ISO 16577:2022
(Main)Molecular biomarker analysis — Vocabulary for molecular biomarker analytical methods in agriculture and food production
Molecular biomarker analysis — Vocabulary for molecular biomarker analytical methods in agriculture and food production
This document defines terms for horizontal methods for molecular biomarker analysis in agriculture and food production.
Analyse de biomarqueurs moléculaires — Vocabulaire pour les méthodes d’analyse de biomarqueurs moléculaires dans l’agriculture et la production agroalimentaire
Le présent document définit les termes associés aux méthodes horizontales d’analyse de biomarqueurs moléculaires dans l’agriculture et la production alimentaire.
General Information
Relations
Standards Content (Sample)
INTERNATIONAL ISO
STANDARD 16577
Second edition
2022-08
Molecular biomarker analysis —
Vocabulary for molecular biomarker
analytical methods in agriculture and
food production
Analyse de biomarqueurs moléculaires — Vocabulaire pour les
méthodes d’analyse de biomarqueurs moléculaires dans l’agriculture
et la production agroalimentaire
Reference number
© ISO 2022
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Published in Switzerland
ii
Contents Page
Foreword .iv
Introduction .v
1 Scope . 1
2 Normative references . 1
3 Terms and definitions . 1
3.1 Bioinformatics . . 1
3.2 Immunology . 2
3.3 Metrology . 4
3.4 Molecular biology . 20
3.5 Molecular genetics . 27
3.6 Nucleic acid amplification technology (NAAT) . 31
3.7 Nucleic acid sequencing . 43
3.8 Pathology .46
3.9 Statistics and sampling . 47
Bibliography .50
Index .51
iii
Foreword
ISO (the International Organization for Standardization) is a worldwide federation of national standards
bodies (ISO member bodies). The work of preparing International Standards is normally carried out
through ISO technical committees. Each member body interested in a subject for which a technical
committee has been established has the right to be represented on that committee. International
organizations, governmental and non-governmental, in liaison with ISO, also take part in the work.
ISO collaborates closely with the International Electrotechnical Commission (IEC) on all matters of
electrotechnical standardization.
The procedures used to develop this document and those intended for its further maintenance are
described in the ISO/IEC Directives, Part 1. In particular, the different approval criteria needed for the
different types of ISO documents should be noted. This document was drafted in accordance with the
editorial rules of the ISO/IEC Directives, Part 2 (see www.iso.org/directives).
Attention is drawn to the possibility that some of the elements of this document may be the subject of
patent rights. ISO shall not be held responsible for identifying any or all such patent rights. Details of
any patent rights identified during the development of the document will be in the Introduction and/or
on the ISO list of patent declarations received (see www.iso.org/patents).
Any trade name used in this document is information given for the convenience of users and does not
constitute an endorsement.
For an explanation of the voluntary nature of standards, the meaning of ISO specific terms and
expressions related to conformity assessment, as well as information about ISO’s adherence to
the World Trade Organization (WTO) principles in the Technical Barriers to Trade (TBT), see
www.iso.org/iso/foreword.html.
This document was prepared by Technical Committee ISO/TC 34, Food products, Subcommittee SC 16,
Horizontal methods for molecular biomarker analysis.
This second edition cancels and replaces the first edition (ISO 16577:2016), which has been technically
revised.
The main changes are as follows:
— definitions have been updated, and new definitions have been added;
— typographical errors have been corrected.
Any feedback or questions on this document should be directed to the user’s national standards body. A
complete listing of these bodies can be found at www.iso.org/members.html.
iv
Introduction
Molecular biomarker analytical testing methods in agriculture and food production cover a broad
spectrum of molecular technologies including but not limited to the analysis of nucleic acids, proteins,
lipids and glycosides for biomarker identification and quantification, variety identification and detection
of plant pathogens. This document includes terminology for biomolecular methods and processes in
the food chain from primary production to consumption, as well as animal and vegetable propagation
materials, in particular, as applied to sampling, methods of test and analysis, product specifications,
food and feed safety, quality management, and requirements for packaging, storage and transportation.
It includes terms that are useful metrologically in biomarker analysis of food and food products such as
those from Codex Alimentarius and those applied to genetically modified organism (GMO) testing. It is
important that a harmonized compendium of terms is available so that terms are used accurately and
consistently throughout this field of standardization.
The terms in this document conform to the foundational FAIR principles: findability, accessibility,
interoperability and reusability. They serve as a basis for terminology applied to horizontal methods
for molecular biomarker analysis of food products.
v
INTERNATIONAL STANDARD ISO 16577:2022(E)
Molecular biomarker analysis — Vocabulary for molecular
biomarker analytical methods in agriculture and food
production
1 Scope
This document defines terms for horizontal methods for molecular biomarker analysis in agriculture
and food production.
2 Normative references
There are no normative references in this document.
3 Terms and definitions
ISO and IEC maintain terminology databases for use in standardization at the following addresses:
— ISO Online browsing platform: available at https:// www .iso .org/ obp
— IEC Electropedia: available at https:// www .electropedia .org/
3.1 Bioinformatics
3.1.1
bioinformatic analysis
bioinformatics
multidisciplinary examination of life sciences data using information technology as part of the
methodology, as well as a reference to specific analytical “pipelines” to understand and interpret these
biological data
Note 1 to entry: Life sciences data include genomics (including sequencing, massively parallel sequencing,
metagenomics, epigenomics and functional genomics), transcriptomics, translatomics, proteomics, metabolomics,
lipidomics, glycomics, enzymology, immunochemistry, life science imaging, synthetic biology, systems biology,
systems medicine and related fields.
3.1.2
FASTA format
text-based format for representing either nucleotide sequences or amino acid (protein) sequences, in
which nucleotides or amino acids are represented using single-letter codes
Note 1 to entry: A sequence in FASTA format begins with a single-line description, followed by lines of sequence
data. The description line (defline) is distinguished from the sequence data by a greater-than (“>”) symbol at the
beginning. It is recommended that all lines of text be shorter than 80 characters in length.
Note 2 to entry: An example sequence in FASTA format is:
>P01013 GENE X PROTEIN (OVALBUMIN-RELATED)
QIKDLLVSSSTDLDTTLVLVNAIYFKGMWKTAFNAEDTREMPFHVTKQESKPVQMMCMNNSFNVATLPAEKMKILELP-
FASGDLSMLVLLPDEVSDLERIEKTINFEKLTEWTNPNTMEKRRVKVYLPQMKIEEKYNLTSVLMALGMTDLFIPSANLT-
GISSAESLKISQAVHGAFMELSEDGIEMAGSTGVIEDIKHSPESEQFRADHPFLFLIKHNPTNTIVYFGRYWSP*
Note 3 to entry: Blank lines are not allowed in the middle of FASTA input. Sequences are represented in the
standard IUB/IUPAC amino acid and nucleic acid codes, with these exceptions:
— lower-case letters are accepted and are mapped into upper-case;
— a single hyphen or dash can be used to represent a gap of indeterminate length;
— in amino acid sequences, U and * are acceptable letters.
It is common to end the sequence with an “*” (asterisk) character and to leave a blank line between the description
and the sequence.
3.1.3
FASTQ format
FASTQ files
text based format for nucleic acid sequence files that includes the sequence and per base Phred or Q
quality scores
Note 1 to entry: FASTQ files consist of a definition line that contains a read identifier and possibly other
information, nucleotide base calls, a second description line (definition line), and per-base quality scores, all in
text form.
Note 2 to entry: There are many variations of FASTQ formats.
Note 3 to entry: The following terms and formats are defined in general:
— Decimal-encoding, space-delimited: [0-9]+ | \s[0-9]+
— Phred-33 ASCII: [\!\"\#\$\%\&\'\(\)\*\+,\-\.\/0-9:;<=>\?\@A-I]+
— Phred-64 ASCII: [\@A-Z\[\\\]\^_`a-h]+
Note 4 to entry: Quality string length should be equal to sequence length.
Note 5 to entry: In a limited set of cases, log odds or non-ASCII numerical quality values will succeed during a
sequence read archive (SRA) submission. Files from various platforms employing this format are acceptable:
@; ; +
string>;
Note 6 to entry: Where each instance of Identifier, Bases and Qualities are newline-separated, extra information
added beyond the < identifier and expected information > examples is likely to be discarded/ignored. As
indicated above, the Qualities string can be space-separated numeric Phred scores or an ASCII string of the Phred
scores with the ASCII character value = Phred score plus an offset constant used to place the ASCII characters in
the printable character range. There are two predominant offsets: 33 (0 = !) and 64 (0=@).
3.1.4
metadata
data providing information about one or more aspects of the datasets (“data about data”)
EXAMPLE Means of creation of the data, purpose of the data, file size, data quality, source of the data.
Note 1 to entry: Metadata are used to summarize basic information about data which can make tracking and
working with specific data easier.
3.2 Immunology
3.2.1
antibody
Ab
host proteins produced in response to the presence of foreign molecules, organisms or other agents in
the organism
Note 1 to entry: Antibodies are useful reagents that can bind with high affinity to chosen antigens.
Note 2 to entry: In animals, antibodies are synthesized predominantly by plasma cells, terminally differentiated
cells of the B-lymphocyte lineage, and circulate throughout the blood and lymph where they bind to antigens.
