Caracterización computacional de los epitopes B de la quitinasa clase I de la Ananas comosus (Piña)
Resumen
Resumen
Objetivos: Determinar el potencial alergénico de la quitinasa de piña y proponer un modelo computacional de la estructura de esta proteína para la predicción de posibles sitios de unión a la IgE, epítopes E, implicados en reacciones alérgicas de esta fruta.
Métodos: A partir de una secuencia de bases de ADN de piña, previamente reportada, que traduce para una proteína con homología a diferentes quitinasas de otras frutas y mediante el uso de herramientas bioinformáticas y bases de datos disponibles en la red, se obtuvo un modelo computacional de quitinasa de piña y se analizaron su estructura y características físico-químicas para la predicción de epítopes dentro de la misma.
Resultados: Se generó un modelo computacional de una proteína de 204 aminoácidos, que pertenece al grupo de las
quitinasas I. La predicción y posterior análisis de epítopes obtenida a partir de varios servidores bioinformáticos, mostró que estos tienen características (Área de Superficie Relativa, RSA) que los hacen aptos para pertenecer a un sitio de unión a IgE.
Conclusiones: La quitinasa de piña estudiada posee homología con uno de los grupos de alergenos de alimentos que se ha implicado en el síndrome látex-fruta, y podría ser la responsable de reacciones alérgicas a este alimento.
Por otro lado, el poder predecir estos epítopes es de utilidad también en el diseño de alimentos transgénicos.
Palabras principales: piña, quitinasa, heveína, alergeno, bioinformática, epítope, reactividad cruzada, in silico.
Abstract
Objectives: To determine the allergenic potential of pineapple’s chitinase and propose a bioinformatic model of the structure of this protein for the prediction of possible epitopes E, that would be related in allergic reactions to this fruit.
Methods: From a DNA sequence of pineapple, previously reported, that translates for a protein similar to chitinases from other vegetable, using bioinformatic tools and databases available online, we obtained a computational model of pineapple’s chitinase that was analyzed physically and chemically for the prediction of epitopes.
Results: The model was generated as a 204 aminoacids protein, that was classified as a chitinase class I. The prediction and analysis of epitopes from multiple bioinformatic servers showed that they have properties (Relative Surface Area, RSA) which make them capable to be part of antigenic site.
Conclusions: Pineapple’s chitinase generated had similarities with a group of food allergens that has been related in the latex-fruit syndrome, and could be responsible of allergies to this fruit. In addition, the ability to identify these epitopes is also useful in the design of Genetically Modified Foods.
Key words: pineapple, chitinase, hevein, allergen, bioinformatic, epitope, cross reactions, in silico.
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