High-pressure and temperature autoclaving of peanuts reduces the proportion of intact allergenic proteins
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Peanut allergy is a particularly common cause of anaphylaxis and utilization of hospital emergency room resources. Peanut protein allergens do not appear to denature under normal cooking conditions. We evaluated the effects of thermal processing on the protein allergens Ara h 2, associated with a risk for anaphylaxis, and Ara h 8, a protein analogous to birch pollen associated with oral allergy symptoms. METHODS Raw, roasted and autoclaved peanuts were evaluated. Solution 1H NMR spectroscopy was used to obtain molecular profiles and identify chemical changes across processing conditions. Western blot and ELISA analyses were used to detect relative levels of specific peanut allergens. RESULTS NMR analysis of peanut-soaked solutions demonstrated an overall reduction of total intact protein in autoclaved peanuts as shown by the broadening of peaks in the spectral regions corresponding to peptide fragments when compared to raw. The results also showed that autoclaving reduces the amount of allergenic proteins Ara h 2 (50% reduction) and Ara h 8 (100% reduction). Upon skin prick testing of allergic subjects, this differential degradation demonstrated that the autoclaved peanut could be used to categorize patients into two groups: those at risk for anaphylaxis and those who only experience oral symptoms to peanut (predominantly Ara h 2- and Ara h 8-specific IgE, respectively). CONCLUSION The data reported in this study suggest that high-pressure and temperature autoclaving reduces the amount of intact protein in the peanut, including allergenic proteins. This could be further developed into an improved diagnostic test for peanut allergy.
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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 ».