Effect of pre-harvest and post-harvest conditions on the fruit allergenicity: A review
Notice bibliographique
Résumé
Fruits are an important source of vitamins and antioxidants that can effectively delay aging and contribute to health and well-being of the human kind. However, they are growing to be one of the primary elicitors of food allergies around the world. Fruit allergens can induce an IgE-mediated (Immunoglobulin E) reaction, presenting with a symptom like localized oral allergy syndrome (OAS). Numerous studies showed that varying environmental and cultivation conditions can influence the fruit allergen content during flowering and ripening stages. Further, the variety, harvesting maturity, and storage conditions can also significantly influence the allergenicity potential. For example, unripe apples and tomatoes have lower levels of allergens compared to ripened fruits. Researchers have also reported that modified atmosphere packaging (MAP) can help reduce Mal d 3 content present in apples during storage. Post-harvest processing like peeling is also considered a good method to help reduce the overall allergenicity in few fruits whose peel might contain majority of the allergens. This review will discuss the overall influence of both pre-harvest and post-harvest factors on the fruit allergens. We will also discuss the progress regarding the cause, symptoms and diagnostic methods of fruit based allergies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 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 ».