Major peanut allergen Ara h1 and Ara h 3 epitope post-translational modifications (PTMs)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Peanuts are widely used for the preparation of a variety of foods and are also relied on \nas a protein extender. Peanut allergies affect a large portion of world population causing reactions \nranging from mild to severe that can lead to anaphylaxis and even death. Seed storage proteins Ara \nh 1 and Ara h 3 are known as major peanut allergens. IgE epitopes of these allergens have been \ncharacterized, but little is known about how post-translational modifications (PTMs) affect their \nallergenicity and digestibility. Our aim was to investigate PTMs present on known epitopes of said \nproteins using bottom-up proteomcs methods. \nMaterial and Methods: Purified 2S albumins (Ara h 1 and Ara h 3) were analysed by a Top5 nLC- \nMS/MS method by LTQ Orbitrap XL (Thermo Fischer Scientific, Germany). Spectra were \ncompared to Uniprot derived Peanut protein database, hybridized with the Repository of \nAdventitious Proteins (cRAP), using Peaks 8.5 software package (BSI, Canada). Epitopes were \nsearched for possible PTMs by matching PEAKS PTM results with mapped positions of epitope \nsequences (found in the Immune Epitope Database – IEDB www.iedb.org). \nResults: According to IEDB Ara h 1 contains 327 peptide epitopes, within which we detected 8 \nlikely PTMs. Hydroxylation Pro and pyro-glu from Q were found as most common in Ara h 1 \nepitopes. Ara h 3 has only 110 epitopes, according to IEDB with 10 likely PTMs. Hydroxylation \nPro, dehydration and methylation (KR) were found as most frequent in Ara h 3 epitopes. PTMs \ncould be found in the vicinity of trypsin cleavage sites, which could have an impact on digestibility. \nConclusions: Peanut allergen epitopes are indeed carriers of PTMs. These results show promise in \nrevealing a possible role PTMs could have on protein allergenicity and digestibility. Further \ninvestigation is necessary in order to fully understand the impact protein modifications could have \non their allergenic potential
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».