Cuantificación de especies animales mediante PCR cuantitativa en tiempo real (qPCR) para verificar el fraude en productos cárnicos

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v12i1.38972

Palabras clave:

qPCR en tiempo real; Validación; Carne de res y pollo; Miostatina.

Resumen

El etiquetado de los alimentos es fundamental para evitar el consumo de un determinado tipo de carne por motivos religiosos y culturales, pero principalmente para evitar fraudes con el fin de obtener ventajas económicas. El método de qPCR en tiempo real se usa comúnmente para cuantificar el ADN en una muestra determinada mediante la cuantificación relativa (concentración de ADN diana específica sobre la concentración de ADN endógeno). En estudios que usan qPCR para cuantificar especies contaminantes, la normalización se realiza usando un gen de referencia de una sola copia, como la miostatina, presente en la mayoría de los mamíferos y aves. Este estudio tuvo como objetivo estandarizar la técnica de qPCR en tiempo real para obtener resultados cuantitativos relativos en carne de res manipulada. Para la estandarización del método, el límite de detección (LD) resultó en una señal de fluorescencia Cq de 36,80 ciclos en al menos 9 de 10 repeticiones (90%) a una concentración de 0,008% en caballo y Cq de 36,60 ciclos en al menos 7 de 10 repeticiones (70%) a una concentración de 0,0005% en pollo. La concentración más baja a la que la desviación estándar relativa (RSD) fue ≤25% estuvo entre 0,125% y 0,031% tanto para caballos como para pollos. Incluso usando curvas de cuantificación estándar que contenían 50 % de mezclas de carne o 100 % de carne objetivo pura, la pendiente de la curva, la eficiencia de amplificación y la correlación lineal estuvieron dentro de los criterios de aceptación recomendados. La prueba es sensible y una alternativa en la inspección de rutina de productos tanto para consumo humano como animal.

Biografía del autor/a

Hans Fröder, Universidade Estadual do Rio Grande do Sul

Graduado en Grado Completo en Ciencias con especialización en Biología (2000) por la Universidad de Vale do Taquari (UNIVATES), Especialización en Biotecnología y Bioprocesos (2018) por la Universidad Estadual de Maringá, Maestría (2005) y Doctorado (2008) en Ciencias de Alimentos - área de Bromatología de la Universidad de São Paulo, con Doctorado Sandwich en la Freie Universität Berlin / Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR), y Pasantía Post-Doctoral en el Programa de Postgrado en Biotecnología (2022) en la Universidad de Caxias do Sul (UCS). Tiene experiencia en el área de microbiología de alimentos y biología molecular, trabajando principalmente en los siguientes temas: métodos oficiales y alternativos para la detección y cuantificación de patógenos en alimentos, identificación de especies animales y organismos genéticamente modificados por qPCR en tiempo real, diseño de cebadores/sondas, además de docencia a nivel de pregrado y posgrado

Eléia Righi, Universidade Estadual do Rio Grande do Sul

Graduado de la UFSM-RS, en el curso de Licenciatura en Geografía. Licenciado en Administración de Empresas por la UNOPAR. Maestría en Geografía por la UFRGS-RS. Doctorado en Geografía por la UFRGS-RS. Tiene experiencia en el área de Geociencias, con énfasis en Geografía Física y Humana, trabajando principalmente en los siguientes temas: Geodesastres, Modelación Matemática, Recursos Hídricos, Cartografía, Geoprocesamiento, Teledetección, Desarrollo Sostenible Regional/Local, Turismo y Medio Ambiente Administración. Actualmente estoy coordinando los cursos: Posgrado Lato Sensu en: Innovación y Tecnología para Alimentos y Bebidas; y Posgrado Lato Sensu en: Agronomía, Medio Ambiente y Sostenibilidad

Citas

Alikord, M., Momtaz, H., Kadivar, M., & Rad, A. H. (2018). Species identification and animal authentication in meat products: a review. Journal of Food Measurement and Characterization, 12(1), 145-155.

Ballin, N. Z. (2010). Authentication of meat and meat products. Meat science, 86(3), 577-587.

Bariani, J. L. (2021). Food Satefty Brazil. Escândalo da carne de cavalo: Brasil dez anos atrasado. Website Food Satefty Brazil. https://foodsafetybrazil.org/escandalo-da-carne-de-cavalo-brasil-dez-anos-atrasado/jose-luiz-bariani/2021/.

