Pea and lentil 7S globulin crystal structures with comparative immunoglobulin epitope mapping
Notice bibliographique
Résumé
Legumes represent an affordable high protein, nutrient dense food source. However, the vast majority of legume crops contain proteins that are known allergens for susceptible individuals. These include proteins from the 7S globulin family, which comprise a vast majority of seed storage proteins. Here, the crystal structures of 7S globulins from Pisum sativum L. (pea) and Lens culinaris Medicus (lentil) are presented for the first time, including pea vicillin and convicilin, and lentil vicilin. All three structures maintain the expected 7S globulin fold, with trimeric quaternary structure and monomers comprised of β-barrel N- and C-modules. The potential impact of sequence differences on structure and packing in the different crystal space groups is noted, with potential relevance to packing upon seed deposition. Mapping on the obtained crystal structures highlights significant Ig epitope overlap between pea, lentil, peanut and soya bean and significant coverage of the entire seed storage protein, emphasizing the challenge in addressing food allergies. How recently developed biologicals might be refined to be more effective, or how these seed storage proteins might be modified in planta to be less immuno-reactive remain challenges for the future. With legumes representing an affordable, high protein, nutrient dense food source, this work will enable important research in the context of global food security and human health on an ongoing basis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».