ペプチドミクス,機械学習,および分子ドッキングに基づいた角の残留物からのグリシンおよびプロリンに富んだ抗酸化ペプチドの識別と特徴付け

科学分野:

• 生物化学
• 食品科学
• ペプチド化学

背景:

• ホントラー残基は生物活性化合物の潜在的な源です.
• 酵素水解は,生物学的材料からペプチドを抽出するための一般的な方法である.
• 抗酸化ペプチドには 重要な健康効果があります

研究 の 目的:

• 酵素水解を最適化するために 角の残留物
• 生成された抗酸化ペプチドを特定し,特徴づけること.
• 特定されたペプチドの作用機構を調査する.

主な方法:

• 様々な条件下でニュートラゼを用いた酵素水解.
• 抗酸化作用を測定する DPPH 激素除去試験
• ペプチドミクスとペプチドの識別のための機械学習
• Keap1との相互作用を予測する 分子ドッキング

主要な成果:

• 最適な水解条件は,2300U/gのニュートラゼ,45°C,pH6. 0 7. 5h,水比15%です.
• アントラー残基ペプチド (ARP) は高い抗酸化活性と水解度を示した.
• ARPはグリシンとプロリンが豊富で,ペプチドは93%<1 kDaである.
• 21の抗酸化ペプチドが特定され,FM7,GPG10,PP9は好ましい性質を示した.
• FM7,GPG10,PP9はKeap1に結合し,Nrf2/Keap1経路の関与を示唆しています.

結論:

• 酵素による水解を最適化することで,角の残留物から抗酸化ペプチドが効果的に生成されます.
• 特定されたペプチド (FM7,GPG10,PP9) は,潜在的な用途のために望ましい特性を持っています.
• これらのペプチドは,Nrf2/Keap1経路を通じて抗酸化効果を発揮し,さらなる調査が必要である.