Allergic and Anaphylactic Response to Sesame Seeds in Mice: Identification of Ses i 3 and Basic Subunit of 11s Globulins as Allergens
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Allergy to sesame seeds is an emerging food allergy of a serious nature due to a high risk of systemic anaphylaxis. Although a mouse model to study sesame anaphylaxis is desirable, currently it is not available. Here, using a transdermal exposure model system, we tested the hypothesis that sesame seed elicits IL-4-associated IgE antibody response with consequent clinical sensitization in mice. METHODS: Groups of BALB/c mice were exposed to sesame seed extract or saline or a control food (vanilla bean extract) by transdermal applications. Systemic IgE, IgG1 and IgG2a antibody responses were examined using preoptimized ELISA. Type 2 and type 1 cytokine responses were evaluated by ex vivo antigen-mediated activation of spleen cells. Clinical response to oral sesame challenge was studied. Western blot and N-terminal amino acid sequence analyses were performed to identify the sesame allergens. RESULTS: Transdermal exposure to sesame elicited robust IgE and IgG1 but very little IgG2a antibody responses. IgE response to transdermal exposure in two high-IgE responder mice strains with disparate MHC confirmed the intrinsic allergenicity of sesame seed. Transdermal sensitization was associated with activation of IL-4 but not IFN-gamma. Furthermore, oral exposure to sesame resulted in clinical signs of systemic anaphylaxis. Western blot and sequence analysis identified four allergens including Ses i 3 and the basic subunit of 11s globulins. CONCLUSION: These data argue that transdermal exposure to sesame seed can result in IL-4 activation, IgE response and clinical sensitization for systemic anaphylaxis.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».