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Enregistrement W4402320934 · doi:10.5376/tgg.2024.15.0008

<i>Triticeae</i> and Gluten: Genetic Bases of Wheat Allergies and Sensitivities <i>Triticeae</i>

2024· article· en· W4402320934 sur OpenAlexvenueno aff
Jin Zhou, Xuemei Liu

Notice bibliographique

RevueTriticeae Genomics and Genetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueTransgenic Plants and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriticeaeGlutenWheat glutenChemistryBiologyGeneticsBiochemistryGeneGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Triticeae tribe, including major cereals such as wheat, oats, and rye, plays a crucial role in global agriculture and human nutrition. Gluten, the main protein complex in wheat, is indispensable in food processing due to its unique viscoelastic properties but is also a major concern for health issues such as celiac disease (CD), non-celiac wheat sensitivity (NCWS), and wheat allergies. This study aims to review the genetic bases of wheat allergies and sensitivities, including the structure and function of gluten proteins, the genetic variability of allergenic gluten proteins, and diagnostic methods. By exploring the mechanisms of NCWS and the genetic predisposition to CD, this study will also introduce the latest advances in genomic research and molecular breeding techniques, particularly the application of CRISPR/Cas9 gene editing technology in reducing wheat allergens. The goal is to integrate genomic approaches and advanced breeding techniques to develop hypoallergenic wheat varieties, thereby improving the safety and quality of wheat products to meet the growing consumer demand for allergen-free foods. This study hopes to provide new insights into the understanding of wheat allergies and sensitivities and offer scientific basis and practical guidance for developing safer and higher-quality wheat products in the future.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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