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Record W7009376277

Effects of novel food processing methods on allergenic and nutritional attributes of kiwifruit components

2020· dissertation· en· W7009376277 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicFood Allergy and Anaphylaxis Research
Canadian institutionsMcGill UniversitySte. Anne's HospitalNutrasource
Fundersnot available
KeywordsAntioxidantAscorbic acidFood allergyFood processingHydrolysateAllergenBlowing a raspberryFood preservationFood products
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Kiwifruit is rich in bioactive components, including dietary fibers, carbohydrates, vitamins, minerals, omega-3 fatty acids, and antioxidants.These components are beneficial to boost the human immune system contributing to the prevention of cancers and heart diseases.However, kiwifruit is becoming one of the most common plant-based food allergens worldwide after soy and peanut.Kiwifruit allergy can trigger a series of symptoms ranging from oral allergy syndrome to life-threatening anaphylaxis.Many factors such as variety, maturity, and storage conditions of fruit affect the allergenicity of kiwifruit.In this thesis, we have reported that major kiwifruit allergen, Act d 2, is mainly detected in the green kiwifruit, while no detectable level of Act d 2 was observed in golden kiwifruit.The Act d 2 allergen content of kiwifruit iii RÉSUMÉ Le kiwi est riche en composants bioactifs, notamment des fibres alimentaires, des glucides, des vitamines, des minéraux, des acides gras oméga-3 et des antioxydants.Ces composants sont bénéfiques pour renforcer le système immunitaire humain en contribuant à la prévention des cancers et des maladies cardiaques.Cependant, le kiwi devient l'une des sources d'allergènes alimentaires d'origine végétale les plus courantes, après le soja et l'arachide.L'allergie au kiwi peut déclencher une série de symptômes allant du syndrome d'allergie orale à l'anaphylaxie menaçant le pronostic vital.De nombreux facteurs tels que la variété, la maturité et les conditions de stockage du fruit affectent l'allergénicité du kiwi.Dans cette thèse, nous avons rapporté que l'allergène majeur du kiwi, Act d 2, est principalement détecté dans le kiwi vert, alors qu'aucun niveau détectable d'Act d 2 n'a été observé dans le kiwi doré.La teneur en allergènes Act d 2 des graines de kiwi est de deux fois et de quatre fois plus élevée que celle de la pulpe et de la peau, respectivement.La teneur en Act d 2 a atteint son plus haut niveau chez les kiwis mûrs, lorsque comparée à la teneur des stades non mûrs et des stades trop mûrs.Les résultats ont aussi démontré que la teneur en Act d 2 était négativement corrélée à la teneur en acide ascorbique et à l'activité antioxydante totale.Ainsi, les antioxydants sont des facteurs potentiellement importants dans la régulation de l'expression de l'allergène Act d 2 chez les kiwis.Afin de réduire l'allergénicité des kiwis, des traitements par micro-ondes (75 ° C, 0-5 min) ont été appliqués pour évaluer leurs effets sur les propriétés nutritionnelles et l'allergénicité des kiwis.Les résultats ont montré que l'activité antioxydante totale du kiwi, la digestibilité et la teneur en peptides de la protéine du kiwi, étaient considérablement améliorées lors du traitement par micro-ondes (températures élevées et champ électromagnétique).Cependant, le traitement par micro-ondes a eu un effet négatif sur la couleur et la teneur en sucres du jus de kiwi.En outre, un traitement par micro-ondes de 5 minutes a modifié les structures secondaires des protéines de kiwi, ce qui a entraîné une réduction de 80% de la teneur en allergènes Act d 2 par rapport aux échantillons non traités.Ainsi, le traitement par micro-ondes a montré une application potentielle pour la réduction de l'allergénicité du kiwi.iv Un nouveau traitement, non thermique, par ultrasons de haute intensité (400W, 25 kHz, 0-16 min) a été utilisé dans cette étude.Les résultats ont montré que le traitement par ultrasons augmentait significativement la teneur en composés phénoliques et en flavonoïdes, et la capacité antioxydante totale par rapport au jus de kiwi non traité.Le traitement par ultrasons à haute intensité a considérablement amélioré les attributs de couleur (a *, b * et YI), la digestibilité, le contenu en peptides et les caractéristiques rhéologiques (écoulement et comportement viscoélastique) du jus de kiwi.De plus, le principal allergène du kiwi, l'Act d 2, était significativement réduit (50%) après le traitement par ultrasons.Ainsi, les ultrasons à haute intensité pourraient être considérés comme une méthode de traitement alternative non seulement pour améliorer les composés bioactifs du jus de kiwi, mais également pour réduire le pouvoir allergène des kiwis.Des simulations de la dynamique moléculaire (DM) ont été utilisées pour évaluer les modifications structurelles de l'allergène du kiwi lorsqu'il était soumis à des contraintes physiques externes (température élevée et champ électrique).Les résultats ont montré que l'exposition à la combinaison des champs thermique et électrique (0,05 V / nm, 2450 MHz) modifiait de manière significative la structure secondaire de l'Act d 2, en particulier lorsque la température de traitement atteignait 375 K. En outre, la surface et la structure moléculaire de Act d 2 ont montré des changements significatifs sous ce traitement combiné.Par conséquent, la combinaison des champs thermique et électrique devrait être considérée comme une nouvelle méthode de traitement permettant la réduction de l'allergénicité des aliments.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.006

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.050
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.278 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2020
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