3.2.2
antibody specificity
ability of an antibody to specifically bind to an antigenic determinant (epitope) but not to other similar
structures on that or other antigens
3.2.3
antigen
Ag
molecule, macromolecule or molecular structure, containing epitopes that can be bound by an
antibodies (Ab), B-cells or T-cells
Note 1 to entry: The presence of antigens in vertebrates can trigger an immune response.
Note 2 to entry: The antigen binding site of an antibody is formed by the variable regions of the heavy and light
chains.
3.2.4
blocking reagent
compound used to saturate the residual unspecific binding sites
Note 1 to entry: Blocking agents are typically used in preparation of an ELISA plate: blocking the plate with a non-
reactive protein is used to prevent non-specific adsorption of proteins added in subsequent steps and storage of
the ELISA plates.
Note 2 to entry: A blocking reagent can be used to decrease the background in protein or nucleic acid hybridization
methods.
3.2.5
conjugate
material produced by attaching two or more substances together by a covalent bond via chemical
groups
Note 1 to entry: Conjugates of antibodies with fluorochromes (e.g. a chemical entity, such as a molecule or group
that emits light in response to excitation by absorbed incident light, radiolabelled substances, gold or enzymes)
are often used in immunoassays.
3.2.6
enzyme-linked immunosorbent assay
ELISA
in vitro assay used for qualitative, semi-quantitative or quantitative purposes that combines enzyme-
linked antibodies and a substrate to form a coloured or a fluorescence emitting reaction product
3.2.7
epitope
antigenic determinant
spatially localized components of an antigen to which an antibody binds that can be formed by
contiguous or non-contiguous amino acid sequences and haptens
Note 1 to entry: The association between an Ab and an Ag involves myriad of non-covalent interactions between
the epitope (the binding site on the Ag) and the paratopes (the binding site on the Ab).
3.2.8
lateral flow device
LFD
lateral flow membrane assay
lateral flow strip
LFS
immunoassay in which antibodies are bound in specific zones on a porous membrane of one or more
layers, and where a liquid sample is applied to one end of the membrane and drawn through the reagent
zones by capillary action, usually assisted by an absorbent at the opposite end of the membrane
Note 1 to entry: Typically, a coloured “control line” furthest from the end of the strip that is inserted into the
sample indicates whether the test performed successfully. Results of the test are indicated by the presence or
absence of one or more additional test lines that are expected between the point of sample application and the
“control line”.
Note 2 to entry: Immunoassay is the most common form of LFD but other biorecognition systems, e.g. nucleic acid
hybridization, are also used.
3.2.9
monoclonal antibody
mAb
population of antibody molecules that share the same amino acid sequence, bind the same epitope, and
are produced by a cell line derived from a single clonal cell or are produced recombinantly
3.2.10
polyclonal antibody
population of antibody molecules secreted by different B-cell lineages that react against a specific
antigen, each potentially identifying a different epitope
3.3 Metrology
3.3.1
absolute error
result of a measurement minus the true value of the measurand
3.3.2
accordance
similarity of consistent results from a qualitative method (i.e. both positive or both negative) from
identical test items analysed in the same laboratory under repeatability conditions
3.3.3
accuracy
closeness of agreement between a test result or measurement result and a reference value
Note 1 to entry: The term “accuracy”, when applied to a set of test results or measurement results, involves a
combination of random components and a common systematic error or bias component.
Note 2 to entry: When applied to a test method, the term “accuracy” refers to a combination of trueness and
precision.
3.3.4
analyte
component of a system to be analysed
Note 1 to entry: This definition can be applied to molecular biological analytical methods, e.g. protein, lipid, RNA
or DNA.
3.3.5
applicability
fitness for purpose
scope of application of the method identifying the matrix, analyte or species being measured, its
concentration range and the type of study or monitoring, or both, efforts for which the procedure is
suited, as judged from its performance characteristics
Note 1 to entry: In addition to a statement of the range of capability of satisfactory performance for each factor,
the statement of applicability (scope) may also include warnings as to known interference by other analytes, or
inapplicability to certain matrices and situations.
3.3.6
applicability range
range of quantification
dynamic range
quantity interval within which the analytical procedure has been demonstrated by a collaborative
trial or other appropriate validation (e.g. reference materials or dilutions) to have a suitable level of
precision and accuracy
3.3.7
background
intrinsic level of signal resulting from the instruments, reagents and consumables used in the reaction
3.3.8
baseline
level of detection or the point at which a reaction reaches a signal intensity above the background level
Note 1 to entry: The baseline is used in quantitative polymerase chain reaction analyses and can be automatically
set by the instrument or manually determined.
3.3.9
bias
measurement bias
difference between the expectation of the test result or measurement result and the true value or
conventional quantity value
Note 1 to entry: Bias is the total systematic error as contrasted to random error. There can be one or more
systematic error components contributing to bias. A larger systematic difference from the accepted reference
value is reflected by a larger bias value.
Note 2 to entry: The bias of a measuring instrument is normally estimated by averaging the error of indication
over the appropriate number of repeated measurements. The error of indication is the “indication of a measuring
instrument minus a true value of the corresponding input quantity”.
Note 3 to entry: Expectation is the expected value of a random variable, e.g. assigned value or long-term average
estimate of a systematic measurement error.
3.3.10
binary result
qualitative result
result from a method of analysis where there are only two possible outcomes
3.3.11
calibration
operation that, under specified conditions, in a first step, establishes a relation between the quantity
values with measurement uncertainties provided by measurement standards and corresponding
indications with associated measurement uncertainties, and, in a second step, uses this information to
establish a relation for obtaining a measurement result from an indication
Note 1 to entry: A calibration may be expressed by a statement, calibration function, calibration diagram,
calibration curve or calibration table. In some cases, it may consist of an additive or multiplicative correction of
the indication with associated measurement uncertainty.
Note 2 to entry: Calibration should not be confused with adjustment of a measuring system, often mistakenly
called “self-calibration” nor with verification of calibration.
Note 3 to entry: Often the first step in the above definition is perceived as being calibration.
3.3.12
certified reference material
CRM
reference material, accompanied by documentation issued by an authoritative body and providing one
or more specified property values with associated uncertainties and traceability, using valid procedures
Note 1 to entry: Documentation is given in the form of a “certificate”.
Note 2 to entry: Procedures for the production and certification of CRMs are given in, for example, ISO 17034 and
ISO Guide 35.
Note 3 to entry: In this definition, “uncertainty” covers both “measurement uncertainty” and “uncertainty
associated with the value of the nominal property”, such as for identity and sequence. “Traceability” covers both
“metrological traceability of a value” and “traceability of a nominal property value”.
Note 4 to entry: Specified values of CRMs require metrological traceability with associated measurement
uncertainty.
3.3.13
coefficient of variation
C
v
DEPRECATED: relative standard deviation
standard variation divided by the mean
Note 1 to entry: The coefficient of variation is commonly reported as a percentage.
3.3.14
colorimetric detection
method of detecting an analyte by measuring a colorimetric signal, usually by using a spectrophotometer
EXAMPLE A method for detecting hybridization using immobilized probe DNA measuring a colorimetric
signal.
1)
Note 1 to entry: A fluorophore such as SYBR® Green may also be used.
Note 2 to entry: An enzyme-linked detection system (conjugated with an enzyme) is often used to measure the
signal in an ELISA assay colorimetrically.
Note 3 to entry: Colloidal gold is also used for this purpose in lateral flow devices.
Note 4 to entry: Colorimetry may be used qualitatively or quantitatively.
3.3.15
concordance
similarity or agreement of results (i.e. both positive or both negative) from identical test items that are
analysed in two different laboratories in terms of qualitative analysis
3.3.16
conventional quantity value
DEPRECATED: conventional true quantity
number and reference together expressing magnitude of a quantity attributed by agreement to a
quantity for a given purpose
Note 1 to entry: Sometimes a conventional quantity value is an estimate of a true quantity value.
1) SYBR® Green is an example of a suitable product available commercially. This information is given for the
convenience of users of this document and does not constitute an endorsement by ISO of the product named.
Note 2 to entry: A conventional quantity value is generally accepted as being associated with a suitably small
measurement uncertainty, which can be effectively considered to be zero.
3.3.17
critical value
value of the net concentration or amount, the exceeding of which leads, for a given error probability, α,
to the decision that the concentration or amount of the analyte in the analysed material is larger than
that in the blank material:
ˆ
PLL >=L 0 ≤ α
()
rC
where
P is the probability function
r
ˆ
is the estimated value
L
L is the critical value
C
L is the expectation or true value
Note 1 to entry: The definition of critical value is important for defining the limit of detection (LOD). The critical
value L is estimated by:
C
L = t s
C 1-αν o
where t is Student’s-t, based on ν degrees of freedom for a one-sided confidence interval of 1–α, and s is the
1-αν o
sample standard deviation.
Note 2 to entry: If L is normally distributed with known variance, i.e. ν = ∞ with the default α of 0,05, then
L = 1,645s .
C o
Note 3 to entry: A result falling below the L triggering the decision “not detected” should not be construed as
C
demonstrating analyte absence. Reporting such a result as “zero” or as < LOD is not recommended.
