ELISA Based Immunoreactivity Reduction of Soy Allergens through Thermal Processing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Allergens are proteins and are, therefore, likely to be denatured when subjected to thermal treatment. Traditional cooking has so far been able to reduce allergen sensitivity by around 70–90%. This study was aimed at evaluating the effect of a broad range of thermal treatments on the reduction of soy immunoreactivity (IR) in a 5% slurry using a sandwich ELISA technique. Cooking at 100 °C (10–60 min) and different thermal processing conditions, such as in commercial sterilization (with a process lethality (Fo) between 3 and 5 min) and selected severe thermal processing conditions (Fo > 5 and up to 23 min) were used in the study to evaluate their influence on allergen IR. Based on an IR comparison with an internal soy allergen standard, the allergen concentration in the untreated soy sample was calculated to be equivalent to 333 mg/kg (ppm). Cooking conditions only reduced the IR sensitivity to about 10 mg/kg (~1.5 log reductions), while the thermal processing treatments lowered the allergen IR up to 23 × 10−3 mg/kg (or 23 ppb) (>4 log reductions). FTIR analysis indicated significant changes in protein structure resulting from the thermal processing treatments, with a higher degree of allergen reduction corresponding with a higher value of random coil percentages. The influence of process severity on color and rheological properties was, however, minimal.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 découle