Show simple item record

dc.contributor.advisorYılmaz, Remziye
dc.contributor.authorTaşkın, Yeşim
dc.date.accessioned2022-10-20T10:56:03Z
dc.date.issued2022
dc.date.submitted2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/26982
dc.description.abstractGenetically modified organisms (GMOs) and their products have been in the food and feed sectors for decades. There are almost 32 crops approved in 44 countries. Every country has different legislation regarding the threshold values and allowed GM events. In the case of Turkey, there are not any GMOs that have been given approval for food use except for three microbial food enzymes. In order to determine GMO levels in the specified limits, rapid and sensitive GMO detection is required. The aim of this study is to propose a new method that makes critical decisions regarding GMO and to develop an amplification-free, DNA-based nanobiosensor that will allow rapid, qualitative determination of the Cry1Ac gene in soybean event MON87701. The new methodology with gold nanoparticles (AuNPs) offers an excellent platform based on the genomic DNA (gDNA) sequence of interest’s hybridization with a complementary sequence. gDNA isolated from the Certified Reference Materials (CRM) was prepared with high purity. The probes used were the exact complementary of the gene of interest. Optimal conditions for the GMO nanobiosensor have been determined and with three batches of citrate reduction synthesized AuNPs. Firstly, heat treatment is applied to unamplified gDNA and the complementary probe to allow hybridization, later addition of AuNPs. Detection was accomplished through aggregation of AuNPs which was associated with color changes of the reaction after addition of NaCl. The aggregation levels were evaluated using UV–vis absorption or by visual observation immediately. A correlation was obtained between the GMO level according to the Cry1Ac gene with a colorimetric change of red to purple. The detection limit is as low as nanomolar, and the detection time estimated as 10 min. The method proposed here has the potential to be an alternative method available in food. Finally, a successful prediction analytics model has been developed from the obtained data set with the machine learning algorithm, support vector machine, that will automatically classify and predict GM levels from different batches of AuNPs. Further models are integrated into a user-friendly website.tr_TR
dc.language.isoentr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectGold nanoparticules (AuNP)tr_TR
dc.subjectGenetically modified organism (GMO)tr_TR
dc.subjectNanobiosensorstr_TR
dc.subjectMON87701tr_TR
dc.subjectCry1Actr_TR
dc.subjectSupport vector machine (SVM)tr_TR
dc.titleGMO Detection with Nanobiosensing System Integration of Artificial Intelligencetr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesistr_TR
dc.description.ozetGenetik modifiye organizmalar (GDO) ve ürünleri uzun yıllardır gıda ve yem sektöründe yer almaktadır. Şu anda 44 ülkede onaylanmış yaklaşık 32 ürün mevcuttur. Her ülkenin izin verilen eşik değerler ve izin verilen GD çeşitleri ile ilgili farklı bir mevzuatı vardır. Türkiye’de, üç mikrobiyal gıda enzimi dışında hiçbir GDO'ya gıda kullanımı için onay verilmemiştir. GDO düzeylerinin belirlenen limitler içerisinde olduğunun tespiti için hızlı ve hassas GDO tespiti şarttır. Bu çalışmanın amacı, GDO ile ilgili kritik kararlar veren yeni bir yöntem önermek ve soya fasulyesi çeşidi MON87701'de Cry1Ac geninin hızlı, kalitatif tespitine olanak sağlayacak, amplifikasyon gerektirmeyen, DNA tabanlı bir nanobiyosensör geliştirmektir. Altın nanopartikül (AuNP) metodolojileri, ilgilenilen genomik DNA (gDNA) dizisinin tamamlayıcı dizi ile hibridizasyon prensibine dayalı işleyen bir platform sunar. Bu amaçla öncelikle Sertifikalı Referans Materyalden (CRM) izole edilen gDNA’lar yüksek saflıkta elde edilmiştir. Sentezlenen problar, ilgilenilen genin tam eşleniğidir. GDO nanobiyosensörü için en uygun koşullar belirlenmiş ve üç grup sitrat indirgeme ile AuNP'ler sentezlenmiştir. İlk olarak, amplifiye edilmemiş gDNA'ya ve hibridizasyona izin vermek için tamamlayıcı proba uygulanan ısıl işlem, daha sonra AuNP'lerin eklenmesini izlemektedir. Tespit, NaCl ilavesinden sonra reaksiyonun renk değişiklikleri ile ilişkili olan AuNP'lerin toplanması/kümeleşmesi yoluyla gerçekleşmektedir. Kümeleşme seviyeleri, UV-Vis absorpsiyon spektroskopisi kullanılarak veya anında görsel gözlem ile değerlendirilmiştir. Kırmızıdan, mor renge kolorimetrik değişim ile Cry1Ac gen düzeylerine göre GDO seviyesi arasında korelasyon elde edilmiştir. Tespit sınırı nanomolar düzeyi kadar düşüktür ve tespit süresi 10 dakika olarak bulunmuştur. Burada önerilen metot, gıdalarda GDO tespitinde mevcut alternatif yöntem olma potansiyeline sahiptir. Son olarak, elde edilen veri setinden makine öğrenme algoritması ile başarılı bir tahmin analitik modeli geliştirilmiştir, destek vektör makinesi algoritması ile farklı AuNP partilerinden GM seviyelerini otomatik olarak sınıflandırılmış ve yüksek doğrulukta tahmin edilmiştir. Daha sonra modeller, kullanıcı dostu bir web sitesine entegre edilmiştir.tr_TR
dc.contributor.departmentGıda Mühendisliğitr_TR
dc.embargo.terms6 aytr_TR
dc.embargo.lift2023-04-24T10:56:03Z
dc.fundingYoktr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record