A medida que aumenta la incidencia aparente de alergias a los frutos secos, el desarrollo de métodos de espectrometría de masas que identifiquen con precisión los frutos secos en los alimentos es crítico. Sin embargo, los análisis están limitados por la escasez de secuencias de proteínas de frutos secos disponibles. Evaluamos la utilidad de los datos genómicos y transcriptómicos traducidos para la construcción de bibliotecas utilizando la nuez como modelo. Las nueces extraídas fueron sometidas a cromatografía líquida nano-masas (n-LC-MS/MS), y los espectros se buscaron en bases de datos creadas a partir de una traducción en seis marcos del genoma (6FT), un transcriptoma y tres proteomas. Las búsquedas en bases de datos proteómicas arrojaron un número variable de péptidos (1156-1275), y solo se identificaron diez péptidos únicos adicionales en la base de datos 6FT. Las búsquedas en una base de datos transcriptómica produjeron resultados similares a los del proteoma del Centro Nacional de Información Biotecnológica (NCBI) (1200 y 1275 péptidos, respectivamente). El rendimiento de la base de datos transcriptómica se mejoró mediante el ajuste de los métodos de procesamiento de lecturas de RNA-Seq, lo que aumentó el número de péptidos identificados que se alinean con las proteínas alérgenas de las semillas en aproximadamente un 20%. Juntos, estos hallazgos establecen un camino hacia la construcción de bases de datos de proteínas proxy robustas para especies de frutos secos y otros organismos no modelo.