Soybean Allergens Affecting North American Patients Identified by 2D Gels and Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we compared the immunoglobulin E immunological reactions of 23 soy-allergic, nine soy-sensitive, and four non-allergic human sera to soybean proteins separated by 1D and 2D gel electrophoresis and screened by Western blot. This method led to novel allergen identification in soybean proteins by tandem mass spectrometry analysis of reactive proteins. Soybean is one of the eight most significant foods which provoke allergic reactions among North Americans. Previous studies have identified several putative allergens present in soybean seeds; however, many of these reports did not employ mass spectrometry to conclusively identify the allergenic proteins. Reviews have suggested that soybean seeds may contain between 10 and 20 different proteins responsible for provoking allergic reactions among sensitive patients. We report, in this study of North American patients, a total of 19 potentially allergenic proteins including ten identified by mass spectrometry and five novel allergens. We have also made extensive use of soybean lines lacking various subunits of the major seed storage proteins, glycinin and β-conglycinin. By using these knockout lines in Western blots with patient serum, it was conclusively demonstrated that some patients react predominantly to only a few proteins, while most react to four to six proteins. The findings herein describe the main allergic proteins present in soybean seeds, the relative significance of these allergens among North Americans, and some genetic lines of soybean lacking individual allergens.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».