Rapid Visual Detection of Four Specific Transgenic Events in GM Soybean Using Loop-Mediated Isothermal Amplification Method


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Many specific detection assays have been developed in order to efficiently detect GMOs (genetically modified organisms) in feed and food. Existing approaches to screen or detect GM crops always rely on thermal cycling device. Therefore, these rapid visual detection assays were developed and characterized for the four transgenic soybean (Glycine max (L.) Merr.) events MON87701, MON87705, MON87708, and MON87769 using loop-mediated isothermal amplification (LAMP) method. Four sets of specific primers were successfully designed to recognize the junction sequences of specific soybean events. The optimum primers and reaction temperature of each assay were tested respectively. Different kinds of genomic DNAs of transgenic events and non-transgenic crop samples were examined with the methods that indicated the good specificity of GM soybean species. The detection limit of each LAMP assays could reach 0.05%, showing sensitivity 10 times higher than that of the regular PCR method. Due to their simplicity, rapidness and low cost, the established LAMP assays would be practical for detecting the GM soybeans MON87701, MON87705, MON87708, MON87769 and their derivatives.

Ключевые слова

Об авторах

L. Long

Institute of Agricultural Quality Standard and Testing Technology, Jilin Academy of Agricultural Sciences

Email: lifeiwu3394@sina.com
Китай, Changchun, 130033

W. Yan

Institute of Agricultural Quality Standard and Testing Technology, Jilin Academy of Agricultural Sciences

Email: lifeiwu3394@sina.com
Китай, Changchun, 130033

C. Li

Institute of Agricultural Quality Standard and Testing Technology, Jilin Academy of Agricultural Sciences

Email: lifeiwu3394@sina.com
Китай, Changchun, 130033

W. Xia

Institute of Agricultural Quality Standard and Testing Technology, Jilin Academy of Agricultural Sciences

Email: lifeiwu3394@sina.com
Китай, Changchun, 130033

Z. Xing

Institute of Agricultural Quality Standard and Testing Technology, Jilin Academy of Agricultural Sciences

Email: lifeiwu3394@sina.com
Китай, Changchun, 130033

N. Liu

Institute of Agricultural Quality Standard and Testing Technology, Jilin Academy of Agricultural Sciences

Email: lifeiwu3394@sina.com
Китай, Changchun, 130033

L. Dong

Institute of Agricultural Quality Standard and Testing Technology, Jilin Academy of Agricultural Sciences

Email: lifeiwu3394@sina.com
Китай, Changchun, 130033

F. Li

Institute of Agricultural Quality Standard and Testing Technology, Jilin Academy of Agricultural Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: lifeiwu3394@sina.com
Китай, Changchun, 130033

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

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».