采用蒙特卡洛法评定转基因水稻样品中NOS终止子的测量不确定度

采用蒙特卡洛方法(MCM)实施"概率分布传播"来评定转基因水稻样品中NOS终止子的测量不确定度,解析转基因成分测量不确定度的概率分布。评定结果表明:NOS终止子的相对含量为2. 95%,非常接近理论含量(3%),而且其标准不确定度为2. 13×10-4,远小于1. 00×10-2。在95%的包含概率下,NOS终止子的相对含量分布在2. 91%～3. 00%非常窄的包含区间内,充分说明测量质量好,测量结果可靠; NOS终止子相对含量的概率分布呈标准正态分布,揭示转基因成分测量条件满足GUM法的假设,MCM和GUM法都可以应用于转基因成分测量不确定度评定。

转基因玉米MON88017测量不确定度的评定

为了解"不确定度传播"(GUM)和"概率分布传播"(MCM)2种方法在转基因成分测量不确定度评定中的差异及验证GUM法评定转基因成分测量不确定度的适用性,首次采用MCM和GUM法同时评定试样中转基因玉米MON88017质量分数的测量不确定度.研究结果表明:MCM与GUM法计算得到的转基因玉米MON88017质量分数的概率密度分布都为正态分布;MCM计算获得的MON88017质量分数的标准不确定度(0.04%)小于GUM法获得的不确定度(0.1%),MCM获得的MON88017质量分数的95%包含区间的范围(1.43%~1.59%)小于GUM法计算得到的95%包含区间范围(1.34%~1.74%).因此,采用MCM评定MON88017质量分数不确定度的结果优于GUM法的相应评定结果.由于GUM法对MON88017质量分数不确定度评定结果的概率分布呈正态分布,因此GUM法适用于转基因生物及产品的测量不确定度评定.

采用蒙特卡洛法评定转基因玉米DAS-4-40278-9的测量不确定度

不确定度传播律(GUM法)是分析测量领域里常用的测量不确定度评定方法,但该法存在输出量为正态分布假设等诸多局限。为了在转基因成分检测试验中提供一种更优和更适合的测量不确定度评定方法,采用蒙特卡洛法(MCM)评定混合样品中转基因玉米DAS-4-40278-9的测量不确定度。结果表明,转基因玉米DAS-4-40278-9的相对含量平均值为1%,不确定非常小(3.07×10^(-4))。在95%的包含概率下,转基因玉米DAS-4-40278-9的相对含量检测值落在较窄的包含区间0.94%~1.06%。结果显示,混合样品中转基因玉米DAS-4-40278-9的相对含量的概率密度分布呈正态分布,与用GUM法关于"输出量概率密度函数为正态分布"的假设一致。由于MCM法可避免传统GUM法的局限性,建议在开展转基因成分测量不确定度评定时可采用MCM法。

用蒙特卡洛方法评定转基因玉米59122的测量不确定度

为明确转基因成分测量不确定度的主要成分及其贡献大小,提高转基因成分定量检测质量和维护我国农产品国际贸易利益,首次采用蒙特卡洛法评定混合样品中转基因玉米59122的测量不确定度。结果表明,转基因玉米59122的相对含量为0.57%,不确定度极小(1.82×10^(-4))。在95%的包含概率下转基因玉米59122的相对含量检测值落在较窄的包含区间0.54%~0.61%范围内,揭示出检测质量较高、数据可靠;混合样品中转基因玉米59122相对含量的概率密度分布呈正态分布,与用GUM法评定测量不确定的假设条件"输出量概率密度函数为正态分布"一致,显示转基因成分测量不确定度评定也可以采用GUM法;不确定度贡献最大的是液体转移量的偏差,因此,提高液体转移的准确度是提高转基因成分检测质量的关键。

基于蒙特卡洛法评定转基因玉米MIR604的测量不确定度

【目的】发现影响转基因定量测量质量的主要影响因素,从而提高基因的定量分析水平。【方法】本文首次采用蒙特卡洛模拟评定转基因玉米MIR604的测量不确定度。【结果】转基因玉米MIR604的相对含量为0.99%,不确定度为3.76×10^(-4),在95%的包含概率下转基因玉米MIR604的相对含量分布在包含区间为0.54%~0.61%的范围内,表明本研究的测量质量高,数据可靠。【结论】所有成分中,不确定度贡献最大的成分是是液体转移量的偏差。液体转移量的准确度是提高转基因成分检测质量的关键。

Monte Carlo模拟在生物和农业测量中的应用概述

本文比较了不确定度传播和概率分布传播的差异,分析了二者在不确定度评定中的优缺点,概述了概率分布传播方法在生物农业测量中的应用,为生物农业领域复杂测量过程的不确定度评定提供参考。