Food-Cooking Processes Modulate Allergenic Properties of Hen’s Egg White Proteins
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Reducing the allergenicity of food allergens can suppress the clinical symptoms of food allergy. The objective of the present study was to investigate the effects of processing on the allergenic properties of hen's egg white proteins. METHODS: Eggs were processed by traditional Chinese cooking, including steaming, water boiling, frying, spicing and tea boiling. The contents of processed egg protein were assessed by sodium dodecyl sulfate polyacrylamide gel electrophoresis; the allergenicity was evaluated by Western blotting, enzyme-linked immunosorbent assay and enzyme allergosorbent test inhibition. Circular dichroism spectrum analysis of four major egg allergens from various egg products was performed as well. A mouse model of food allergy was developed to test the allergenicity of processed egg protein in vivo. RESULTS: Protein degradation was significant following tea boiling and spiced-tea boiling. The total allergenic potential of water-boiled egg and fried egg was relatively higher than that of steamed egg, spiced egg and tea-boiled egg. Challenge with proteins from raw egg, water-boiled egg and fried egg induced skewed T-helper 2 pattern responses (Th2 responses) in the intestine of mice sensitized to egg proteins; however, when the mice sensitized to egg proteins were challenged with proteins from steamed egg, spiced egg and tea-boiled egg, respectively, only weak Th2 responses were induced in their intestine. CONCLUSION: Processing by steaming, spicing, or tea boiling can weaken the allergenicity of egg proteins.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».