Brasil. (2020). Instrução Normativa - IN N° 75, de 8 de outubro de 2020. Estabelece os requisitos técnicos para declaração da rotulagem nutricional nos alimentos embalados. Ministério da Saúde. Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa). http://antigo.anvisa.gov.br/documents/10181/3882585/IN_75_2020_COMP.pdf/e89784b5-ed18-4bdd-a4d4-139724a56d4d.

Chen, X., Lu, L., Xiong, X., Xiong, X., & Liu, Y. (2020). Development of a real-time PCR assay for the identification and quantification of bovine ingredient in processed meat products. Scientific reports, 10(1), 1-10.

Dolch, K., Judas, M., Schwägele, F., & Brüggemann, D. A. (2019). Development and validation of two triplex real-time PCR systems for the simultaneous detection of six cereal species in processed meat products. Food Control, 101, 180-188.

Druml, B., Mayer, W., Cichna-Markl, M., & Hochegger, R. (2015). Development and validation of a TaqMan real-time PCR assay for the identification and quantification of roe deer (Capreolus capreolus) in food to detect food adulteration. Food Chemistry, 178, 319-326.

Druml, B., Kaltenbrunner, M., Hochegger, R., & Cichna-Markl, M. (2016). A novel reference real-time PCR assay for the relative quantification of (game) meat species in raw and heat-processed food. Food Control, 70, 392-400.

Drummond, M. G., Brasil, B. S. A. F., Dalsecco, L. S., Brasil, R. S. A. F., Teixeira, L. V., & Oliveira, D. A. A. (2013). A versatile real-time PCR method to quantify bovine contamination in buffalo products. Food Control, 29(1), 131-137.

ENGL, European Network of GMO Laboratories. (2015). Definition of Minimum Performance Requirements for Analytical Methods of GMO Testing. JRC Technical Report. chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://gmo-crl.jrc.ec.europa.eu/doc/MPR%20Report%20Application%2020_10_2015.pdf.

Furutani, S., Hagihara, Y., & Nagai, H. (2017). On-site identification of meat species in processed foods by a rapid real-time polymerase chain reaction system. Meat science, 131, 56-59.

Giglioti, R., Polli, H., Azevedo, B. T., Katiki, L. M., & Vercesi Filho, A. E. (2022). Detection and quantification of adulteration in milk and dairy products: A novel and sensitive qPCR-based method. Food Chemistry: Molecular Sciences, 4, 100074.

Hou, B., Meng, X., Zhang, L., Guo, J., Li, S., & Jin, H. (2015). Development of a sensitive and specific multiplex PCR method for the simultaneous detection of chicken, duck and goose DNA in meat products. Meat science, 101, 90-94.

Ifs food. (2020). Norma para avaliar a conformidade de produtos e processos em relação à segurança de alimentos e qualidade. https://www.ifs-certification.com/images/standards/ifs_food7/documents/standards/IFS_Food7_pt.pdf.

Inmetro. (2016). Coordenação Geral de Acreditação. Orientação sobre Validação de Métodos Analíticos. DOQ-CGCRE-008. chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/http://www.inmetro.gov.br/Sidoq/Arquivos/Cgcre/DOQ/DOQ-Cgcre-8_05.pdf.

ISO. (2020). Organization for Standardization/Technical Specification. ISO/TS 20224-1. Molecular biomarker analysis – Detection of animal-derived materials in foodstuffs and feedstuffs by real-time PCR – Part 1: Bovine DNA detection method. 1st.Edition.

ISO. (2020). Organization for Standardization/Technical Specification. ISO/TS 20224-2. Molecular biomarker analysis – Detection of animal-derived materials in foodstuffs and feedstuffs by real-time PCR – Part 2: Ovine DNA detection method. 1st.Edition.

ISO. (2020). Organization for Standardization/Technical Specification. ISO/TS 20224-3. Molecular biomarker analysis – Detection of animal-derived materials in foodstuffs and feedstuffs by real-time PCR – Part 3: Porcine DNA detection method. 1st.Edition.

ISO. (2020). Organization for Standardization/Technical Specification. ISO/TS 20224-4. Molecular biomarker analysis – Detection of animal-derived materials in foodstuffs and feedstuffs by real-time PCR – Part 4: Chicken DNA detection method. 1st.Edition.

ISO. (2020). Organization for Standardization/Technical Specification. ISO/TS 20224-6. Molecular biomarker analysis – Detection of animal-derived materials in foodstuffs and feedstuffs by real-time PCR – Part 6: Horse DNA detection method. 1st.Edition.

Iwobi, A., Sebah, D., Kraemer, I., Losher, C., Fischer, G., Busch, U., & Huber, I. (2015). A multiplex real-time PCR method for the quantification of beef and pork fractions in minced meat. Food chemistry, 169, 305-313.

