DETERMINATION OF GLUTEN BY UHPLC-MS/MS BASED ON SUMMATION OF PEPTIDE MARKERS TO ACCOUNT FOR GENETIC VARIABILITY

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A method for determining gluten in commercial food products using ultra-high-performance liquid chromatography–tandem mass spectrometry has been developed. The key feature of the method is the minimization of the influence of variations in the content and composition of gluten proteins on the quantitative analysis results, achieved by summing the responses of several marker peptides. The results showed that the total limit of detection of the developed method is 10 mg/kg gluten proteins in food products. It was established that increasing the number of marker peptides used enhances the reliability of the method when analyzing food products with different compositions of gluten proteins. This approach allows improving the accuracy of gluten content control, which is important for products labeled as "gluten-free."

About the authors

A. V Plotnikov

Moscow State University

Email: andrey.plotnikov.msu@gmail.com
Department of Chemistry Moscow, Russia

I. A Rodin

Moscow State University

Department of Chemistry Moscow, Russia

References

  1. Singh P., Arora A., Strand T.A., Leffler D.A., Catassi C., Green P.H., Makharia G.K. Global prevalence of celiac disease: Systematic review and meta-analysis // Clin. Gastroenterol. H. 2018. V. 16. № 6. P. 823.
  2. https://doi.org/10.1016/j.cgh.2017.06.037
  3. Alves T.O., D'Almeida C.T., Ferreira M.S. Determination of gluten peptides associated with celiac disease by mass spectrometry // Celiac Disease and Non-Celiac Gluten Sensitivity / Rodrigo. Rijeka, Croatia: InfTech, 2017. P. 43.
  4. http://dx.doi.org/10.5772/67547
  5. Stein R.A., Katz D.E. Celiac disease / Foodborne Diseases / Eds. Dodd Ch., Aldsworth T.G., Stein R.A. USA: Elsevier, 2017. P. 475.
  6. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-385007-2.00024-3
  7. Tye-Din J.A., Galipeau H.J., Agardh D. Celiac disease: A review of current concepts in pathogenesis, prevention, and novel therapies // Front. Pediatr. 2018. V. 6. P. 350.
  8. https://doi.org/10.3389/fped.2018.00350
  9. Talham A.S., Shewry P.R. Allergens to wheat and related cereals // Clin. Exp. Allergy. 2008. V. 38. № 11. P. 1712.
  10. https://doi.org/10.1111/j.1365-2222.2008.03101.x
  11. European Commission (2014) Commission Implementing Regulation (EU) No. 828/2014 of 30 July 2014 on the Requirements for the Provision of Information to Consumers on the Absence or Reduced Presence of Gluten in Food, https://eurlex.europa.eu/legal-content/en/TXT/?uri=CELEX:32014R0828 (дата обращения май 2025).
  12. CODEX (2015) Codex Alimentarius Commission, Food and Agriculture Organization of the United Nations and World Health Organization, Rome, Italy, STAN 118–1979.
  13. United States Department of Agriculture (2025), Foreign Agricultural Service, Circular Series, WAP 05-25, https://apps.fas.usda.gov/psdonline/circulars/production.pdf (дата обращения май 2025)
  14. Xhaferaj M., Alves T.O., Ferreira M.S., Scherf K.A. Recent progress in analytical method development to ensure the safety of gluten-free foods for celiac disease patients // J Cereal Sci. 2020. V. 96. Article 103114. https://doi.org/10.1016/j.jcs.2020.103114
  15. Alves T.O., D’Almeida C.T., Scherf K.A., Ferreira M.S. Modern approaches in the identification and quantification of immunogenic peptides in cereals by LC-MS/MS // Front. Plant Sci. 2019. V. 10. P. 1470. https://doi.org/10.3389/fpls.2019.01470
  16. Henrotin J., Planque M., Huet A.C., Marega R., Lamote A., Gillard N. Gluten analysis in processed foodstuffs by a multi-allergens and grain-specific UHPLC-MS/MS method: One method to detect them all // J Aoac Int. 2019. V. 102. № 5. P. 1286. https://doi.org/10.1093/jaoac/102.5.1286
  17. Engelbrecht M. Gluten quantification methods and their compliance with the food safety legislation of South Africa. Doctoral dissertation. Stellenbosch: Stellenbosch University, 2023. 256 p.
  18. Li H., Byrne K., Galiamov R., Mendoza-Porras O., Bose U., Howitt C.A., Colgrave M.L. Using LC-MS to examine the fermented food products vinegar and soy sauce for the presence of gluten // Food Chem. 2018. V. 254. P. 302. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2018.02.023
  19. Schall E., Scherf K.A., Bagyi Z., Hajas L., Torok K., Koehler P., Poms R.E., D’Amico S., Schoenlechner R., Tomösközi S. Characterisation and comparison of selected wheat (Triticum aestivum L.) cultivars and their blends to develop a gluten reference material // Food Chem. 2020. V. 313. Article 126049. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2019.126049
  20. Shewry P.R. Darwin review // J. Exp. Bot. 2009. V. 60. № 6. P. 1537. https://doi.org/10.1093/jkb/crp058
  21. Popping B., Diaz-Amigo C., Hoenicke K. Molecular Biological and Immunological Techniques and Applications for Food Chemists. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2010. 496 p.
  22. Kruger N.J. The Bradford method for protein quantitation / The Protein Protocols Handbook. 3rd Ed. / Ed. Walker J.M. Humana Press, 2009. P. 17. https://doi.org/10.1385/1-59259-169-8:15
  23. Daly M., Bronnikov S.N., Nitride C., Shewry P.R., Gethings L.A., Mills E.C. Mapping coeliac toxic motifs in the prolamin seed storage proteins of barley, rye, and oats using a curated sequence database // Front. Nutr. 2020. V. 7. P. 87. https://doi.org/10.3389/fnut.2020.00087
  24. Plotnikov A., Letova Y., Usachev M., Rodin I. A UHPLC-MS/MS method for the quantification of wheat gluten in commercial food products using summarized marker peptide contents // Food Anal. Methods. 2024. V. 17. P. 1229. https://doi.org/10.1007/s12161-024-02646-1

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».