Toplam kalite yönetiminde, karşılaşılan problemleri bir daha ortaya çıkmayacak şekilde çözmek temel hedeftir. Deney tasarımı, her alanda geniş bir şekilde uygulanan istatistiksel bir teknik olup kalitenin geliştirilmesinde birçok katkıda bulunmaktadır. Bu çalışma, deney tasarımı tekniklerini kullanarak mısırda GDO (Genetiği Değiştirilmiş Organizma) gen bölgesinin aranması ve düzgün bir şekilde çoğaltılması için gerçek zamanlı PCR (Polimeraz Zincir Reaksiyonu) parametrelerinin çok yanıtlı optimizasyonu sağlanarak çabuk, güvenilir ve en düşük maliyetle GDO analizinin gerçekleştirilmesini amaçlamaktadır. Bu çalışmada birçok riske sahip olduğu düşünülen genetiği değiştirilmiş ürünlerin tespitinde rol oynayan ct değeri ve PCR ürün konsantrasyonuna etki eden faktörler ve bu faktörlerin seviyeleri tespit edilmiştir. Bu faktörlerin yanıt değerlerine olan etkileri Minitab.18 programında yüzey yanıt yöntemlerinden merkezi kompozit tasarım metodu ile belirlenmiş ve faktörler optimize edilmiştir. Optimum faktör seviyeleri kullanılarak doğrulama deneyleri gerçekleştirilerek oluşturulan model doğrulanmıştır.
In total quality management, the main goal is to solve the problems encountered in a way that will not occur again. Experimental design is a statistical technique widely applied in every field and makes many contributions to the improvement of quality. This study aims to perform GMO (Genetically Modified Organism) analysis quickly, reliably and at the lowest cost by providing multi-response optimization of real-time PCR (Polimerase Chain Reaction) parameters to search and properly amplify the GMO gene region in maize using experimental design techniques. In this study, the ct value, which plays a role in the detection of genetically modified products, which are thought to have many risks, and the factors affecting the PCR product concentration and the levels of these factors were determined. The effects of these factors on the response values were determined by the central composite design method, one of the surface response methods, in Minitab.18 program and the factors were optimized. The model was validated by performing validation experiments using optimum factor levels.
Primary Language | English |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | December 27, 2022 |
Acceptance Date | August 19, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 Volume: 13 Issue: 26 |
KAUJEASF is the corporate journal of Kafkas University, Faculty of Economics and Administrative Sciences Journal Publishing.
KAUJEASF has been included in Web of Science since 2022 and started to be indexed in the Emerging Sources Citation Index (ESCI ), a Clarivate product.
2025 June issue article acceptance and evaluations are ongoing.