gevalideerd zijn voor relatieve (in GGO% uitgedrukt) en absolute kwantificatie (in aantal kopijen (cp) uitgedrukt) van het GGO soja event GTS40-3-2 met ddPCR. De methode zal tot slot gebruikt kunnen worden voor routineanalyses onder ISO17025 accreditatie.

 

De resultaten

De PCR-condities voor de methode werden geoptimaliseerd door het bepalen van de optimale annealingstemperatuur, optimale primer-/probeconcentraties en het optimale PCR-programma. De annealingstemperatuur werd gebracht op 52°C. Primer-/probeconcentraties van 150/150/50 nM voor lectine (het oorspronkelijke planten-DNA van soja) en 300/300/600 nM voor RRS (het GGO-event) werden weerhouden. Daarna werden er twee PCR-programma’s met een verschillend aantal cycli getest. Uit onderzoek bleek het PCR-programma van 45 cycli de beste resultaten op te leveren. Deze PCR-condities gaven o.a. de beste scheiding van de positieve en negatieve droplets in de ddPCR en een exact aantal kopijen (cp).

Daarnaast werden er twee DNA-extractiemethodes (CTAB en NucleoSpin®) met elkaar vergeleken om na te gaan of deze invloed zouden hebben op de kwantificatie met ddPCR. De resultaten van deze vergelijking tonen aan dat de kwantificatie in de extracten, bekomen met de NucleoSpin® extractiemethode, minder precies waren i.v.m. CTAB. Tijdens de validatie van de absolute en relatieve kwantificatie, werd het dynamisch bereik bepaald voor zowel lectine (1cp - 50000cp) als voor RRS (1 - 5000cp). Uit dit bereik konden de LOD6 (de laagste verdunning waarbij het verwacht aantal positieve signalen 6 op 6 is) en de  LOQ6 (de laagste verdunning waarbij de bias en de relatieve standaardafwijking van de herhaalbaarheid (RSDr%) onder de 25% liggen) afgeleid worden. Voor de LOD6 werd er 10 cp of minder en voor de LOQ6 100 cp of minder vastgesteld.

Nadien volgde een nauwkeurigere bepaling van de absolute LOD en LOQ. De kwantificatielimiet waarbij 95% van de resultaten positief zijn (LOD95%) was voor lectine 4 cp en voor RRS 3 cp. De absolute LOQ werd vastgelegd bij 40 cp/20 µl. De validatie werd afgerond met de bepaling van de relatieve LOQ (de verhouding tussen het oorspronkelijk planten-DNA en het GGO-event (LOQrel)). De LOQrel werd vastgesteld op 0,1%.

Om de toepasbaarheid van de methode bij routineanalyses aan te tonen, werd de methode getest op real-life stalen. 3 verschillende stalen werden met de ddPCR-methode gekwantificeerd en de resultaten hiervan werden vergeleken met eerder bekomen rtPCR-resultaten. Uit de resultaten bleek dat het verkregen GGO% met de ddPCR de real-time PCR resultaten benaderde en bovendien vielen ze binnen de opgelegde criteria.

 

Wat heeft deze validatie nu opgeleverd?

Zonder twijfel kan gezegd worden dat de validatie van de ddPCR-kwantificatiemethode voor GGO’s een groot succes was. De gevalideerde ddPCR-methode, bestaande uit de getransfereerde rtPCR-methode, kan nu eveneens toegepast worden naast de rtPCR-methode. De werkwijze die tijdens de validatie tot stand kwam, zal in de toekomst toegepast kunnen worden bij de validatie van andere real-time PCR-methoden in ddPCR formaat.

Bibliografie

Referenties

Allen, R. C., Rogelj, S., Cordova, S. E., & Kieft, T. (2006, February). An immuno-PCR method for detecting Bacillus thuringiensis Cry1Ac toxin. Journal of Immunological Methods, 109-15. doi:10.1016/j.jim.2005.10.006

Angers-Loustau, A., Petrillo, M., Bonfini, L., Gatto, F., Rosa, S., Patak, A., & Kreysa , J. (2014, December 30). JRC GMO-Matrix: a web application to support Genetically Modified Organisms detection strategies. BMC Bioinformatics, 15. doi: 10.1186/s12859-014-0417-8

Arumuganathan, K., & Earle, E. (1991). Nuclear DNA content of some important plant species. Plant Molecular Biology Reporter , 208-218.

