A comprehensive review on mango allergy: Clinical relevance, causative allergens, cross‐reactivity, influence of processing techniques, and management strategies
Notice bibliographique
Résumé
Mangoes (Mangifera indica) are widely prized for their abundant nutritional content and variety of beneficial bioactive compounds and are popularly utilized in various foods, pharmaceuticals, and cosmetics industries. However, it is important to note that certain proteins present in mango can trigger various allergic reactions, ranging from mild oral allergy syndrome to severe life-threatening anaphylaxis. The immunoglobulin E-mediated hypersensitivity of mango is mainly associated with three major allergenic proteins: Man i 1 (class IV chitinase), Man i 2 (pathogenesis-related-10 protein; Bet v 1-related protein), and Man i 4 (profilin). Food processing techniques can significantly affect the structure of mango allergens, reducing their potential to cause allergies. However, it is worth mentioning that complete elimination of mango allergen immunoreactivity has not been achieved. The protection of individuals sensitized to mango should be carefully managed through an avoidance diet, immediate medical care, and long-term oral immunotherapy. This review covers various aspects related to mango allergy, including prevalence, pathogenesis, symptoms, and diagnosis. Furthermore, the characterization of mango allergens and their potential cross-reactivity with other fruits, vegetables, plant pollen, and seeds were discussed. The review also highlights the effects of food processing on mango and emphasizes the available strategies for managing mango 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».