Using patient serum to epitope map soybean glycinins reveals common epitopes shared with many legumes and tree nuts
Notice bibliographique
Résumé
Soybean consumption is increasing in many Western diets; however, recent reviews suggest that the prevalence of soy allergy can be as high as 0.5% for the general population and up to 13% for children. The immunoglobulin-E (IgE) binding of sera from six soy-sensitive adult human subjects to soybean proteins separated by 2D gel electrophoresis was studied. Synthetic peptide sets spanning the mature glycinin subunit A2 and A3 primary sequences were used to map the IgE-binding regions. Putative epitopes identified in this study were also localized on glycinin hexamer models using bioinformatics software. We identified linear IgE-binding epitopes of the major storage protein Gly m 6 by screening individual soy-sensitive patient sera. These epitopes were then further analysed by 3D in silico model localization and compared to other plant storage protein epitopes. Web-based software applications were also used to study the ability to accurately predict epitopes with mixed results. A total of nine putative IgE-binding epitopes were identified in the glycinin A3 (A3.1-A3.3) and A2 (A2.1-A2.6) subunits. Most patients' sera IgE bound to only one or two epitopes, except for one patient's serum which bound to four different A2 epitopes. Two epitopes (A3.2 and A2.4) overlapped with a previously identified epitope hot spot of 11S globulins from other plant species. Most epitopes were predicted to be exposed on the surface of the 3D model of the glycinin hexamer. Amino acid sequence alignments of soybean acidic glycinins and other plant globulins revealed one dominant epitope hot spot among the four reported hot spots. This study may be helpful for future development of soy allergy immunotherapy and diagnosis.
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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 ».