Baker, M. (2012, May 30). Digital PCR hits its stride. Nature Methods, pp. 541–544. Retrieved from https://doi.org/10.1038/nmeth.2027

Berdal, K. G., Bøydler, C., Tengs, T., & Holst-Jensen, A. (2008, February 6). A statistical approach for evaluation of PCR results to improve the practical limit of quantification (LOQ) of GMO analyses (SIMQUANT). European Food Research and Technology , pp. 1149–1157. doi:10.1007/s00217-008-0830-1

Bhat, S., Herrmann, J., Armishaw, P., Corbisier, P., & Emslie, K. R. (2009, May). Single molecule detection in nanofluidic digital array enables accurate measurement of DNA copy number. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 394(2), pp. 457-67. doi:10.1007/s00216-009-2729-5

Bio-Rad. (n.d.). Droplet Digital™ PCR. Applications Guide. Retrieved April 13, 2021, from https://www.bio-rad.com/webroot/web/pdf/lsr/literature/Bulletin_6407.pdf

Bio-Rad. (n.d.). PX1 PCR Plate Sealer. Retrieved April 13, 2021, from Bio-Rad: https://www.bio-rad.com/en-be/product/px1-pcr-plate-sealer?ID=M9ZR3T15

Bundesamt für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit (BVL). (2016). Guidelines for the single-laboratory validation of qualitative real-time PCR methods. Retrieved from https://www.bvl.bund.de/SharedDocs/Downloads/09_Untersuchungen/Guidelin…% 20laboratory.htm

Burns , M. J., Burrell, A. M., & Foy, C. (2010). The applicability of digital PCR for the assessment of detection limits in GMO analysis. European food research & technology, 231, pp. 353–362.

Bustin, S. A., Benes, V., Garson, J. A., Hellemans, J., Huggett, J., & Kubista, M. (2009). The MIQE guidelines: minimum information for publication of quantitative real-time PCR experiments. Clinical Chemistry, 611–22.

Cankar, K., Štebih, D., Dreo, T., Žel, J., & Gruden, K. (2006, August 14). Critical points of DNA quantification by real-time PCR – effects of DNA extraction method and sample matrix on quantification of genetically modified organisms. BMC Biotechnology. doi:10.1186/1472-6750-6-37

Chen, T. L., Prasad, V., Lee, C. H., Lin, K. H., Chiueh, L. C., & Chan, M. T. (2004). Extending the cDNA microarray detection system to evaluate genetically modified soybean and traditional soy foods. Journal of Food and Drug Analysis, 259–65.

Christianson, J., McPherson, M., Topinka, D., Hall, L., & Good, A. G. (2008, June 26). Detecting and Quantifying the Adventitious Presence of Transgenic Seeds in Safflower, Carthamus tinctorius L. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 56(14), pp. 5506–5513. doi:10.1021/jf800683g

Christou, P. (2002). No credible scientific evidence is presented to support claims that transgenic DNA was introgressed into traditional maize landraces in Oaxaca, Mexico. Transgenic Research, 3-5.

Ciabatti, I., Philipp, P., Berben, G., Boniotti, B., De Loose , M., Garavelloni, S., . . . Žel, J. (2017). Detection, Interpretation and Reporting on the presence of authorised and unauthorised genetically modified materials. JRC Technical Reports.

Corbisier, P., Bhat, S., Partis, L., Rui Dan Xie, V., & Emslie, K. R. (2009, October 9). Absolute quantification of genetically modified MON810 maize (Zea mays L.) by digital polymerase chain reaction. Analytical and Bioanalytical Chemistry, pp. 2143–2150. doi:10.1007/s00216-009-3200-3

Deprez, L., Corbisier, P., Kortekaas, A.-M., Mazoua, S., Hidalgo , R. B., Trapmann, S., & Emons, H. (2016). Validation of a digital PCR method for quantification of DNA copy number concentrations by using a certified reference material. Biomolecular Detection and Quantification., 29-39.

