“Allergolds”: Gold Nanocluster-Based Bioconjugates of Food Allergens with Reduced Immunoglobulin E Binding
Notice bibliographique
Résumé
Allergen-specific immunotherapy represents the only method of achieving a lasting reduction in the severity of allergic symptoms. However, the need to expose patients to the allergens to which they are sensitized carries risks. One solution is to use denatured allergens whereby the structure of allergenic proteins is disrupted, preventing their recognition by immunoglobulin E (IgE) antibodies and thus reducing the risk of adverse reactions. Denaturation is often carried out by using chemical cross-linking to generate allergoids. Gold nanoclusters (AuNCs) are emerging as versatile tools in biotechnology due in part to their ability to conjugate a wide range of biological molecules. Previous works have described the formation of AuNC using egg allergens such as Gal d 4 (lysozyme), Gal d 2 (ovalbumin), and whole egg whites. In all cases, AuNC bioconjugation disrupted the protein structure, allowing for their use in biosensing applications. In this work, we hypothesize that these AuNC-allergen bioconjugates could be used to generate "Allergolds", chemically altered versions of allergenic proteins analogous to traditional allergoid formulations. Using spectroscopic techniques, we confirm that the formation of AuNC bioconjugates of the chicken egg Gal d 4 and Gal d 2 disrupts protein structure when generated from both purified protein and whole egg whites. This structural perturbation was found to be resilient to a range of chemical conditions and successfully disrupted recognition by human IgE. These results establish Allergolds as a potential tool for generating systematically denatured allergens from both purified proteins and biological extracts.
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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 | 0,001 | 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 ».