Kang, T. S., & Tanaka, T. (2018). Comparison of quantitative methods based on SYBR Green real-time qPCR to estimate pork meat adulteration in processed beef products. Food chemistry, 269, 549-558.

Köppel, R., van Velsen, F., Ganeshan, A., Pietsch, K., Weber, S., Graf, C., & Licina, A. (2020). Multiplex real-time PCR for the detection and quantification of DNA from chamois, roe, deer, pork and beef. European Food Research and Technology, 246(5), 1007-1015.

Laube, I., Zagon, J., & Broll, H. (2007). Quantitative determination of commercially relevant species in foods by real‐time PCR. International journal of food science & technology, 42(3), 336-341.

Li, J., Li, J., Liu, R., Wei, Y., & Wang, S. (2021a). Identification of eleven meat species in foodstuff by a hexaplex real-time PCR with melting curve analysis. Food Control, 121, 107599.

Li, T., Wang, J., Wang, Z., Qiao, L., Liu, R., Li, S., & Chen, A. (2021b). Quantitative determination of mutton adulteration with single-copy nuclear genes by real-time PCR. Food Chemistry, 344, 128622.

Lubis, H., Salihah, N. T., Hossain, M. M., & Ahmed, M. U. (2017). Development of fast and sensitive real-time qPCR assay based on a novel probe for detection of porcine DNA in food sample. LWT, 84, 686-692.

Marchetti, P., Mottola, A., Tantillo, G., Castrica, M., & Di Pinto, A. (2021). Detection of undeclared presence of bovine milk in buffalo yogurt. Journal of Dairy Science, 104(4), 4056-4061.

Oliveira, A. C. D. S., Ferreira, B. C. A., Cardoso, G. V. F., Silva, C. L., da Silva, A. S., da Silva, F., & de Moraes, C. M. (2015). Avaliação da técnica PCR multiplex para detecção de fraude por adição de carne bubalina em carne moída bovina. Revista do Instituto Adolfo Lutz, 74(4), 371-379.

QIAGEN. (2020). DNeasy mericon Food Handbook. https://www.qiagen.com/gb/resources/resourcedetail?id=bd9cc2a8-aa71-4cb5-b6f7-97b3d7fc306d&lang=en.

QIAGEN. (2013). QuantiNova™ Probe PCR Handbook. https://www.qiagen.com/us/resources/resourcedetail?id=5167d782-9fef-4202-bc79-95f358be7d8c&lang=en.

Lazaro, D. R. (2013). Real-Time PCR in Food Science: Current Technology and Applications. Caister Academic Press.

Sarlak, Z., Shojaee-Aliabadi, S., Rezvani, N., Hosseini, H., Rouhi, M., & Dastafkan, Z. (2022). Development and validation of TaqMan real-time PCR assays for quantification of chicken adulteration in hamburgers. Journal of Food Composition and Analysis, 106, 104302.

Sincabima. Fraude alimentar. Uma realidade no setor industrial. https://sincabima.org.br/2019/03/18/fraude-alimentar-uma-realidade-no-setor-industrial/.

Soares, S., Amaral, J. S., Oliveira, M. B. P., & Mafra, I. (2013). A SYBR Green real-time PCR assay to detect and quantify pork meat in processed poultry meat products. Meat Science, 94(1), 115-120.

Thanakiatkrai, P., & Kitpipit, T. (2017). Meat species identification by two direct-triplex real-time PCR assays using low resolution melting. Food chemistry, 233, 144-150.

Visciano, P., & Schirone, M. (2021). Food frauds: Global incidents and misleading situations. Trends in Food Science & Technology, 114, 424-442.

Xu, R., Wei, S., Zhou, G., Ren, J., Liu, Z., Tang, S., & Wu, X. (2018). Multiplex TaqMan locked nucleic acid real-time PCR for the differential identification of various meat and meat products. Meat science, 137, 41-46.

Zhang, C. (2013). Semi-nested multiplex PCR enhanced method sensitivity of species detection in further-processed meats. Food Control, 31(2), 326-330.

Publicado

01/01/2023

Cómo citar

FRÖDER, H.; RIGHI, E. Cuantificación de especies animales mediante PCR cuantitativa en tiempo real (qPCR) para verificar el fraude en productos cárnicos. Research, Society and Development, [S. l.], v. 12, n. 1, p. e1512138972, 2023. DOI: 10.33448/rsd-v12i1.38972. Disponível em: https://www.rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/38972. Acesso em: 18 may. 2024.

Número

Sección

Ciencias Agrarias y Biológicas