食物过敏反应是指食物中的某些成分(多为蛋白质)进入了体内,被体内的免疫系统识别为入侵有害物,引发机体免疫,对人体造成的一系列复杂反应。我们日常生活中的食物过敏原主要来源于水稻、小麦、大豆、花生和玉米等农作物。然而,这些主要农作物中的过敏原还远远没有被充分鉴定识别,其分子特征、致敏原理也还不清楚。本研究中,我们试图在蛋白质组水平上鉴定水稻、小麦、大豆和玉米潜在过敏原并且描述分析它们在基因组、转录组和蛋白质组层面上的分子特征。首先,我们提出和评估了加权整合过敏原预测新算法PREAL~W,然后用新算法扫描了四种农作物全部的蛋白质序列来全面预测潜在过敏原。最后我们构建了主要农作物过敏原分子特征数据库(MOCHA)。该数据库存储有846个已知过敏原和3142个预测过敏原,并且注释了其基因组、转录组和蛋白质组分子特征信息。MOCHA数据库不仅提供了过敏原蛋白质一级序列的生化和物化特性及其二级、三级结构,同时也图形化地展示了过敏原在主要农作物不同组织和发育阶段的表达水平信息。在数据分析中,我们发现了农作物过敏原中显著富集的氨基酸组成、蛋白质家族以及亚细胞定位。基于水稻转录组表达谱,我们发现在水稻几乎所有的发育过程中,过敏原的表达水平显著高于非过敏原。因此我们推测过敏原的表达值需要达到一定水平才能引发过敏反应。总结而言,我们不仅全面识别了农作物中的潜在过敏原,也提供了多组学信息的注释以及搜索平台,这为内源性与外源性基因或蛋白的致敏安全性评估提供了支持,为多组学整合预测新模型的开发奠定了基础,也有助于预防和治疗过敏新技术的开发。MOCHA数据库可以通过网址http://lilab.life.sjtu.edu.cn:8080/mocha访问。