Immunochemical Characterization of <i>Acacia</i> Pollen Allergens and Evaluation of Cross-Reactivity Pattern with the Common Allergenic Pollens
Notice bibliographique
Résumé
Pollen from the Acacia has been reported as an important source of pollinosis in tropical and subtropical regions of the world. The aim of this study was to characterize the IgE binding protein of Acacia farnesiana pollen extract and evaluate cross-reactivity with the most allergenic pollens. In this study, pollen extract was fractionated by SDS-PAGE and the allergenic profile was determined by IgE-immunoblotting and specific ELISA using forty-two Acacia allergic patients. Potential cross-reactivity among Acacia and selected allergenic plants was evaluated with ELISA and immunoblotting inhibition experiments. There were several resolved protein fractions on SDS-PAGE which ranged from 12 to 85 kDa. Several allergenic protein bands with molecular weights approximately between 12 and 85 kDa were recognized by IgE-specific antibodies from Acacia allergic patients in the immunoblot assay. The inhibition by the Prosopis juliflora pollen extract was more than those by other pollen extracts. Moreover, the wheal diameters generated by the Acacia pollen extract were highly correlated with those of P. juliflora pollen extracts. The findings suggest that several proteins such as 15, 23, 45, and 50 kDa proteins could be used as diagnostic and therapeutic reagents for patients allergic to A. farnesiana and P. juliflora.
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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 | 0,000 |
| 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 ».