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Enregistrement W4376477500 · doi:10.26599/fshw.2022.9250029

Allergen degradation of bee pollen by lactic acid bacteria fermentation and its alleviatory effects on allergic reactions in BALB/c mice

2023· article· en· W4376477500 sur OpenAlexaff
Shuting Yin, Qiangqiang Li, Yuxiao Tao, Enning Zhou, Kun Wang, Wanwen Chen, Xiangxin Li, Liming Wu

Notice bibliographique

RevueFood Science and Human Wellness · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBee Products Chemical Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAgricultural Science and Technology Innovation ProgramChinese Academy of Agricultural SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHypoallergenicBee pollenFood scienceLactic acidFermentationBacteriaLipaseBiologyChemistryAllergenBiochemistryPollenAllergyEnzymeImmunologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food allergy as a global health problem threatens food industry. Bee pollen (BP) is a typical food with allergenic potentials, although it performs various nutritional/pharmacological functions to humans. In this study, lactic acid bacteria (LAB) were used to ferment Brassica napus BP for alleviating its allergenicity. Four novel allergens (glutaredoxin, oleosin-B2, catalase and lipase) were identified with significant decreases in LAB-fermented BP (FBP) than natural BP by proteomics. Meanwhile, metabolomics analysis showed significant increases of twenty-eight characteristic oligopeptides and amino acids in FBP versus BP, indicating the degradation of LAB on allergens. Moreover, FBP showed alleviatory effects in BALB/c mice, which relieved pathological symptoms and lowered production of allergic mediators. Microbial high-throughput sequencing analysis showed that FBP could regulate gut microbiota and metabolism to strengthen immunity, which were closely correlated with the alleviation of allergic reactivity. These findings could contribute to the development and utilization of hypoallergenic BP products.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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