Dingle, T. C., Sedlak, R. H., Cook, L., & Jerome, K. R. (2013). Tolerance of droplet-digital PCR vs real-time quantitative PCR to inhibitory substances. Clinical Chemistry, 1670-1672.

Dobnik, D., Spilsberg, B., Bogožalec Košir, A., Holst-Jensen, A., & Žel, J. (2015, July 13). Multiplex Quantification of 12 European Union Authorized Genetically Modified Maize Lines with Droplet Digital Polymerase Chain Reaction. Analytical Chemistry, p. 8218−8226. Retrieved from https://doi.org/10.1021/acs.analchem.5b01208

Dreo, T., Pirc, M., Ramšak, Z., Pavšič, J., Milavec, M., Žel , J., & Gruden, K. (2014). Optimising droplet digital PCR analysis approaches for detection and quantification of bacteria: a case study of fire blight and potato brown rot. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 6513-6528.

EURL GMFF. (2010, October 12). GMOMETHODS: EU Database of Reference Methods for GMO Analysis. QT-EVE-GM-005. Retrieved from https://gmo-crl.jrc.ec.europa.eu/gmomethods/entry?db=gmometh&nr=126&q=a…

European Commission - Joint Research Center. (2020). Retrieved from https://gmo-crl.jrc.ec.europa.eu/doc/CF-CRM-values-v5.pdf

European Network of GMO Laboratories (ENGL). (2015). JRC Technical Report. Definition of Minimum Performance Requirements for Analytical Methods of GMO Testing, 24 pp.

European Union Reference Laboratory for Genetically Modified Food and Feed. (2017). Event-specific Method for the Quantification of Soybean Line 40-3-2 Using Real-time PCR. Validation Report and Protocol Report on the Validation of a DNA Extraction Method for Soybean Seeds Corrected version 1. doi:10.2760/720444

European Union Reference Laboratory for GM Food and Feed. (n.d.). Proficiency tests. Retrieved from European Commision: https://gmo-crl.jrc.ec.europa.eu/Proficiency-tests.html

Fantozzi, A., Ermolli, M., Marini, M., Balla, B., Querci , M., & Van den Eede, G. (2008). Innovative application of fluorescent microsphere based assay for multiple GMO detection. Food Analytical Methods , 10–7.

Fantozzi, A., Ermolli, M., Marini, M., Scotti, D., Balla, B., Querci, M., . . . Van den Eede, G. (2007, February 21). First application of a microsphere-based immunoassay to the detection of genetically modified organisms (GMOs): quantification of Cry1Ab protein in genetically modified maize. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 1071-6. doi:10.1021/jf061506p

Fraiture, M. -A., Herman, P., Taverniers, I., De Loose, M., Deforce, D., & Roosens, N. H. (2015, October 15). Current and New Approaches in GMO Detection: Challenges and Solutions. BioMed Research International, p. 22. doi:10.1155/2015/392872

Fukuta, S., Mizukami, Y., Ishida, A., Ueda, J., Hasegawa, M., & Hayashi, I. (2004). Real-time loopmediated isothermal amplification for the CaMV-35S promoter as a screening method for genetically modified organisms. European Food Research and Technology , 496–500.

Garcia-Canas, V., Gonzalez, R., & Cifuentes, A. (2004). Sensitive and simultaneous analysis of five transgenic maizes using multiplex polymerase chain reaction, capillary gel electrophoresis, and laser-induced fluorescence. Electrophoresis, 2219–26.

Germini, A., Rossi, S., Zanetti, A., Corradini, R., Fogher, C., & Marchelli, R. (2005). Development of a peptide nucleic acid array platform for the detection of genetically modified organisms in food. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 3958–62.

Hamels, S., Glouden, T., Gillard, K., Mazzara, M., Debode, F., & Foti, N. (2009). A PCR-microarray method for the screening of genetically modified organisms. European Food Research and Technology, 531–41.

Heide, B., Drømtorp, S., Rudi, K., Heir, E., & Holck, A. (2008 a). Determination of eight genetically modified maize events by quantitative, multiplex PCR and fluorescence capillary gel electrophoresis. European Food Research and Technology, 1125–37.

