Analysis of the allergenic proteins in black tiger prawn ( <i>Penaeus monodon</i> ) and characterization of the major allergen tropomyosin using mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Crustaceans are the third most prevalent cause of food-induced anaphylaxis after peanuts and tree nuts. The severity of the allergenic proteins depends mainly on the amino acid sequence that induces production of IgE antibodies. In black tiger prawn (Penaeus monodon), the crude protein extract was profiled and its allergenic potency was examined against patient's sera. Proteins having strong immunoreactivity with patient's IgE were characterized using peptide mass fingerprinting (PMF). Tropomyosin (TM) (33 kDa), myosin light chain (20 kDa), and arginine kinase (40 kDa) were identified as allergenic proteins. Tropomyosin, the most abundant and potent allergen, was purified using ion-exchange chromatography for de novo sequencing experiments. Using bottom up tandem mass spectrometry, the full amino acid sequence was achieved by a combination of matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) and electrospray ionization (ESI) tandem mass spectrometry (QqToF). Myosin light chain and arginine kinase were also characterized, and their related peptides were de novo sequenced using the same approach. The immunological reactivity of the crude prawn extracts and purified TM samples were analyzed using a large number of patients' sera. A signature peptide was assigned for the TM protein for future quantification work of black tiger prawn TM levels in different matrices (i.e. water, air, food) in the seafood industry.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».