Comprehensive Proteomics Approach in Characterizing and Quantifying Allergenic Proteins from Northern Shrimp: Toward Better Occupational Asthma Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Occupational asthma is a major chronic health dilemma among workers involved in the seafood industry. Several proteins notoriously known to cause asthma have been reported in different seafood. This work involves the application of an allergenomics strategy to study the most potent allergens of northern shrimp. The proteins were extracted from shrimp tissue and profiled by gel electrophoresis. Allergenic proteins were identified based on their reactivity to patient sera and were structurally identified using tandem mass spectrometry. Northern shrimp tropomyosin, arginine kinase, and sarcoplasmic calcium-binding protein were found to be the most significant allergens. Multiple proteolytic enzymes enabled 100% coverage of the sequence of shrimp tropomyosin by tandem mass specrometry. Only partial sequence coverage was obtained, however, for the shrimp allergen arginine kinase. Signature peptides, for both tropomyosin and arginine kinase, were assigned and synthesized for use in developing the multiple reaction monitoring tandem mass spectrometric method. Subsequently, air samples were collected from a shrimp processing plant and two aerosolized proteins quantified using tandem mass specrometry. Allergens were detected in all areas of the plant, reaching levels as high as 375 and 480 ng/m(3) for tropomyosine and arginine kinase, respectively. Tropomyosine is much more abundant than arginine kinase in shrimp tissues, so the high levels of arginine kinase suggest it is more easily aerosolized. The present study shows that mass spectrometric analysis is a sensitive and accurate tool in identifying and quantifying aerosolized allergens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».