Note 4 to entry: The estimated value and its uncertainty should always be reported.
3.3.18
defining method of analysis
empirical method of analysis
conventional method of analysis
method in which the quantity measured is defined by the result found upon following the stated
procedure
Note 1 to entry: Defining methods of analysis are used for purposes that cannot be covered by rational methods.
Note 2 to entry: Bias in defining methods of analysis is conventionally zero.
3.3.19
error
measured quantity value minus a reference quantity value
Note 1 to entry: The concept of measurement “error” can be used: a) when there is a single reference quantity
value to refer to, which occurs if a calibration is made by means of a measurement standard with a measured
quantity value having a negligible measurement uncertainty or if a conventional quantity value is given, in which
case the measurement error is known; and b) if a measurand is supposed to be represented by a unique true
quantity value or a set of true quantity values of negligible range, in which case the measurement error is not
known.
3.3.20
expanded measurement uncertainty
product of a combined standard measurement uncertainty and a factor larger than the number one
Note 1 to entry: The factor depends upon the type of probability distribution of the output quantity in a
measurement model and on the selected coverage probability.
Note 2 to entry: The term “factor” in this definition refers to a coverage factor.
Note 3 to entry: Expanded measurement uncertainty is termed “expanded uncertainty”.
3.3.21
false negative
error of failing to reject a null hypothesis when it is in fact not true
Note 1 to entry: A false negative is the result for a positive sample that has been classified as negative by the
method/analysis.
3.3.22
false negative rate
probability that a known positive test sample has been classified as negative by the method
Note 1 to entry: The false negative rate is the number of misclassified known positives divided by the total
number of positive test samples.
3.3.23
false positive
error of rejecting a null hypothesis when it is actually true
Note 1 to entry: A false positive is the result for a negative sample that has been classified as positive by the
method/analysis.
3.3.24
false positive rate
probability that a known negative test sample has been classified as positive by the method
Note 1 to entry: The false positive rate is the number of misclassified known negatives divided by the total
number of negative test samples.
3.3.25
good laboratory practice
GLP
set of rules and regulations issued by an authoritative body or standards organization, or generally
agreed upon best practices for laboratory operation, that establishes broad methodological guidelines
for laboratory procedures and record keeping
Note 1 to entry: GLP in the regulatory environment is a set of requirements that guide how laboratory studies
are planned, performed, monitored, recorded, reported and archived in order to ensure the credibility and
traceability of data submitted to regulatory bodies. Requirements can differ between countries.
3.3.26
HorRat
normalized performance parameter indicating the acceptability of methods of analysis with respect to
interlaboratory precision (reproducibility)
Note 1 to entry: The HorRat is the ratio of the observed reproducibility coefficient of variation among laboratories
calculated from the actual performance data (C ) to the corresponding predicted C calculated from the
V,R V,R
Horwitz equation:
−01, 5
CC=2
VR,_predicted
where C is concentration expressed as a mass fraction (both numerator and denominator expressed in the same
units).
−6
Note 2 to entry: Normal values lie within 0,5 to 2. (To check the proper calculation of predicted C , a C of 10
V,R
should give a predicted C of 16 %.)
V,R
Note 3 to entry: If applied to within-laboratory studies, the normal range of HorRat(r) is 0,30 to 1,30.
Note 4 to entry: For concentrations less than 0,12 mg/kg, the predicted standard deviation 22 % should be used.
3.3.27
identical test item
identical measurement item
prepared sample that is presumed to be identical for the intended purpose of measurement of the
measurand
3.3.28
identity preservation
process or system of maintaining the segregation and documenting the identity of a product
3.3.29
intraclass correlation coefficient
ICC
measure of the reliability of measurements as performed by different groups
Note 1 to entry: Groups in this context equates to different laboratories with two or more results measured on
identical test items (e.g. DNA copy number, % mass, seed count).
Note 2 to entry: This coefficient represents agreements between two or more results measured on identical test
items.
3.3.30
item
entity
anything that can be described and considered separately
3.3.31
laboratory performance study
proficiency test
study consisting of one or more measurements performed independently by a group of laboratories
on one or more homogeneous, stable, test samples by the method selected or used by each laboratory
in the group where the reported results are compared with those from other laboratories or with the
known or assigned reference value, usually with the objective of improving laboratory performance
Note 1 to entry: Laboratory performance studies can be used to support laboratory accreditation of laboratories
or to audit performance. If a study is conducted by an organization with some type of management control over
the participating laboratories (organizational, accreditation, regulatory or contractual), the method can be
specified or the selection may be limited to a list of approved or equivalent methods. In such situations, a single
test sample is insufficient to judge performance.
Note 2 to entry: A laboratory performance study can be used to select a method of analysis that will be used
in a method performance study. If all laboratories or a sufficiently large subgroup of laboratories use the same
method, the study may also be interpreted as a method performance study, provided that the test samples cover
the range of concentration of the analyte.
Note 3 to entry: Laboratories of a single organization with independent facilities, instruments and calibration
materials are treated as different laboratories.
3.3.32
limit of detection
LOD
detection limit
true net concentration or amount of the analyte in the material to be analysed that will lead, with
probability (1-β), to the conclusion that the concentration or amount of the analyte in the analysed
material is larger than that in the blank material
Note 1 to entry: The LOD is defined as:
ˆ
PLL ≤=| LL = β
()
r cD
where
P is the probability function;
r
is the estimated value;
ˆ
L
L is the critical value;
c
L is the expectation or true value;
L is the LOD.
D
Note 2 to entry: The LOD is estimated by:
L ≈ 2t σ
D 1-αν o
where
L is the LOD;
D
αβ= ;
t is the Student’s t-distribution value, based on ν degrees of freedom for a one-sided confidence
1-αν
interval of 1-α;
σ is the standard deviation of the true value (expectation).
o
Note 3 to entry: L = 3,29 σ , when the uncertainty in the mean (expected) value of the blank is negligible,
D o
α = β = 0,05 and L is normally distributed with known constant variance. However, L is not defined simply as a
D
fixed coefficient (e.g. 3, 6) times the standard deviation of a pure solution background. To do so can be extremely
misleading. The correct estimation of L can take into account degrees of freedom, α and β, and the distribution
D
of L as influenced by factors such as analyte concentration, matrix effects and interference.
Note 4 to entry: This definition provides a basis for considering exceptions to the simple case that is described,
i.e. involving non-normal distributions and heteroscedasticity (e.g. “counting” (Poisson) processes as those used
for real-time polymerase chain reactions).
Note 5 to entry: It is essential to specify the measurement process under consideration, since distributions,
standard deviations and blanks can be dramatically different for different measurement processes.
Note 6 to entry: At the L , a positive identification can be achieved with reasonable or previously determined
D
confidence, or both, in a defined matrix using a specific analytical method.
Note 7 to entry: An empirically derived determination based on the results of a collaborative trial is called the
“practical LOD”. It is defined as the lowest relative quantity of the target DNA that can be detected, given a known
(determined/estimated) number of target taxon copies. The practical LOD is related to the test portion, and the
quality/quantity of the template DNA, and L = 3,29 σ , which has also been called the absolute LOD of the method
D o
with 95 % confidence.
Note 8 to entry: In qualitative testing, an estimate of the L is measured at the chosen POD. The L can only be
D D
discretely determined for a quantitative method.
3.3.33
limit of detection for microarray platform
LODP
lowest relative quantity of the external measurement standard (or reference material) that can be
detected experimentally at a 95 % confidence level, given a known (determined/estimated) number of
copies or concentration or both of the external measurement standard (or reference material)
3.3.34
limit of quantification
LOQ
quantification limit
method performance characteristic generally expressed in terms of the signal or measurement (true
value) that will produce estimates having a specified reproducibility coefficient of variation (C ),
V,R
commonly less than 25 %
Note 1 to entry: The LOQ is estimated by:
L = k σ , k = 1/ C
Q Q Q Q V,R
where
L is the LOQ;
Q
σ is the standard deviation at that point;
Q
k is the multiplier whose reciprocal equals the selected C .
Q V,R
The approximate C of an estimated σ, based on ν-degrees of freedom is 1/√2ν.
V,R
Note 2 to entry: If σ is known and constant, then σ = σ , since the standard deviation of the estimated quantity is
Q o
independent of concentration. Substituting 25 % in for k gives:
Q
L = (25 * σ ) = 25 σ
Q Q o
In this case, the L is just 7,60 times the limit of detection, given normality and α = β = 0,05.
Q
Note 3 to entry: At the LOQ, a positive identification can be achieved with reasonable or previously determined
confidence or both in a defined matrix using a specific analytical method.
Note 4 to entry: This definition provides a basis for taking into account exceptions to the simple case that is
described, i.e. involving non-normal distributions and heteroscedasticity (e.g. “counting” (Poisson) processes as
those used for real-time polymerase chain reactions).
Note 5 to entry: The practical or relative limit of quantification is lowest relative quantity of the target DNA that
can reliably be quantified, given a known (determined/estimated) number of target taxon genome copies. The
molecular mass of the respective species genome can be used to calculate the copy numbers.
3.3.35
linearity
ability of a method of analysis, within a certain range, to provide an instrumental response or results
proportional to the quantity of analyte to be determined in the laboratory sample
Note 1 to entry: This proportionality is expressed by an a priori defined mathematical expression.
