Testing an emerging animal model for use in the allergenicity assessment of food
Notice bibliographique
Résumé
The regulatory assessment of novel food includes tests for allergy. The World Health Organization suggests tests in an animal model of allergy despite the lack of a validated model. We aimed to confirm if C3H/HeJ mice would respond to food of high allergenic potential (peanut), but not to food of low allergenic potential (turkey, potato, spinach). In the first study, C3H/HeJ mice were orally treated, once per week for two weeks, with adjuvant and 0 or 2 mg of peanut or turkey. A second study used adjuvant and 0, 0.1, 1 or 2 mg of peanut, potato or spinach. Blood IgE antibodies and spleen interleukin-4 were quantified. Mice treated with 2 mg peanut developed peanut-specific IgE levels which were significantly higher than control mice (p<0.001, n=10/group). Mice treated with 2 mg turkey developed a similar IgE response to turkey (p<0.001, n=10/group). In the second study, allergy was only triggered in one of ten mice treated with 2 mg peanut. Two of ten mice exposed to 1 mg potato had a response. There were no IgE responders to spinach. Spleen cells from both the peanut- and the spinach-treated mice secreted more allergy-promoting interleukin-4 than controls (p<0.01, n=7-24/group). Levels were not modified in potato-treated mice. C3H/HeJ mice developed food allergy markers to peanut. However, the incidence varied between experiments. Some mice developed a similar response to foods with low allergenic potential. Thus, this model may not be appropriate for safety assessment of novel food.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».