The use of tryptic food protein digests data in public proteomic repositories to assess the effects of chemical and post-translational modifications on digestion outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Porcine-derived trypsin generated proteomic data of the major peanut allergen Ara h 1 from the peanut was reassessed to search for possible facilitating/hindrance effects on trypsin digestion efficacy caused by post-translational and chemical modifications (PTMs) positioned on arginine or lysine (K/R) residues. If the potential effects caused by PTMs are observed with porcine trypsin, they can be just augmented and more pronounced within human intestinal digestion. The reasoning is in inferior performance of human trypsin compared to porcine-derived used in proteomic digestion protocols, also in the lower trypsin-to-sample ratio and much shorter digestion times, even though gastric digestion precedes and trypsin is not the sole digestive enzyme. A novel method was developed to decipher cleavage or miscleavage outcomes at scissile bonds in each, modified and unmodified sequence counterparts, using PEAKS Studio-X+ (Bioinformatics Solutions Inc., Ontario, Canada) in the reassessment of high-resolution tandem mass spectrometry data, from 18-hour long trypsin digestion proteomic protocols. In general, eight site-specific and modified K/R residues with methylation, dihydroxy and formylation showed significantly higher content of miscleaved bonds (at least >10%) compared to their unmodified counterpart peptides. Specifically, dihydroxylation and formylation hindered trypsin efficacy, while methylation on several K/R showed opposite effects. It is essential to elucidate the specific impacts of modifications on trypsin digestion performance and if there are additional effects generated by food processing, which could influence digestion outcomes and allergenicity of food proteins/peptides.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».