Note 2 to entry: The linearity limits are the experimental limits of concentrations between which a linear
calibration model can be applied with an acceptable uncertainty.
3.3.36
material certification study
interlaboratory study that assigns a reference value (“true value”) to a quantity (concentration or
property) in the test material, usually with a stated uncertainty
Note 1 to entry: A material certification study often utilizes selected reference laboratories to analyse a candidate
reference material by a method(s) judged most likely to provide the least-biased estimates of concentration (or of
a characteristic property) and the smallest associated uncertainty.
3.3.37
matrix
all relevant components of a sample inclusive of analyte
3.3.38
measurand
quantity intended to be measured
Note 1 to entry: The specification of a measurand requires knowledge of the kind of quantity, description of the
state of the phenomenon, body or substance carrying the quantity, including any relevant component, and the
chemical entities involved.
Note 2 to entry: In chemistry, “analyte” or the name of a substance or compound are terms sometimes used for
measurand. This usage is erroneous because these terms do not refer to quantities.
3.3.39
measurement procedure
procedure
standard operating procedure
SOP
detailed description of a measurement according to one or more measurement principles and to a
given measurement method, based on a measurement model and including any calculation to obtain a
measurement result
Note 1 to entry: A procedure is usually documented in sufficient detail to enable an operator to perform a
measurement.
Note 2 to entry: A procedure can include a statement concerning a target measurement uncertainty.
3.3.40
naturally incurred sample
sample that contains the measurand by virtue of its inherent characteristics rather than the measurand
being intentionally added
3.3.41
negative process control
recognized reference sample lacking a target analyte, which is put through the same process steps as
the test samples
3.3.42
non-laboratory field setting
workspace lacking conditions controlled for environmental aerosol contamination and sophisticated
nucleic acid purification apparatus
3.3.43
outlier
member of a set of values which is inconsistent with other members of that set as determined by
statistical analysis
Note 1 to entry: The following practice is recommended for dealing with outliers:
a) Tests such as Cochran’s or Grubb’s tests are applied to identify stragglers or outliers. If the test statistic
is less than or equal to its 5 % critical value, the item tested is accepted as correct. If the test statistic is
greater than its 5 % critical value and less than or equal to its 1 % critical value, the item tested is called a
“straggler” and is indicated by a single asterisk. If the test statistic is greater than its 1 % critical value, the
item is called a “statistical outlier” and is indicated by a double asterisk.
b) Next, it is investigated whether the stragglers and/or statistical outliers can be explained by some technical
error, e.g. a slip in performing the measurement, an error in computation, a simple clerical error in
transcribing a test result or analysis of the wrong sample. Where the error was one of the computation or
transcription type, the suspect result should be replaced by the correct value. Where the error was from
analysing a wrong sample, the result should be placed in its correct cell. After such correction has been
made, the examination for stragglers or outliers should be repeated. If the explanation of the technical error
is such that it proves impossible to replace the suspect test result, then it should be discarded as a “genuine”
outlier that does not belong to the experiment proper.
c) When any stragglers or statistical outliers, or both, remain that have not been explained or rejected as
belonging to an outlying laboratory, the stragglers are retained as correct items and the statistical outliers
are discarded unless the statistician for good reason decides to retain them.
3.3.44
per cent error
relative error expressed as a percentage
3.3.45
platform
device or combination of devices and technologies that supports an analytical procedure
3.3.46
positive process control
well-characterized reference sample containing a detectable amount of an analyte
Note 1 to entry: The positive process control goes through exactly the same process steps as the test samples.
3.3.47
practicability
ease of operations, in terms of sample throughput and costs, to achieve the required performance
criteria and thereby meet the specified purpose
3.3.48
precision
closeness of agreement between independent test/measurement results obtained under stipulated
conditions
Note 1 to entry: Precision depends only on the distribution of random errors and does not relate to the true value
or to the specified value.
Note 2 to entry: The measure of precision is usually expressed in terms of imprecision and computed as a
standard deviation of the test results. Less precision is reflected by a larger standard deviation.
Note 3 to entry: Quantitative measures of precision depend critically on the stipulated conditions. Repeatability
and reproducibility conditions are particular sets of extreme conditions.
Note 4 to entry: Intermediate conditions between these two extreme conditions are also conceivable, when one
or more factors within a laboratory (intralaboratory, e.g. the operator, the equipment used, the calibration of
the equipment used, the environment, the batch of reagent and the elapsed time between measurements) are
allowed to vary and are useful in specified circumstances.
Note 5 to entry: Precision is normally expressed in terms of standard deviation.
3.3.49
qualitative method
binary method
method of analysis with two possible outcomes
3.3.50
quality assurance
all planned and systematic actions necessary to provide adequate confidence that analytical results
will satisfy given requirements for quality
3.3.51
quantitative analysis
quantitative method
analytical method or analysis where the amount or concentration of an analyte is determined and
expressed as a numerical value in appropriate units
3.3.52
range of reliable signal
ability (within a given range) to provide results that are directly proportional to the concentration or
copy number, or both, of the external measurement standard (or reference material)
3.3.53
rational method of analysis
method that determines identifiable chemical(s) or other analyte(s) for which there can be several
equivalent methods of analysis available
3.3.54
recovery
recovery factor
proportion of the amount of analyte detected in a final measurement
Note 1 to entry: An analyte can be naturally present or added to (e.g. spiked control), or both, in the portion of
test material measured.
Note 2 to entry: Recovery is assessed by the ratio R = C / C of the observed concentration or amount C
obs ref obs
obtained by the application of an analytical procedure to a material containing analyte at a reference level C .
ref
C is:
ref
a) a reference material certified value;
b) measured by an alternative definitive method;
c
...
NORME ISO
INTERNATIONALE 16577
Deuxième édition
2022-08
Analyse de biomarqueurs
moléculaires — Vocabulaire pour les
méthodes d’analyse de biomarqueurs
moléculaires dans l’agriculture et la
production agroalimentaire
Molecular biomarker analysis — Vocabulary for molecular biomarker
analytical methods in agriculture and food production
Numéro de référence
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publication ne peut être reproduite ni utilisée sous quelque forme que ce soit et par aucun procédé, électronique ou mécanique,
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Tél.: +41 22 749 01 11
E-mail: copyright@iso.org
Web: www.iso.org
Publié en Suisse
ii
Sommaire Page
Avant-propos .iv
Introduction .v
1 Domaine d’application . 1
2 Références normatives .1
3 Termes et définitions . 1
3.1 Bioinformatique . 1
3.2 Immunologie . 3
3.3 Métrologie . 4
3.4 Biologie moléculaire . 21
3.5 Génétique moléculaire .28
3.6 Technologie d’amplification de l’acide nucléique (TAAN) . 32
3.7 Séquençage d’acide nucléique . .44
3.8 Pathologie .49
3.9 Statistiques et échantillonnage .49
Bibliographie .53
Index .54
iii
Avant-propos
L’ISO (Organisation internationale de normalisation) est une fédération mondiale d’organismes
nationaux de normalisation (comités membres de l’ISO). L’élaboration des Normes internationales est
en général confiée aux comités techniques de l’ISO. Chaque comité membre intéressé par une étude
a le droit de faire partie du comité technique créé à cet effet. Les organisations internationales,
gouvernementales et non gouvernementales, en liaison avec l’ISO participent également aux travaux.
L’ISO collabore étroitement avec la Commission électrotechnique internationale (IEC) en ce qui
concerne la normalisation électrotechnique.
Les procédures utilisées pour élaborer le présent document et celles destinées à sa mise à jour sont
décrites dans les Directives ISO/IEC, Partie 1. Il convient, en particulier, de prendre note des différents
critères d’approbation requis pour les différents types de documents ISO. Le présent document a été
rédigé conformément aux règles de rédaction données dans les Directives ISO/IEC, Partie 2 (voir www.
iso.org/directives).
L’attention est attirée sur le fait que certains des éléments du présent document peuvent faire l’objet de
droits de propriété intellectuelle ou de droits analogues. L’ISO ne saurait être tenue pour responsable
de ne pas avoir identifié de tels droits de propriété et averti de leur existence. Les détails concernant
les références aux droits de propriété intellectuelle ou autres droits analogues identifiés lors de
l’élaboration du document sont indiqués dans l’Introduction et/ou dans la liste des déclarations de
brevets reçues par l’ISO (voir www.iso.org/brevets).
Les appellations commerciales éventuellement mentionnées dans le présent document sont données
pour information, par souci de commodité, à l’intention des utilisateurs et ne sauraient constituer un
engagement.
Pour une explication de la nature volontaire des normes, la signification des termes et expressions
spécifiques de l’ISO liés à l’évaluation de la conformité, ou pour toute information au sujet de l’adhésion
de l’ISO aux principes de l’Organisation mondiale du commerce (OMC) concernant les obstacles
techniques au commerce (OTC), voir www.iso.org/avant-propos.
Le présent document a été élaboré par le comité technique ISO/TC 34, Produits alimentaires, sous-
comité SC 16, Méthodes horizontales pour l’analyse moléculaire de biomarqueurs.