Heide, B., Heir, E., & Holck, A. (2008 b). Detection of eight GMO maize events by qualitative, multiplex PCR and fluorescence capillary gel electrophoresis. European Food Research and Technology, 527–35.

Het Europees Parlement en de raad van de Europese Unie. (2001, april 17). Inzake de doelbewuste introductie van genetisch gemodificeerde organismen in het milieu en tot intrekking van Richtlijn 90/220/EEG van de Raad. RICHTLIJN 2001/18/EG VAN HET EUROPEES PARLEMENT EN DE RAAD van 12 maart 2001. Retrieved from https://eur-lex.europa.eu/resource.html?uri=cellar:303dd4fa-07a8-4d20-8…

Hindson, B. J., Ness, K. D., Masquelier, D. A., Belgrader, P., Heredia, N. J., Makarewicz, A. J., . . . Colston, B. W. (2011). High-throughput droplet digital PCR system for absolute quantitation of DNA copy number. Analytical Chemistry, pp. 8604–8610. doi:10.1021/ac202028g

Holst-Jensen, A. (2006). Sampling, detection, identification and quantification of genetically modified organisms (GMOs). In Y. Picó (Ed.), Food Toxicants Analysis: Techniques, Strategies and Developments (1st Edition ed., pp. 231–68). Elsevier Science.

Holst-Jensen, A. (2009). Testing for genetically modified organisms (GMOs): Past, present and future perspectives. Biotechnology Advances, 1071-1082. doi:10.1016/j.biotechadv.2009.05.025

Hougs, L., Gatto, F., Goerlich, O., Grohmann, L., Lieske, K., Mazzara, M., . . . Žel, J. (2017). Verification of analytical methods for GMO testing when implementing interlaboratory validated methods. Luxembourg: Office of the European Union. doi:10.2760/645114

Huggett, J. F., Foy, C. A., Benes, V., Emslie, K., Garson, J. A., Haynes, R., . . . Bustin, S. A. (2020). The Digital MIQE Guidelines Update: Minimum Information for Publication of Quantitative Digital PCR Experiments for 2020. Clinical Chemistry, 1012–1029. doi:10.1373/clinchem.2013.206375

IDT. (n.d.). PrimeTime qPCR Probes. Retrieved from IDT: https://eu.idtdna.com/pages/products/qpcr-and-pcr/gene-expression/prime…

ISO. (2019). ISO 20395:2019(en). Biotechnology — Requirements for evaluating the performance of quantification methods for nucleic acid target sequences — qPCR and dPCR. Online Browsing Platform (OBP).

ISO 5725-1:2018. (2018). Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results — Part 1: General principles and definitions. Retrieved from https://www.iso.org/standard/11833.html

ISO 5725-2:2019. (2019). Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results — Part 2: Basic method for the determination of repeatability and reproducibility of a standard measurement method. Retrieved from https://www.iso.org/standard/69419.html

ISO/IEC 17025:2017. (2017). General requirements for the competence of testing and calibration laboratories. Retrieved from https://www.iso.org/standard/66912.html

ISO/IEC GUIDE 99:2007. (2007). International vocabulary of metrology — Basic and general concepts and associated terms (VIM). Retrieved from https://www.iso.org/standard/45324.html

James , D., Schmidt, A.-M., Wall, E., Green, M., & Masri, S. (2003, September 24). Reliable detection and identification of genetically modified maize, soybean, and canola by multiplex PCR analysis. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 51(20), pp. 5829-34. doi:10.1021/jf0341159

Joint Research Centre: European Union Reference Laboratory for GM Food and Feed. (n.d.). Legal basis. Retrieved from European Commission: https://gmo-crl.jrc.ec.europa.eu/legalbasis.htm

Kalogianni, D. P., Koraki, T., Christopoulos, T. K., & Ioannou, P. C. (2006). Nanoparticle-based DNA biosensor for visual detection of genetically modified organisms. Biosensors and Bioelectronics, 1069–76.

Kaplinsky, N., Braun, D., Lisch, D., Hay, A., Hake, S., & Freeling, M. (2002). Maize transgene results in Mexico are artefacts. Nature, 601-602.

