Immunoblotting Analysis of Fruit Proteins in Mexican Pediatric Patients Suggests the Existence of New Allergens
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food allergies are chronic diseases that compromise quality of life and can be potentially fatal due to anaphylaxis. The WHO estimates a 1-11% global prevalence, which has been increasing in recent years. They are considered, along with obesity, to be the two noninfectious pandemics. The WHO databases (WHO/IUIS) contain 403 food allergens, most of which have been reported from North America (Canada and the USA), Europe, and Asia, while reports of allergens from Latin America are scarce. Allergies have population and geographical specificities; therefore, identifying the main clinically relevant food allergens and potential new, undescribed components affecting Latin America is essential. This work aims to contribute to this field. METHODS: we gathered data from 16 allergic Mexican pediatric patients to fruits from the Rosaceae (pear and peach) and Musaceae (banana) families, as well as an allergic adult to Lauraceae (avocado). These fruits are prevalent allergens in Latin America. RESULTS: the data suggest that patients reacted to 20 different allergenic proteins reported in different allergen databases. Furthermore, we identified 16 previously unreported immunoreactive proteins, suggesting their potential role as new allergens. CONCLUSION: this preliminary work is particularly relevant, as it can influence the specific diagnosis of allergens most frequently affecting the pediatric population.
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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 | 0,002 |
| 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 découle