La présente seconde édition annule et remplace la première édition (ISO 16577:2016), qui a fait l’objet
d’une révision technique. Les principales modifications apportées sont les suivantes:
— mise à jour des définitions et ajout de nouvelles définitions;
— correction d’erreurs typographiques.
Il convient que l’utilisateur adresse tout retour d’information ou toute question concernant le présent
document à l’organisme national de normalisation de son pays. Une liste exhaustive desdits organismes
se trouve à l’adresse www.iso.org/fr/members.html.
iv
Introduction
Les méthodes d’analyse de biomarqueurs moléculaires dans l’agriculture et la production agroalimentaire
couvrent un large spectre de technologies moléculaires, y compris, mais sans s’y limiter, l’analyse des
acides nucléiques, des protéines, des lipides et des glycosides pour l’identification et la quantification
des biomarqueurs, l’identification variétale et la détection d’agents pathogènes végétaux. Le présent
document inclut la terminologie relative aux méthodes et aux procédés biomoléculaires dans la chaîne
alimentaire, de la production primaire à la consommation, ainsi qu’aux matériaux de reproduction
végétale et animale, en particulier tel qu’appliqué à l’échantillonnage, aux méthodes d’essai et d’analyse,
aux spécifications des produits, à la sécurité des aliments et des aliments pour animaux, ainsi qu’aux
exigences et au management de la qualité pour l’emballage, le stockage et le transport. Il comprend
des termes présentant un intérêt métrologique dans l’analyse d’aliments et de produits alimentaires,
tels que ceux du Codex Alimentarius et ceux appliqués aux essais sur les organismes génétiquement
modifiés (OGM). Il est important de proposer un recueil harmonisé de termes pour que ces termes
soient utilisés de manière précise et cohérente dans l’ensemble de ce domaine de normalisation.
Les termes contenus dans le présent document respectent les principes fondamentaux FAIR, c’est-à-
dire qu’ils sont faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables. Ils servent de base pour la
terminologie appliquée aux méthodes horizontales pour l’analyse de biomarqueurs moléculaires des
produits alimentaires.
v
NORME INTERNATIONALE ISO 16577:2022(F)
Analyse de biomarqueurs moléculaires — Vocabulaire
pour les méthodes d’analyse de biomarqueurs
moléculaires dans l’agriculture et la production
agroalimentaire
1 Domaine d’application
Le présent document définit les termes associés aux méthodes horizontales d’analyse de biomarqueurs
moléculaires dans l’agriculture et la production alimentaire.
2 Références normatives
Le présent document ne contient aucune référence normative.
3 Termes et définitions
L’ISO et l’IEC tiennent à jour des bases de données terminologiques destinées à être utilisées en
normalisation, consultables aux adresses suivantes:
— ISO Online browsing platform: disponible à l’adresse https:// www. iso. org/o bp
— IEC Electropedia: disponible à l’adresse https:// www.e lectropedia. org/
3.1 Bioinformatique
3.1.1
analyse bioinformatique
bioinformatique
examen pluridisciplinaire de données des sciences de la vie en utilisant la technologie de l’information
comme partie intégrante de la méthodologie, ainsi que comme référence à des «réseaux» d’analyse pour
comprendre et interpréter ces données biologiques
Note 1 à l'article: Les données des sciences de la vie comprennent la génomique (y compris le séquençage,
le séquençage massivement parallèle, la métagénomique, l’épigénomique et la génomique fonctionnelle),
la transcriptomique, la translatomique, la protéomique, la métabolomique, la lipidomique, la glycomique,
l’enzymologie, l’immunochimie, l’imagerie des sciences de la vie, la biologie de synthèse, la biologie des systèmes,
la médecine des systèmes et les domaines associés.
3.1.2
format FASTA
format de texte permettant de représenter soit des séquences de nucléotides soit des séquences
(protéiques) d’acides aminés à l’aide de codes à un seul caractère
Note 1 à l'article: Une séquence au format FASTA commence par une description d’une seule ligne, suivie des
lignes de données de la séquence. La ligne de description (defline) se distingue des données de séquence par
le symbole «supérieur» (>) à son début. Il est recommandé que toutes les lignes de texte contiennent moins de
80 caractères.
Note 2 à l'article: Voici un exemple de séquence au format FASTA:
>P01013 GENE X PROTEIN (OVALBUMIN-RELATED)
QIKDLLVSSSTDLDTTLVLVNAIYFKGMWKTAFNAEDTREMPFHVTKQESKPVQMMCMNNSFNVATLPAEKMKILELP-
FASGDLSMLVLLPDEVSDLERIEKTINFEKLTEWTNPNTMEKRRVKVYLPQMKIEEKYNLTSVLMALGMTDLFIPSANL-
TGISSAESLKISQAVHGAFMELSEDGIEMAGSTGVIEDIKHSPESEQFRADHPFLFLIKHNPTNTIVYFGRYWSP*
Note 3 à l'article: Il n’est pas autorisé de laisser de lignes vides au milieu d’une séquence au format FASTA.
Les séquences sont représentées selon les codes d’acides nucléiques et d’acides aminés normalisés de l’IUB/
IUPAC, à l’exception de ce qui suit:
— les lettres minuscules sont acceptées, elles sont ensuite retranscrites en majuscules;
— un seul tiret ou trait d’union peut être utilisé pour représenter un espace libre d’une longueur indéterminée;
— les caractères U et * sont acceptés dans les séquences d’acides aminés.
Il est courant de terminer la séquence par un «*» (astérisque) et de laisser une ligne blanche entre la description
et la séquence.
3.1.3
format FASTQ
fichiers FASTQ
format de texte destiné aux fichiers de séquences d’acide nucléique qui comprennent la séquence et les
scores de qualité Q ou Phred par base
Note 1 à l'article: Les fichiers FASTQ sont constitués d’une ligne de définition qui contient un identifiant de lecture
et, éventuellement, d’autres informations, des appels de bases de nucléotides, une deuxième ligne de description
(ligne de définition), ainsi que les scores de qualité par base, le tout sous forme de texte.
Note 2 à l'article: Il existe de nombreuses variantes de formats FASTQ.
Note 3 à l'article: Les termes et les formats suivants sont généralement définis:
— séparateur décimal: [0-9]+ | \s[0-9]+
— Phred-33 ASCII: [\!\"\#\$\%\&\'\(\)\*\+,\-\.\/0-9:;<=>\?\@A-I]+
— Phred-64 ASCII: [\@A-Z\[\\\]\^_`a-h]+
Note 4 à l'article: Il convient que la longueur de la chaîne de qualité soit égale à celle de la séquence.
Note 5 à l'article: Dans un nombre limité de cas, des log-odds ou des valeurs de qualité numériques non ASCII
se succèderont au cours de l’envoi d’une archive de lecture de séquence (SRA). Les fichiers issus de différentes
plateformes utilisant ce format sont acceptables:
@; ; +
vide>;
Note 6 à l'article: Lorsque chaque instance d’identifiant, de bases et de qualités est séparée par une nouvelle
ligne, les informations supplémentaires ajoutées en dehors des exemples < identifiant et informations
attendues > risquent d’être rejetées/ignorées. Comme indiqué ci-dessus, la chaîne de qualité peut être constituée
de scores Phred numériques séparés par des espaces ou une chaîne ASCII de scores Phred accompagnée de la
valeur de caractère ASCII = score Phred, suivie d’une constante de décalage pour placer les caractères ASCII dans
la plage de caractères imprimables. Deux décalages prédominent: 33 (0 = !) et 64 (0=@).
3.1.4
métadonnée
donnée apportant des informations concernant un ou plusieurs aspects des ensembles de données
(«données décrivant d’autres données»)
EXEMPLE Moyens de création des données, destination des données, taille du fichier, qualité des données,
source des données.
Note 1 à l'article: Les métadonnées sont utilisées pour résumer des informations de base concernant des données,
ce qui peut faciliter le suivi et le traitement de données spécifiques.
3.2 Immunologie
3.2.1
anticorps
Ac
protéines hôtes produites en réponse à la présence de molécules, d’organismes ou d’autres agents
étrangers dans l’organisme
Note 1 à l'article: Les anticorps sont des réactifs utiles qui peuvent se lier à certains antigènes avec une affinité
très élevée.
Note 2 à l'article: Chez les animaux, les anticorps sont principalement synthétisés par les cellules plasmatiques,
des cellules terminalement différenciées de la lignée des lymphocytes B, et circulent dans le sang et la lymphe où
ils se lient aux antigènes.
3.2.2
spécificité des anticorps
capacité d’un anticorps à se lier spécifiquement à un déterminant antigénique (épitope), mais non à
d’autres structures similaires de cet antigène ou d’autres antigènes
3.2.3
antigène
Ag
molécule, macromolécule ou structure moléculaire, contenant des épitopes qui peuvent être liées par
des anticorps (Ac), des cellules B ou des cellules T
Note 1 à l'article: La présence d’antigènes chez les vertébrés peut déclencher une réponse immunitaire.
Note 2 à l'article: Le site de liaison à l’antigène d’un anticorps est formé par les régions variables des chaînes
légères et lourdes.
