一个突破性的计算策略,用于高效的核桃蛋白酶消化,以制备抗氧化的抗氧化
Like Lin1, Dan Xiao1, Wei Song2
1Harbin Institute of Technology, School of Medicine and Health, Harbin, Heilongjiang 150001, People's Republic of China; Harbin Institute of Technology Zhengzhou Research Institute, Zhengzhou, Henan 450000, People's Republic of China.
Food chemistry
|February 19, 2025
概括
本研究介绍了一种结合深度学习和虚拟消化的计算方法,以高效地制备天然生物活性 (NBAP). 这种方法可以加速发现具有所需活动的NBAP,从而改善食品工业的应用.
科学领域:
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 生物技术是生物技术.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 传统的天然生物活性 (NBAPs) 的酶制备是低效的,是劳动密集型和耗时的.
- 这限制了NBAP在各个行业的更广泛应用和发展.
研究的目的:
- 开发一个高效的计算策略,以准备具有特定活动的NBAPs.
- 引导酶选择以优化NBAP的生产.
主要方法:
- 集成一个高精度的深度学习模型,卷积自动编码器 (CAE),与虚拟消化 (VD).
- CAE预测活性,指导虚拟消化酶选择.
- 应用CAE-VD策略来确定核桃衍生抗氧化的最佳酶.
主要成果:
- 该CAE-VD策略在预测活性方面实现了98.18%的准确性.
- 蛋白酶被确定为最适合制备核桃衍生抗氧化的酶,性能优于素和素.
- 使用DPPH和ABTS试验的实验验证证证了使用性蛋白酶制备的的优越抗氧化活性.
结论:
- 深度学习 (CAE) 和虚拟消化 (VD) 的整合为NBAP准备提供了一种高效的计算方法.
- CAE-VD有效指导酶选择,加速功能性NBAPs的发现和产生.
- 这种计算策略具有很大的潜力,可以在食品行业及其他领域推进NBAP应用.


