The potential of dietary nanoparticles to enhance allergenicity of milk proteins: an <i>in vitro</i> investigation
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the popularity of dietary nanoparticles (NPs) in the food industry as additives has raised concerns because of the lack of knowledge about potential adverse health outcomes ensuing from the interactions of NPs with components of the food matrix and gastrointestinal system. In this study, we used a transwell culture system that consisted of human colorectal adenocarcinoma (Caco-2) cells in the apical insert and Laboratory of Allergic Diseases 2 mast cells in the basal compartment to study the effect of NPs on milk allergen delivery across the epithelial layer, mast cell responses and signaling between epithelial and mast cells in allergenic inflammation. A library of dietary particles (silicon dioxide NPs, titanium dioxide NPs and silver NPs) that varied in particle size, surface chemistry and crystal structures with or without pre-exposure to milk was used in this investigation. Milk-interacted particles were found to acquire surface corona and increased the bioavailability of milk allergens (casein and β-lactoglobulin) across the intestinal epithelial layer. The signaling between epithelial cells and mast cells resulted in significant changes in the early phase and late-phase activation of the mast cells. This study suggested that antigen challenge in mast cells with the presence of dietary NPs may cause the transition of allergic responses from an immunoglobulin E (IgE)-dependent mechanism to a mixed mechanism (both IgE-dependent and IgE-independent mechanisms).
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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 | 0,001 |
| 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 ».