3.2.4
réactif bloquant
composé utilisé pour saturer les sites résiduels de liaison non spécifique
Note 1 à l'article: Des agents bloquants sont généralement utilisés dans le cadre de la préparation des plaques
ELISA: le blocage de la plaque à l’aide d’une protéine non réactive permet d’éviter l’adsorption non spécifique de
protéines ajoutées lors des étapes ultérieures et du stockage des plaques ELISA.
Note 2 à l'article: Un réactif bloquant peut être utilisé pour réduire le bruit de fond dans les méthodes
d’hybridation de protéines ou d’acides nucléiques.
3.2.5
conjugué
matériel produit en liant deux substances ou plus par une liaison covalente par l’intermédiaire de
groupes chimiques
Note 1 à l'article: Les conjugués d’anticorps couplés à des fluorochromes (par exemple une entité chimique telle
qu’une molécule ou un groupe, qui émet de la lumière en réponse à une excitation par absorption de lumière
incidente, des substances radiomarquées, de l’or ou des enzymes) sont souvent utilisés dans les immunoanalyses.
3.2.6
dosage d’immunoadsorption par enzyme liée
ELISA
essai in vitro de dosage qualitatif, semi-quantitatif ou quantitatif qui combine les anticorps couplés à
une enzyme et un substrat de façon à obtenir un produit réactionnel coloré ou émetteur de fluorescence
3.2.7
épitope
déterminant antigénique
composants d’un antigène localisés dans l’espace auxquels un anticorps se lie pouvant être formés par
des séquences d’acides aminés contigus ou non contigus et des haptènesNote 1 à l’article: L’association
d’un Ac et d’un Ag implique de multiples interactions non covalentes entre l’épitope (le site de liaison
sur l’Ag) et les paratopes (le site de liaison sur l’Ac).
3.2.8
dispositif à débit latéral
LFD
essai sur membrane à débit latéral
bandelette à débit latéral
LFS
méthode immunologique dans laquelle les anticorps sont liés à des zones spécifiques sur une membrane
poreuse constituée d’une ou plusieurs couches et dans laquelle un échantillon liquide est appliqué à une
extrémité de la membrane et progresse par capillarité à travers les zones de réactifs, généralement
avec l’aide d’un absorbant placé à l’extrémité opposée de la membrane
Note 1 à l'article: En général, une «ligne témoin» colorée située à l’opposé de l’extrémité de la bandelette qui
est insérée dans l’échantillon indique si l’essai a réussi. Les résultats de l’essai sont indiqués par la présence ou
l’absence d’une ou plusieurs lignes d’essai supplémentaires entre le point d’application de l’échantillon et la «ligne
témoin».
Note 2 à l'article: Les méthodes immunologiques constituent la forme la plus courante de LFD, mais d’autres
systèmes de reconnaissance biologique, à hybridation d’acides nucléiques par exemple, sont également utilisés.
3.2.9
anticorps monoclonal
Acm
population de molécules d’anticorps qui partagent la même séquence d’acides aminés, se lient au même
épitope et sont produites par une lignée cellulaire issue d’une seule cellule clonale ou générées de
manière recombinante
3.2.10
anticorps polyclonal
population de molécules d’anticorps sécrétées par différentes lignées de cellules B qui réagissent contre
un antigène spécifique, chacun identifiant potentiellement un épitope différent
3.3 Métrologie
3.3.1
erreur absolue
résultat d’une mesure moins la valeur vraie du mesurande
3.3.2
conformité
similarité de résultats cohérents issus d’une méthode qualitative (c’est-à-dire tous deux positifs ou
tous deux négatifs) obtenus à partir d’individus d’essai identiques analysés dans un même laboratoire,
dans des conditions de répétabilité
3.3.3
exactitude
étroitesse de l’accord entre un résultat d’essai ou un résultat de mesure et une valeur de référence
Note 1 à l'article: Le terme «exactitude», appliqué à un ensemble de résultats d’essai ou de mesure, implique une
combinaison de composantes aléatoires et d’une erreur systématique commune ou d’une composante de biais.
Note 2 à l'article: Lorsqu’il est appliqué à une méthode de mesure, le terme «exactitude» fait référence à une
combinaison de justesse et de fidélité.
3.3.4
analyte
constituant d’un système à analyser
Note 1 à l'article: Cette définition peut être appliquée à des méthodes d’analyse de biologie moléculaire,
par exemple aux protéines, aux lipides, à l’ARN ou à l’ADN.
3.3.5
applicabilité
adéquation à l’objectif
domaine d’application de la méthode visant à identifier la matrice, l’analyte ou les espèces soumises
au mesurage, leur plage de concentration et le type d’étude ou de surveillance, ou les deux objectifs
auxquels le mode opératoire est adapté, à en juger par ses caractéristiques de performance
Note 1 à l'article: Outre l’indication de la plage de performance satisfaisante pour chaque facteur, la déclaration
d’applicabilité (domaine d’application) peut comprendre des avertissements concernant des interférences
connues provenant d’autres analytes ou l’inapplicabilité à certaines matrices ou situations.
3.3.6
gamme d’applicabilité
domaine de quantification
gamme dynamique
intervalle de grandeur dans lequel il a été démontré, par un essai interlaboratoires ou toute autre forme
de validation appropriée (par exemple à l’aide de matériaux de référence ou de dilutions) que le mode
opératoire d’analyse offre un niveau approprié de fidélité et d’exactitude
3.3.7
bruit de fond
niveau intrinsèque du signal résultant des instruments, des réactifs et des consommables utilisés dans
la réaction
3.3.8
ligne de base
niveau de détection ou point auquel une réaction atteint une intensité de signal au-dessus du niveau du
bruit de fond
Note 1 à l'article: La ligne de base est utilisée dans le cadre d’analyses de réaction de polymérisation en chaîne
quantitative et peut être définie automatiquement par l’instrument ou être déterminée manuellement.
3.3.9
biais
biais de mesure
différence entre l’espérance mathématique du résultat d’essai ou du résultat de mesure et la valeur
vraie ou la valeur conventionnelle d’une grandeur
Note 1 à l'article: Le biais est l’erreur systématique totale par opposition à l’erreur aléatoire. Il est possible qu’une
ou plusieurs composantes d’erreurs systématiques contribuent au biais. Une différence systématique importante
par rapport à la valeur de référence acceptée est reflétée par une grande valeur du biais.
Note 2 à l'article: Le biais (erreur de justesse) d’un instrument de mesure est normalement estimé en prenant
la moyenne de l’erreur d’indication sur le nombre approprié d’observations répétées. L’erreur d’indication est
«l’indication de l’instrument de mesure moins une valeur vraie de la grandeur d’entrée correspondante».
Note 3 à l'article: L’espérance est la valeur attendue d’une variable aléatoire, par exemple une valeur consensuelle
ou une estimation moyenne à long terme d’une erreur de mesure systématique.
3.3.10
résultat binaire
résultat qualitatif
résultat d’une méthode d’analyse qui ne peut donner que deux résultats possibles
3.3.11
étalonnage
opération qui, dans des conditions spécifiées, établit en une première étape une relation entre les
valeurs et les incertitudes de mesure associées qui sont fournies par des étalons et les indications
de mesure correspondantes avec les incertitudes associées, puis utilise, en une seconde étape,
cette information pour établir une relation permettant d’obtenir un résultat de mesure à partir d’une
indication de mesure
Note 1 à l'article: Un étalonnage peut être exprimé sous la forme d’un énoncé, d’une fonction d’étalonnage,
d’un diagramme d’étalonnage, d’une courbe d’étalonnage ou d’une table d’étalonnage. Dans certains cas, il peut
consister en une correction additive ou multiplicative de l’indication avec une incertitude de mesure associée.
Note 2 à l'article: Il convient de ne pas confondre l’étalonnage avec l’ajustage d’un système de mesure, souvent
appelé improprement «auto-étalonnage», ni avec la vérification de l’étalonnage.
Note 3 à l'article: Il arrive souvent que la première étape indiquée dans la définition ci-dessus soit perçue comme
l’étalonnage.
3.3.12
matériau de référence certifié
MRC
matériau de référence, accompagné d’une documentation délivrée par un organisme faisant autorité
et fournissant une ou plusieurs valeurs de propriétés spécifiées avec les incertitudes et les traçabilités
associées, en utilisant des procédures valables
Note 1 à l'article: La documentation mentionnée est délivrée sous la forme d’un «certificat».
Note 2 à l'article: Les modes opératoires pour la production et la certification de MRC sont fournis, par exemple,
dans l’ISO 17034 et l’ISO Guide 35.
Note 3 à l'article: Dans la définition, le terme «incertitude» peut désigner soit une incertitude de mesure,
soit l’incertitude associée à la valeur d’une propriété qualitative, telle que l’identité ou la séquence. Le terme
«traçabilité» peut désigner soit la traçabilité métrologique d’une valeur, soit la traçabilité de la valeur d’une
propriété qualitative.
Note 4 à l'article: Les valeurs spécifiées des MRC nécessitent une traçabilité métrologique avec l’incertitude de
mesure associée.
3.3.13
coefficient de variation
C
v
DÉCONSEILLÉ: écart-type relatif
écart-type divisé par la moyenne
Note 1 à l'article: Le coefficient de variation est généralement exprimé en pourcentage.
