Different routes to pure food allergens: extraction, recombinant techniques and total chemical synthesis for obtaining the plant-food pan-allergen LTP

La richiesta di allergeni puri è in continuo aumento per scopi diagnostici, come standard per metodi di rilevamento e di quantificazione, per l'immunoterapia e per lo studio a livello molecolare dei meccanismi delle reazioni allergiche, al fine di facilitare lo sviluppo di possibili cure. In questa tesi di dottorato sono descritte diverse strategie per l’ottenimento di forme pure di non-specific Lipid Transfer Proteins (nsLTPs), le quali sono state riconosciute essere rilevanti allergeni alimentari in molti frutti e verdure comunemente consumati e sono state definite come modello di veri allergeni alimentari. Una LTP potenzialmente allergenica, non nota in precedenza, è stata isolata dalle mandorle, mentre una LTP dall’allergenicità nota contenuta nelle noci è stata prodotta mediante tecniche di DNA ricombinante. Oltre a questi approcci classici, metodi per la sintesi chimica totale di proteine sono stati applicati per la prima volta alla produzione di un allergene, utilizzando Pru p 3, la LTP prototipica e principale allergene della pesca nell'area mediterranea, come modello. La sintesi chimica totale di proteinepermette di controllarne completamente la sequenza e di studiare la loro funzione a livello atomico. La sua applicazione alla produzione di allergeni costituisce perciò un importante passo avanti nel campo della ricerca sulle allergie alimentari. La proteina Pru p 3 è stata prodotta nella sua intera lunghezza e sono necessari solo due passaggi finali di deprotezione per ottenere il target nella sua forma nativa. Le condizioni sperimentali per tali deprotezioni sono state messe a punto durante la produzione dei peptidi sPru p 3 (1-37) e sPru p 3 (38-91), componenti insieme l'intera proteina. Tecniche avanzate di spettrometria di massa sono state usate per caratterizzare tutti i composti ottenuti, mentre la loro allergenicità è stata studiata attraverso test immunologici o approcci in silico.

Efficient Data Management with Applications to IoT

The Internet of Things (IoT) consists of a worldwide “network of networks,” composed by billions of interconnected heterogeneous devices denoted as things or “Smart Objects” (SOs). Significant research efforts have been dedicated to port the experience gained in the design of the Internet to the IoT, with the goal of maximizing interoperability, using the Internet Protocol (IP) and designing specific protocols like the Constrained Application Protocol (CoAP), which have been widely accepted as drivers for the effective evolution of the IoT. This first wave of standardization can be considered successfully concluded and we can assume that communication with and between SOs is no longer an issue. At this time, to favor the widespread adoption of the IoT, it is crucial to provide mechanisms that facilitate IoT data management and the development of services enabling a real interaction with things. Several reference IoT scenarios have real-time or predictable latency requirements, dealing with billions of device collecting and sending an enormous quantity of data. These features create a new need for architectures specifically designed to handle this scenario, hear denoted as “Big Stream”. In this thesis a new Big Stream Listener-based Graph architecture is proposed. Another important step, is to build more applications around the Web model, bringing about the Web of Things (WoT). As several IoT testbeds have been focused on evaluating lower-layer communication aspects, this thesis proposes a new WoT Testbed aiming at allowing developers to work with a high level of abstraction, without worrying about low-level details. Finally, an innovative SOs-driven User Interface (UI) generation paradigm for mobile applications in heterogeneous IoT networks is proposed, to simplify interactions between users and things.