Kim, V. H., Choi , S. J., Lee, A. H., & Moon, T. W. (2006, January 1). Quantitation of CP4 5-Enolpyruvylshikimate-3-Phosphate Synthase in Soybean by Two-Dimensional Gel Electrophoresis. Journal of Microbiology and Biotechnology, 25–31.

Köppel, R., & Bucher, T. (2015, May 29). Rapid establishment of droplet digital PCR for quantitative GMO analysis. European Food Research and Technology, pp. 427–439.

Lee, D., La Mura, M., Greenland, A., & Mackay, I. (2010). Quantitation using informative zeros (QUIZ): application for GMO detection and quantification without recurse to certified reference material. Food Chemistry, 118(4), pp. 974-978.

Leimanis, S., Hernandez , M., Fernandez, S., Boyer, F., Burns, M., & Bruderer, S. (2006). A microarray-based detection system for genetically modified (GM) food ingredients. Plant Molecular Biology, 123–39.

Lievens, A., Jacchia, S., Kagkli, D.-M., Savini, C., & Querci, M. (2016). Measuring Digital PCR Quality: Performance Parameters and Their Optimization. PLOS ONE. Retrieved from https://doi.org/10.1371/journal.pone.0153317

Ling, M. M., Ricks, C., & Lea, P. (2007, January 7). Multiplexing molecular diagnostics and immunoassays using emerging microarray technologies. Expert Review of Molecular Diagnostics, 87-98. doi:10.1586/14737159.7.1.87

Macherey-Nagel. (2020, December). Genomic DNA from food . NucleoSpin Food. Düren, Germany.

Mazzara, M., Savini, C., Delobel, C., Broll, H., Damant, A., Paoletti, C., & Van den Eede, G. (2008). Definition of Minimum Performance Requirements for Analytical Methods of GMO Testing. JRC Scientific and Technical Reports. doi:10.2788/65827

Mclean, K., & Abdelhakim, D. (2014). Modified Organism MON-Ø4Ø32-6 - Roundup Ready™ soybean. Retrieved from Biosafety Clearing-House: http://bch.cbd.int/database/record.shtml?documentid=14796

Metz, M., & Fütterer, J. (2002). Suspect evidence of transgenic contamination. Nature, 600–1.

Morisset, D., Dobnik, D., Hamels, S., Žel, J., & Gruden, K. (2008 a). NAIMA: target amplification strategy allowing quantitative on-chip detection of GMOs. Nucleic Acids Research.

Morisset, D., Štebih, D., Milavec, M., Gruden, K., & Žel, J. (2013, May 2). Quantitative Analysis of Food and Feed Samples with Droplet Digital PCR. PLoS ONE, 8(5). doi:10.1371/journal.pone.0062583

Nadal, A., Coll, A., La Paz, J. L., Esteve, T., & Pla, M. (2006). A new PCR-CGE (size and color) method for simultaneous detection of genetically modified maize events. Electrophoresis, 3879–88.

Nagarajan, M. M., & De Boer, S. H. (2003). An oligonucleotide array to detect genetically modified events in potato. Plant Molecular Biology Reporter, 259–70.

Navarro , E., Serrano-Heras, G., Castaño, M. J., & Solera, J. (2015, October). Real-time PCR detection chemistry. Clinica Chimica Acta, pp. 231-250. Retrieved from http://gmo-qpcr-analysis.com/navarro-real-time-PCR-detection-chemistry-…

Ocaña, M. F., Fraser, P. D., Patel, R. K., Halket, J. M., & Bramley, P. M. (2007). Mass spectrometric detection of CP4 EPSPS in genetically modified soya and maize. Rapid Communications in Mass Spectrometry, 319–28. doi:https://doi.org/10.1002/rcm.2819

Pecoraro, S., Berben, G., Burns, M., Corbisier , P., De Giacomo, M., De Loose, M., . . . Spilsberg, B. (2019). Overview and recommendations for the application of digital PCR. Luxembourg: European Network of GMO Laboratories (ENGL) . doi:10.2760/192883

Pekin, D., Skhiri, Y., Baret, J.-C., Le Corre, D., Mazutis, L., Salem, C. B., . . . Taly, V. (2011). Quantitative and sensitive detection of rare mutations using droplet-based microfluidic. Lab on a Chip, pp. 2156–2166. doi:10.1039/c1lc20128j

Pohl , G., & Shih , l.-M. (2004, January). Principle and applications of digital PCR. Expert Review of Molecular Diagnostics, pp. 41-47. doi:10.1586/14737159.4.1.41.