3.3.14
détection colorimétrique
méthode de détection d’analytes par mesurage d’un signal colorimétrique, en général au moyen d’un
spectrophotomètre
EXEMPLE Une méthode de détection d’hybridation à l’aide de sondes ADN immobilisées mesurant un signal
colorimétrique.
1)
Note 1 à l'article: Un fluorophore comme le SYBR® Green peut également être utilisé.
Note 2 à l'article: Un système de détection lié à une enzyme (couplé à une enzyme) est souvent utilisé pour
mesurer le signal colorimétrique dans le cadre d’analyses ELISA.
1) SYBR® Green est un exemple de produit adapté disponible dans le commerce. Cette information est donnée
à l’intention des utilisateurs du présent document et ne signifie nullement que l’ISO approuve l’emploi du produit
ainsi désigné.
Note 3 à l'article: L’or colloïdal est également utilisé à cette fin dans les dispositifs à débit latéral.
Note 4 à l'article: La colorimétrie peut être qualitative ou quantitative.
3.3.15
concordance
similarité des résultats ou accord entre ceux-ci (qu’ils soient positifs ou négatifs) obtenus à partir
d’individus d’essai identiques ayant fait l’objet d’une analyse qualitative dans deux laboratoires
différents
3.3.16
valeur conventionnelle
DÉCONSEILLÉ: valeur vraie conventionnelle d’une grandeur
ensemble d’un nombre et d’une référence constituant l’expression quantitative d’une grandeur attribuée
à une grandeur par accord dans un objectif donné
Note 1 à l'article: Une valeur conventionnelle est quelquefois une estimation d’une valeur vraie.
Note 2 à l'article: Une valeur conventionnelle est généralement considérée comme associée à une incertitude de
mesure convenablement petite, qui peut être effectivement considérée comme étant nulle.
3.3.17
valeur critique
quantité ou concentration nette dont le dépassement conduit, pour une probabilité d’erreur donnée, α, à
la décision selon laquelle la concentration ou quantité d’analyte dans le matériau analysé est supérieure
à celle présente dans le matériau à blanc:
ˆ
PLL >=L 0 ≤ α
()
rC
où
P est la fonction de probabilité;
r
ˆ
est la valeur estimée;
L
L est la valeur critique;
C
L est la valeur attendue ou la valeur vraie
Note 1 à l'article: La définition de la valeur critique est importante pour définir la limite de détection (LOD).
La valeur critique L est estimée de la manière suivante:
C
L = t s
C 1-αν o
où t est la variable t de Student, fondée sur ν degrés de liberté pour un intervalle de confiance unilatéral à 1–α
1-αν
et s est l’écart-type de l’échantillon.
o
Note 2 à l'article: Si L présente une distribution normale avec une variance connue, à savoir ν = ∞ avec une
défaillance α de 0,05, alors L = 1,645s .
C o
Note 3 à l'article: Il convient de ne pas interpréter un résultat en deçà de L portant à la décision «non détecté»,
C
comme la preuve de l’absence d’analyte. Il n’est pas recommandé de consigner ce type de résultats comme «zéro»
ou «< LOD».
Note 4 à l'article: Il convient de toujours consigner la valeur estimée, ainsi que son incertitude.
3.3.18
méthode de définition d’analyse
méthode empirique d’analyse
méthode conventionnelle d’analyse
méthode dans laquelle la grandeur estimée est simplement le résultat obtenu en suivant le mode
opératoire établi
Note 1 à l'article: Les méthodes de définition d’analyse sont utilisées à des fins qui ne peuvent pas être traitées
par des méthodes rationnelles.
Note 2 à l'article: Le biais dans les méthodes de définition est conventionnellement zéro.
3.3.19
erreur
différence entre la valeur mesurée d’une grandeur et une valeur de référence
Note 1 à l'article: Le concept d’«erreur» de mesure peut être utilisé: a) lorsqu’il existe une valeur de référence
unique à laquelle se rapporter, ce qui a lieu si l’on effectue un étalonnage au moyen d’un étalon dont la valeur
mesurée a une incertitude de mesure négligeable ou si une valeur conventionnelle est donnée, auquel cas l’erreur
de mesure est connue, et b) si un mesurande est censé être représenté par une valeur vraie unique ou un ensemble
de valeurs vraies d’étendue négligeables, auquel cas l’erreur de mesure est inconnue.
3.3.20
incertitude élargie
produit d’une incertitude-type composée et d’un facteur supérieur au nombre un
Note 1 à l'article: Le facteur dépend du type de la loi de probabilité de la grandeur de sortie dans un modèle de
mesure et de la probabilité de couverture choisie.
Note 2 à l'article: Le terme «facteur» dans cette définition désigne un facteur d’élargissement.
Note 3 à l'article: L’incertitude de mesure élargie est également appelée «incertitude élargie».
3.3.21
faux négatif
erreur consistant à ne pas rejeter une hypothèse nulle alors qu’en fait, l’hypothèse n’est pas vraie
Note 1 à l'article: Un faux négatif est le résultat obtenu par un échantillon positif qui a été classé comme étant
négatif par la méthode/analyse.
3.3.22
taux de faux négatifs
probabilité qu’un échantillon pour essai positif connu ait été classé comme négatif par la méthode
Note 1 à l'article: Le taux de faux négatif est le nombre de positifs connus mal classés divisé par le nombre total
d’échantillons pour essai positifs.
3.3.23
faux positif
erreur consistant à rejeter une hypothèse nulle alors qu’en réalité, elle est vraie
Note 1 à l'article: Un faux positif est le résultat obtenu par un échantillon négatif qui a été classé comme étant
positif par la méthode/analyse.
3.3.24
taux de faux positifs
probabilité qu’un échantillon pour essai négatif connu ait été classé comme positif par la méthode
Note 1 à l'article: Le taux de faux positif est le nombre de négatifs connus mal classés divisé par le nombre total
d’échantillons pour essai négatifs.
3.3.25
bonnes pratiques de laboratoire
BPL
ensemble des règles et règlements émis par un organisme officiel ou par un organisme de normalisation,
ou bonnes pratiques généralement admises destinées à être appliquées en laboratoire, qui établissent
des lignes directrices méthodologiques générales relatives aux modes opératoires de laboratoire et à la
gestion des enregistrements
Note 1 à l'article: Les BPL dans un environnement réglementé désignent un ensemble d’exigences qui guident la
manière de planifier, de réaliser, de surveiller, d’enregistrer, de consigner et d’archiver des études en laboratoire
afin de garantir la crédibilité et la traçabilité des données transmises aux autorités de réglementation.
Ces exigences peuvent varier d’un pays à l’autre.
3.3.26
HorRat
paramètre de performance normalisé indiquant l’acceptabilité des méthodes d’analyse eu égard à la
fidélité interlaboratoires (reproductibilité)
Note 1 à l'article: Le HorRat est le rapport du coefficient de variation de reproductibilité observé parmi
les laboratoires, calculé à partir des données de performance réelles (C ) par rapport à la C prévue
V,R V,R
correspondante calculée grâce à la l’équation Horwitz:
–0,15
C = 2C
V,R_prévue
où C est la concentration exprimée sous forme de fraction massique (le numérateur et le dénominateur étant
exprimés dans les mêmes unités).
Note 2 à l'article: Les valeurs normales se situent entre 0,5 et 2 (afin de vérifier le calcul approprié de la C
V,R
−6
prévue, il convient qu’une C de 10 donne une C prévue de 16 %).
V,R
Note 3 à l'article: S’il est appliqué à des études intralaboratoires, la plage normale du HorRat(r) est de 0,30 à 1,30.
Note 4 à l'article: Pour des concentrations inférieures à 0,12 mg/kg, il convient d’utiliser l’écart-type prévu
de 22 %.
3.3.27
individu d’essai identique
objet de mesure identique
échantillon préparé qui est supposé identique pour les besoins prévus de mesurage du mesurande
3.3.28
identité préservée
méthode ou système visant à maintenir la séparation et à documenter l’identité d’un produit
3.3.29
coefficient de corrélation intraclasse
CCI
mesure de la fiabilité de mesurages réalisés par différents groupes
Note 1 à l'article: Les groupes dans ce contexte correspondent aux différents laboratoires avec deux résultats ou
plus mesurés sur des individus d’essai identiques (par exemple nombre de copies d’ADN, % de masse, nombre de
graines).
Note 2 à l'article: Ce coefficient représente la concordance entre au moins deux résultats mesurés sur des
individus d’essai identiques.
3.3.30
élément
entité
toute chose pouvant être décrite et considérée séparément
3.3.31
essai de performance du laboratoire
essai d’aptitude
étude consistant à confier la réalisation d’un mesurage ou plus indépendamment à un groupe de
laboratoires sur un ou plusieurs échantillons pour essai stables et homogènes à l’aide de la méthode
sélectionnée ou utilisée par chaque laboratoire du groupe et à comparer les résultats déclarés à ceux
obtenus par d’autres laboratoires ou à la valeur de référence connue ou consensuelle, généralement
dans le but d’améliorer la performance du laboratoire
Note 1 à l'article: Les essais de performance du laboratoire peuvent servir à étayer la démarche d’accréditation
des laboratoires ou à vérifier leurs performances. Si un essai est réalisé par un organisme détenant un pouvoir de
contrôle de gestion vis-à-vis des laboratoires participants (contrôle organisationnel, réglementaire, contractuel
ou accréditation), la méthode peut être spécifiée ou la sélection peut être limitée à une liste de méthodes
approuvées ou équivalentes. Dans ces cas de figure, un unique échantillon pour essai ne suffit pas à juger les
performances.
