Il settore ittico rappresenta un tassello molto importante nel contesto alimentare, sia per l’aspetto socio-economico sia per quello nutrizionale. Negli ultimi anni si può osservare infatti un notevole incremento dei consumi dovuto al crescere dell’offerta di nuove specie ittiche sul mercato (spesso più accessibili rispetto alle già conosciute) e alla continua innovazione nei settori della produzione e distribuzione. In questo lavoro vengono espletate le svariate metodiche biomolecolari utilizzate in ambito di identificazione specie per prevenire le frodi nel settore ittico. Partendo dai metodi non basati sulla PCR e passando per quelli che invece ne fanno utilizzo, si può notare una grande differenziazione tra le tecniche, sfruttata per poter coprire l’identificazione del maggior numero di specie possibili. In particolar modo ci si è soffermati e son stati confrontati due metodi che stanno cercando di standardizzare il panorama della prevenzione frodi così da renderlo più efficiente possibile, uno oramai consolidato da tempo che ha permesso di costruire un database dettagliato a livello globale, l’altro invece è un pacchetto di metodiche innovative atte ad innovare il mondo biomolecolare. Il primo accennato è il Barcoding, prevede l’amplificazione ed il sequenziamento di un tratto ben definito di circa 700 paia di basi del gene codificante per COI (citocromo ossidasi sub-unità I), grazie ad esso si è potuto portare l’identificazione di specie ad una standardizzazione globale sostenuto da database univoci come FISH-BOL. Il Barcoding ha permesso di rilevare la presenza di una forte percentuale di mislabelling ossia di errore etichettatura dei prodotti. L’altro metodo preso in considerazione, più inesplorato rispetto al precedente ma molto più innovativo, è un insieme di piattaforme di sequenziamento di nuova generazione (NGS). Queste piattaforme hanno prodotto un eccezionale aumento della capacità di sequenziamento, senza limitazioni come i clonaggi o separazioni elettroforetiche, in parallelo ad una drastica riduzione dei costi. Come precedentemente detto si tratta non di una ma di più piattaforme, con funzionamenti diversificati ma con una base di partenza univoca: la frammentazione e l’amplificazione clonale. Ad oggi sono oggetto di studio nuove generazioni di NGS che ovviano a qualche preparazione preliminare semplificando ulteriormente l’analisi. In questo elaborato si è cercato di trovare i pro e contro in particolar modo del Barcoding e delle NGS, basandosi su studi che hanno coinvolto vari paesi nel mondo e cercando di trarre una conclusione se con l’innovazione si sta procedendo verso la giusta direzione. Verranno presi in considerazione anche gli aspetti economici per poi concludere con un personale pensiero critico e costruttivo.

Metodiche Biomolecolari per l'identificazione delle frodi nel settore ittico: dal DNA Barcoding ai sequenziamenti NGS.

GAZZETTA, FRANCESCO
2021/2022

Abstract

Il settore ittico rappresenta un tassello molto importante nel contesto alimentare, sia per l’aspetto socio-economico sia per quello nutrizionale. Negli ultimi anni si può osservare infatti un notevole incremento dei consumi dovuto al crescere dell’offerta di nuove specie ittiche sul mercato (spesso più accessibili rispetto alle già conosciute) e alla continua innovazione nei settori della produzione e distribuzione. In questo lavoro vengono espletate le svariate metodiche biomolecolari utilizzate in ambito di identificazione specie per prevenire le frodi nel settore ittico. Partendo dai metodi non basati sulla PCR e passando per quelli che invece ne fanno utilizzo, si può notare una grande differenziazione tra le tecniche, sfruttata per poter coprire l’identificazione del maggior numero di specie possibili. In particolar modo ci si è soffermati e son stati confrontati due metodi che stanno cercando di standardizzare il panorama della prevenzione frodi così da renderlo più efficiente possibile, uno oramai consolidato da tempo che ha permesso di costruire un database dettagliato a livello globale, l’altro invece è un pacchetto di metodiche innovative atte ad innovare il mondo biomolecolare. Il primo accennato è il Barcoding, prevede l’amplificazione ed il sequenziamento di un tratto ben definito di circa 700 paia di basi del gene codificante per COI (citocromo ossidasi sub-unità I), grazie ad esso si è potuto portare l’identificazione di specie ad una standardizzazione globale sostenuto da database univoci come FISH-BOL. Il Barcoding ha permesso di rilevare la presenza di una forte percentuale di mislabelling ossia di errore etichettatura dei prodotti. L’altro metodo preso in considerazione, più inesplorato rispetto al precedente ma molto più innovativo, è un insieme di piattaforme di sequenziamento di nuova generazione (NGS). Queste piattaforme hanno prodotto un eccezionale aumento della capacità di sequenziamento, senza limitazioni come i clonaggi o separazioni elettroforetiche, in parallelo ad una drastica riduzione dei costi. Come precedentemente detto si tratta non di una ma di più piattaforme, con funzionamenti diversificati ma con una base di partenza univoca: la frammentazione e l’amplificazione clonale. Ad oggi sono oggetto di studio nuove generazioni di NGS che ovviano a qualche preparazione preliminare semplificando ulteriormente l’analisi. In questo elaborato si è cercato di trovare i pro e contro in particolar modo del Barcoding e delle NGS, basandosi su studi che hanno coinvolto vari paesi nel mondo e cercando di trarre una conclusione se con l’innovazione si sta procedendo verso la giusta direzione. Verranno presi in considerazione anche gli aspetti economici per poi concludere con un personale pensiero critico e costruttivo.
2021
Biomolecular methods for the fraud identification in the fish sector: from DNA Barcoding to NGS sequencing.
Frodi ittiche
Sequenziamenti NGS
DNA barcoding
Genetica
Biomolecolare
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Gazzetta_Francesco.pdf

accesso riservato

Dimensione 1.57 MB
Formato Adobe PDF
1.57 MB Adobe PDF

The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/29624