Insight into the mechanism of ultrasound-assisted cold plasma alleviated the allergenicity of peanut protein with improved functional properties
Notice bibliographique
Résumé
Peanuts are classified as the major allergens worldwide. This study aimed to investigate the effects of ultrasound-assisted cold plasma treatment (UC) on the structure, functionality, safety, and allergenicity of peanut protein (PP). The research findings revealed that compared with untreated PP, UC treatment for 25 min (UC25) could facilitate the transition of α-helix to β-sheet in the secondary structure. At the same time, there was a 77% decrease in the fluorescence intensity of aromatic amino acids and a 32.83-fold increase in hydrophobicity. These structural changes contributed to an increase in the emulsifying and foaming capabilities of PP by 102% and 63%, respectively. In vitro allergenicity results indicated that compared with ultrasound treatment (UL) group, the strong oxidizing property of UC25 could disrupt both native and exposed allergenic epitopes, resulting in a 74% reduction in IgG binding capacity. The results of mouse experiments revealed the ability of UC25 treatment to restore the Th1/Th2 balance by promoting IFN-γ secretion (increased by 2.11-fold) and inhibiting IL-13 secretion (decreased by 46%), further confirming the significant alleviation of allergic symptoms by UC25. This study aimed to provide new insights for the development of novel hypoallergenic peanut products. • Ultrasound and cold plasma were applied for modifications of peanut protein (PP). • Combined treatments induced hydrogen bond rearrangement and exposed hydrophobic groups of PP. • Combined treatments reduced allergenicity, while enhancing emulsifying and foaming capabilities of PP. • Combined treatments restored the Th1/Th2 cellular balance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».