Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

KeLDa : studie distribuce GMO ve velkých zásilkách sóji

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00027006%3A_____%2F06%3A1467" target="_blank" >RIV/00027006:_____/06:1467 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Kernel lot distribution assessment (KeLDA): a study on the distribution of GMO in large soybean shipments

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The reliability of analytical testing is strongly affected by sampling uncertainty. Sampling is always a source of error and the aim of ?good? sampling practice is to minimize this error. Generally the distribution of genetically modified (GM) material within lots is assumed to be random in order to use binomial distribution to make inferences. This assumption was never verified in practice and no experimental data investigating the distribution of genetically modified organisms (GMOs) exist. The objectives of the KeLDA project were: (1) to assess the distribution of GM material in soybean lots (2) to estimate the amount of variability of distribution patterns among lots. The GM content of 15 soybean lots imported into the EU was estimated (using real-time PCR methodology) analyzing 100 increment samples systematically sampled from each lot at predetermined time intervals during the whole period of off-loading. The distribution of GM material was inferred by the one-dimensional (tempor

  • Název v anglickém jazyce

    Kernel lot distribution assessment (KeLDA): a study on the distribution of GMO in large soybean shipments

  • Popis výsledku anglicky

    The reliability of analytical testing is strongly affected by sampling uncertainty. Sampling is always a source of error and the aim of ?good? sampling practice is to minimize this error. Generally the distribution of genetically modified (GM) material within lots is assumed to be random in order to use binomial distribution to make inferences. This assumption was never verified in practice and no experimental data investigating the distribution of genetically modified organisms (GMOs) exist. The objectives of the KeLDA project were: (1) to assess the distribution of GM material in soybean lots (2) to estimate the amount of variability of distribution patterns among lots. The GM content of 15 soybean lots imported into the EU was estimated (using real-time PCR methodology) analyzing 100 increment samples systematically sampled from each lot at predetermined time intervals during the whole period of off-loading. The distribution of GM material was inferred by the one-dimensional (tempor

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    GM - Potravinářství

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2006

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    European Food Research and Technology

  • ISSN

    1438-2377

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    2006

  • Číslo periodika v rámci svazku

    224

  • Stát vydavatele periodika

    RU - Ruská federace

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

    129-139

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus