IC Buffalo

IC Buffalo

Detecta la presencia de leche de vaca en leche de búfala en tan sólo unos minutos. Cualquier operario podrá analizar la leche en el lugar que sea necesario.

¿Quieres comprobar que tu leche de búfala no está contaminada con leche de vaca?
¿Necesitas verificar que tu queso de mozzarella no contiene leche de vaca?

 

¿CÓMO TE AYUDA?

El test IC Buffalo te ayuda de forma muy sencilla a detectar la presencia de leche de vaca en leche de búfala a la llegada de la planta o antes de la elaboración de tus productos. También puedes realizar el control durante la recogida de leche, en la granja o en el camión. Y verificar la limpieza correcta de cisternas e instalaciones para evitar contaminaciones cruzadas.

Solo hay que mezclar una gota de leche con unas gotas de la solución de análisis e introducir la tira reactiva.

MATRIZ

LECHE CRUDA

LECHE PASTEURIZADA

QUESO

APLICACIONES Y USUARIOS

TANQUE

CAMIÓN

PLANTA

PROCEDIMIENTO DE ENSAYO

1. Mezclar:
Muestra y solución.

2. Esperar:
10 minutos.

3. Resultados:
Lectura visual o con lector IRIS

PRINCIPIO DEL TEST

Test rápido inmunocromatográfico basado en la detección de inmunoglobulinas G (IgG) bovinas mediante anticuerpos específicos.

 

DATOS TÉCNICOS

Límite de detección: 0.5%
Tiempo de ensayo: 10 minutos.
Lectura objetiva: Lector IRIS o lectura visual.

Validaciones:

Validación interna siguiendo las recomendaciones de la AOAC:
Appendix F: Guidelines for Standard Method Performance Requirements. Official Methods of Analysis (2016), AOAC INTERNATIONAL, Rockville, MD, USA (www.eoma.aoac.org)
Appendix N: ISPAM Guidelines for Validation of Qualitative Binary Chemistry Methods. AOAC (2013) (www.eoma.aoac.org) Wehling P, LaBudde RA, Brunelle SL, Nelson MT, 2011. Probability of Detection (POD) as a statistical model for the validation of qualitative methods. J AOAC Int 2011, 94:335-347.

Galan-Malo et al. 2018. Validation of a rapid lateral flow method for the detection of cows’ milk in water buffalo, sheep or goat milk. Food additives and contaminants: Part A 2018, DOI: 10.1080/19440049.2018.1426886

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Detects the presence of cow´s milk in buffalo’s milk in just a few minutes. Any operator will be able to analyse milk wherever it is necessary.

 

Want to check that your buffalo’s milk isn’t contaminated with cow’s milk?
Need to verify that your mozzarella cheese does not contain cow´s milk?

 

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HOW DOES IT HELP YOU?

 

The IC Buffalo test helps you to easily detect the presence of cow’s milk in buffalo´s milk upon arrival at the plant or before the production of your products. You can also carry out the check during milk collection, on the farm or in the truck.
Check the correct cleanliness of tanks and installations to avoid cross-contamination.

Just mix a drop of milk with a few drops of the analysis solution and dip the test strip.

MATRIX
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APPLICATIONS AND USERS
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ASSAY PROCEDURE

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1. Mixt:

Sample and solution.

2. Wait:

10 minutes.

3. Results:

Visual reading or with IRIS reader

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1. Sample dilution:

Apply samples/standards. Incubation.

2. Conjugate:

Incubation

3. Results:

Photometric reading 450nm

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TEST PRINCIPLE

Rapid immunochromatographic test based on the detection of bovine G (IgG) immunoglobulins by specific antibodies.

TECHNICAL DATA

  • Limit of detection: 0.5%
  • Assay time: 10 min.
  • Visual and objective: Reading with the IRIS reader.

 

Validations:

Internal validation following the AOAC guidelines:
Appendix F: Guidelines for Standard Method Performance Requirements. Official Methods of Analysis (2016), AOAC INTERNATIONAL, Rockville, MD, USA (www.eoma.aoac.org)
Appendix N: ISPAM Guidelines for Validation of Qualitative Binary Chemistry Methods. AOAC (2013) (www.eoma.aoac.org) Wehling P, LaBudde RA, Brunelle SL, Nelson MT, 2011. Probability of Detection (POD) as a statistical model for the validation of qualitative methods. J AOAC Int 2011, 94:335-347.

Galan-Malo et al. 2018. Validation of a rapid lateral flow method for the detection of cows’ milk in water buffalo, sheep or goat milk. Food additives and contaminants: Part A 2018, DOI: 10.1080/19440049.2018.1426886

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