Comparative in-silico Study of The Major Prolamin Protein of Wheat and Rice in Relation to Celiac Disease
Notice bibliographique
Résumé
Celiac disease, an autoimmune disease, practically an immune response to consuming gluten protein popularly present in wheat, rye and barley, resulting “leaky gut “an inflammation of small intestine inner lining. Since wheat is enough infamous for being responsible for either celiac disease or gluten sensitivity, rice has become the only reliable source of staple around the world among people with gluten sensitivity. Glutenin and gliadin are thought to be responsible for the problem and glutenin is thought to be non-toxic. Rice proteins is in rich glutelin (oryzenin) and prolamins. The most common type of glutelin is glutenin and more recent studies reveal that in primary amino acid structure, there’s great similarities and homogeneities between glutelin and gliadin. Not only that the comparison between the prolamin structure can be an indicator how it is related to even avenin sensitivity. Hence, having celiac disease can be triggered by consuming rice. Sequence alignment of proteins and phylogenetic tree has been done with these proteins to understand their homology and prediction of 3D structure. The superimposed structures of the proteins revealed the structural similarities and deviations as well as other enigmatic links with other allergens like cocosin.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».