Note 2 à l'article: Un essai de performance du laboratoire peut servir à sélectionner une méthode d’analyse qui
sera utilisée dans le cadre d’un essai de performance de la méthode. Si tous les laboratoires, ou un sous-groupe
suffisamment vaste de laboratoires, emploient la même méthode, l’essai peut également être interprété à titre
d’essai de performance de la méthode, sous réserve que les échantillons pour essai couvrent l’intervalle de
concentrations de l’analyte.
Note 3 à l'article: Les laboratoires d’un même organisme recourant à des installations, des instruments et des
matériaux d’étalonnage indépendants sont considérés comme des laboratoires différents.
3.3.32
limite de détection
LOD
limite de détection
quantité ou concentration nette vraie de l’analyte dans le matériau à analyser qui conduira, avec une
probabilité (1-β), à la conclusion selon laquelle la concentration ou quantité d’analyte dans le matériau
analysé est supérieure à celle présente dans le matériau à blanc
Note 1 à l'article: La LOD est définie comme suit:
ˆ
PLL ≤=| LL = β
()
r cD
où
P est la fonction de probabilité;
r
ˆ est la valeur estimée;
L
L est la valeur critique;
c
L est la valeur attendue ou la valeur vraie;
L est la LOD.
D
Note 2 à l'article: La LOD est estimée de la manière suivante:
L ≈ 2t σ
D 1-αν o
où
L est la LOD;
D
α = β;
t est la valeur de distribution t de Student, fondée sur ν degrés de liberté pour un intervalle de
1-αν
confiance unilatéral de 1-α;
σ est l’écart-type de la valeur vraie (attendue).
o
Note 3 à l'article: L = 3,29 σ , lorsque l’incertitude de la valeur moyenne (attendue) du blanc est négligeable,
D o
α = β = 0,05 et L suit une loi normale de distribution avec une variance constante connue. Toutefois, la L n’est pas
D
simplement définie comme un facteur fixe (par exemple, 3, 6.) de multiplication de l’écart-type d’un bruit de fond
de solution pure. Une LOD calculée de cette façon peut être fortement faussée. L’estimation correcte de la L peut
D
prendre en compte les degrés de liberté, α et β, et la distribution de L en fonction de facteurs d’influence tels que
la concentration de l’analyte, les effets de la matrice et les interférences.
Note 4 à l'article: Cette définition sert de fondement au traitement des exceptions par rapport au cas simple
qui est décrit, c’est-à-dire qui impliquent des distributions autres que la loi normale et une hétéroscédasticité
(par exemple, processus (de Poisson) de «comptage» tels que ceux utilisés pour une réaction de polymérisation
en chaîne en temps réel).
Note 5 à l'article: Il est essentiel de spécifier le processus de mesure pris en compte, car les distributions,
les écarts-types et les blancs peuvent être considérablement différents d’un processus de mesure à l’autre.
Note 6 à l'article: À la L , une identification positive peut être faite avec un niveau de confiance raisonnable et/ou
D
préalablement déterminé dans une matrice définie en utilisant une méthode d’analyse spécifique.
Note 7 à l'article: Une détermination empirique fondée sur les résultats d’un essai interlaboratoires est baptisée
«LOD pratique». Elle est définie comme la plus petite quantité relative de l’ADN cible qui peut être détectée,
pour un nombre connu (déterminé/estimé) de copies du taxon cible. La LOD pratique est liée à la prise d’essai et
à la qualité/quantité de matrice d’ADN, et L = 3,29 σ , ce qui représente la LOD absolue de la méthode avec une
D o
confiance de 95 %.
Note 8 à l'article: Dans le cadre d’une analyse qualitative, une estimation de la L est mesurée à la POD choisie.
D
La L peut être déterminée de manière distincte uniquement dans le cas d’une méthode quantitative.
D
3.3.33
limite de détection pour une plateforme d’analyse par microréseaux
LODP
plus petite quantité relative d’étalon externe (ou de matériau de référence) qui peut être détectée lors
d’analyses à un niveau de confiance de 95 %, à une concentration et/ou à un nombre (déterminé/estimé)
connu de copies d’étalon externe (ou de matériau de référence)
3.3.34
limite de quantification
LOQ
limite de quantification
caractéristique de performance de méthode généralement exprimée en termes de signal ou de mesurage
(valeur vraie) qui produira des estimations avec un coefficient de variation de reproductibilité spécifié
(C ), généralement inférieur à 25 %
V,R
Note 1 à l'article: La LOQ est estimée de la manière suivante:
L = k σ , k = 1/ C
Q Q Q Q V,R
où
L est la LOQ;
Q
σ est l’écart-type à ce point;
Q
k est le facteur de multiplication égal à l’inverse du C sélectionné.
Q V,R
Le C approximatif d’un écart-type σ estimé avec v degrés de liberté est de 1/√2ν.
V,R
Note 2 à l'article: Si σ est connu et constant, alors σ = σ , car l’écart-type de la grandeur estimée ne dépend pas de
Q o
la concentration. En remplaçant k par la valeur de 25 %, cela donne:
Q
L = (25 * σ ) = 25 σ
Q Q o
Dans ce cas, la L est tout simplement égale à 7,60 fois la limite de détection, pour une loi normale de distribution
Q
et α = β = 0,05.
Note 3 à l'article: À la LOQ, une identification positive peut être faite avec un niveau de confiance raisonnable et/
ou préalablement déterminé dans une matrice définie en utilisant une méthode d’analyse spécifique.
Note 4 à l'article: Cette définition sert de fondement au traitement des exceptions par rapport au cas simple
qui est décrit, c’est-à-dire qui impliquent des distributions autres que la loi normale et une hétéroscédasticité
(par exemple, processus (de Poisson) de «comptage» tels que ceux utilisés pour une réaction de polymérisation
en chaîne en temps réel).
Note 5 à l'article: La limite de quantification pratique ou relative est la plus petite quantité relative de l’ADN cible
qui peut être déterminée de manière fiable, pour un nombre connu (déterminé/estimé) de copies de génomes du
taxon cible. La masse moléculaire du génome des espèces étudiées peut être utilisée pour calculer le nombre de
copies.
3.3.35
linéarité
aptitude d’une méthode d’analyse à fournir, dans un domaine donné, une réponse instrumentale ou des
résultats proportionnels à la quantité d’analyte à déterminer dans un échantillon pour laboratoire
Note 1 à l'article: Cette proportionnalité est exprimée par une expression mathématique définie a priori.
Note 2 à l'article: Les limites de linéarité sont les limites expérimentales de concentrations entre lesquelles un
modèle d’étalonnage linéaire peut être appliqué avec une incertitude acceptable.
3.3.36
étude de certification de produit
essai interlaboratoires attribuant une valeur de référence («valeur vraie») à une grandeur (concentration
ou propriété) dans le produit soumis à essai, associée généralement à une incertitude déclarée
Note 1 à l'article: Une étude de certification de produit fait souvent intervenir des laboratoires de référence
sélectionnés pour analyser un matériau de référence candidat à l’aide de méthodes jugées les plus susceptibles de
fournir les estimations de la concentration (ou d’une propriété caractéristique) présentant le plus petit biais et la
plus petite incertitude associée.
3.3.37
matrice
ensemble des composants pertinents d’un échantillon, incluant l’analyte
3.3.38
mesurande
grandeur que l’on veut mesurer
Note 1 à l'article: La spécification d’un mesurande nécessite la connaissance de la nature de grandeur et la
description de l’état du phénomène, du corps ou de la substance dont la grandeur est une propriété, incluant tout
constituant pertinent, et les entités chimiques en jeu.
Note 2 à l'article: En chimie, l’expression «analyte» ou le nom d’une substance ou d’un composé sont quelquefois
utilisés à la place de «mesurande». Cet usage est erroné puisque ces termes ne désignent pas des grandeurs.
3.3.39
procédure de mesure
procédure
mode opératoire normalisé
MON
description détaillée d’un mesurage conformément à un ou plusieurs principes de mesure et à une
méthode de mesure donnée, fondée sur un modèle de mesure et incluant tout calcul destiné à obtenir
un résultat de mesure
Note 1 à l'article: Une procédure est habituellement documentée avec assez de détails pour permettre à un
opérateur d’effectuer un mesurage.
Note 2 à l'article: Une procédure peut inclure une assertion concernant une incertitude cible.
3.3.40
échantillon naturel
échantillon qui contient le mesurande en vertu de ses caractéristiques inhérentes et non par ajout
intentionnel
3.3.41
témoin négatif de processus
échantillon de référence reconnu dépourvu d’analyte cible, qui est soumis aux mêmes étapes opératoires
que les échantillons pour essai
3.3.42
conditions de terrain hors du labor
...
Questions, Comments and Discussion
Ask us and Technical Secretary will try to provide an answer. You can facilitate discussion about the standard in here.
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