Exploring the Relationship between Small Peptides and the T1R1/T1R3 Umami Taste Receptor for Umami Peptide Prediction: A Combined Approach

鲜味 品味 化学 味觉感受器 药理学 生物化学 人工智能 计算机科学 生物
作者
Wenyuan Zhang,Hui Guan,Miaomiao Wang,Wenyu Wang,Jianyu Pu,Hui Zou,Dapeng Li
出处
期刊:Journal of Agricultural and Food Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:72 (23): 13262-13272 被引量:29
标识
DOI:10.1021/acs.jafc.4c00187
摘要

Umami peptides are known for enhancing the taste experience by binding to oral umami T1R1 and T1R3 receptors. Among them, small peptides (composed of 2–4 amino acids) constitute nearly 40% of reported umami peptides. Given the diversity in amino acids and peptide sequences, umami small peptides possess tremendous untapped potential. By investigating 168,400 small peptides, we screened candidates binding to T1R1/T1R3 through molecular docking and molecular dynamics simulations, explored bonding types, amino acid characteristics, preferred binding sites, etc. Utilizing three-dimensional molecular descriptors, bonding information, and a back-propagation neural network, we developed a predictive model with 90.3% accuracy, identifying 24,539 potential umami peptides. Clustering revealed three classes with distinct logP (−2.66 ± 1.02, −3.52 ± 0.93, −2.44 ± 1.23) and asphericity (0.28 ± 0.12, 0.26 ± 0.11, 0.25 ± 0.11), indicating significant differences in shape and hydrophobicity (P < 0.05) among potential umami peptides binding to T1R1/T1R3. Following clustering, nine representative peptides (CQ, DP, NN, CSQ, DMC, TGS, DATE, HANR, and STAN) were synthesized and confirmed to possess umami taste through sensory evaluations and electronic tongue analyses. In summary, this study provides insights into exploring small peptide interactions with umami receptors, advancing umami peptide prediction models.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
lingling发布了新的文献求助30
1秒前
liangliang完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
Copyright应助MsFelinus采纳,获得10
3秒前
xinpei完成签到,获得积分10
4秒前
NikoOO完成签到,获得积分10
4秒前
NH发布了新的文献求助10
5秒前
JamesPei应助贾克斯采纳,获得10
5秒前
良辰发布了新的文献求助10
6秒前
helinahs完成签到 ,获得积分10
8秒前
xinpei发布了新的文献求助10
8秒前
Alice完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
10秒前
senli2018发布了新的文献求助10
11秒前
jin发布了新的文献求助10
11秒前
燕子应助现代的代丝采纳,获得30
11秒前
11秒前
神勇若雁完成签到,获得积分10
12秒前
个性笑白发布了新的文献求助10
14秒前
完美世界应助好好吃饭采纳,获得10
14秒前
郭郭郭完成签到,获得积分10
15秒前
王宗越发布了新的文献求助10
15秒前
神勇若雁发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
16秒前
无极微光应助俊俏的紫菜采纳,获得20
16秒前
流明完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
直率的灵煌完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
yayaya应助平常尔冬采纳,获得10
18秒前
香蕉觅云应助NH采纳,获得10
19秒前
20秒前
lius发布了新的文献求助10
22秒前
清脆凡阳发布了新的文献求助10
22秒前
Sakura完成签到 ,获得积分10
24秒前
24秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
适配Micro-LED色转换的高兼容性量子点负性光刻胶制备与工艺研究 500
Direct and Iterative Linear System Solvers 500
Vander's Renal Physiology第10版 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7309766
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8926792
关于积分的说明 18919719
捐赠科研通 6971938
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3213024
关于科研通互助平台的介绍 2381440
邀请新用户注册赠送积分活动 2191096