QIAGEN Sample and Assay Technologies. (2015, June). For Blood Cultured cells Tissue Mouse tails Yeast Bacteria (Gram-negative and some Gram-positive). QIAGEN® Genomic DNA Handbook. Retrieved from www.qiagen.com

Sanders, R., Huggett, J. F., Bushell, C. A., Cowen, S., Scott, D. J., & Foy, C. A. (2011, September 1). Evaluation of digital PCR for absolute DNA quantification. Analytical Chemistry, pp. 6474-84. doi:10.1021/ac103230c

Stobiecka, M., Ciesla, J. M., Janowska, B., Tudek, B., & Radecka, H. (2007). Piezoelectric sensor for determination of genetically modified soybean roundup ready((R)) in samples not amplified by PCR. Sensors, 1462–79.

Sykes, P. J., Neoh, S. H., Brisco, M. J., Hughes, E., Condon, J., & Morley, A. A. (1992, September). Quantitation of targets for PCR by use of limiting dilution. Biotechniques, 13(3), pp. 444-9.

Tengs, T., Kristoffersen, A. B., Berdal, K. G., Thorstensen, T., Butenko, M., & Nesvold, H. (2007). Microarray-based method for detection of unknown genetic modifications. BMC Biotechnology, 91.

The dMIQE Group. (2020). The Digital MIQE Guidelines Update: Minimum Information for Publication of Quantitative Digital PCR Experiments for 2020. Clinical Chemistry, 1012–1029. Retrieved from https://academic.oup.com/clinchem/article/66/8/1012/5880117

Trapmann, S., Delobel, C. C., Corbisier, P., Emons, H., Hougs, L., Philipp, P., . . . Schulze, M. (2014). European technical guidance document for the flexible scope accreditation of laboratories quantifying GMOs. JRC Technical Reports. doi:10.2787/90706

Uhlig, S., Frost, K., Colson, B., Simon, K., Mäde, D., Reiting, R., . . . Grohmann, L. (2015). Validation of qualitative PCR methods on the basis of mathematical-statistical modelling of the probability of detection. Accreditation and Quality Assurance, 20, 75–83.

VERORDENING (EG) Nr. 1829/2003 VAN HET EUROPEES PARLEMENT EN DE RAAD van 22 september 2003 inzake genetisch gemodificeerde levensmiddelen en diervoeders. (2003, oktober 18). Publicatieblad van de Europese Unie. Retrieved from https://eur-lex.europa.eu/legal-content/NL/TXT/PDF/?uri=CELEX:32003R182…

VERORDENING (EG) Nr. 1830/2003 VAN HET EUROPEES PARLEMENT EN DE RAAD van 22 september 2003. (2003, oktober 18). Publicatieblad van de Europese Unie. Retrieved from https://eur-lex.europa.eu/legal-content/NL/TXT/PDF/?uri=CELEX:32003R183…

Volpe, G., Ammid, N. H., Moscone, D., Occhigrossi, L., & Palleschi, G. (2006). Development of an Immunomagnetic Electrochemical Sensor for Detection of BT‐CRY1AB/CRY1AC Proteins in Genetically Modified Corn Samples. Analytical Letters, 1599-1609. doi:10.1080/00032710600713339

Waiblinger, H., Boernsen, B., & Pietsch, K. (2008). GMO routine analysis — screening table for detection of genetically modified plants in food and feed. Deutsche Lebensmittel Rundschau, 104(6), pp. 261–4.

Whale, A. S., Huggett, J. F., Cowen, S., Speirs, V., Shaw, J., Ellison, S., . . . Scott, D. J. (2012, June). Comparison of microfluidic digital PCR and conventional quantitative PCR for measuring copy number variation. Nucleic Acids Research. doi:10.1093/nar/gks203

 

Download scriptie (3.86 MB)
Universiteit of Hogeschool
Erasmushogeschool Brussel
Thesis jaar
2021
Promotor(en)
Dr. Nina Papazova