已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

In Vivo Atlas of Neuroprotective Cyclic Dipeptides Derived from Food Gelatin Using Peptidomics and Feature-Based Molecular Networking

体内 明胶 神经保护 地图集(解剖学) 化学 特征(语言学) 计算生物学 药理学 生物化学 生物 生物技术 解剖 语言学 哲学
作者
Pingping Dong,Lanjia Ao,Yujie Li,Haoyuan Zeng,Yanmin Zhang,Haibo Zou,Jing Leng,Na Li,Jian‐Lin Wu
出处
期刊:Journal of Agricultural and Food Chemistry [American Chemical Society]
标识
DOI:10.1021/acs.jafc.5c08112
摘要

Food gelatin is widely used in the food industry, yet its in vivo active substances remain unclear. This study proposes a strategy for in vivo research on donkey-hide gelatin that integrates peptidomics, feature-based molecular networks (FBMN), and targeted spatiotemporal metabolomics to address the above issues. Peptidomics based on database searching revealed a time-dependent decrease in peptide numbers and an increase in oligopeptide ratios in the small intestine over 24 h, with oligopeptides increasing from 50 to 100%. FBMN visualization in serum allowed the first identification of cyclodipeptides (CDPs) originating from gelatin. Targeted metabolomics detected 35 CDPs in serum, with 12 proline/hydroxyproline-CDPs being particularly abundant. Spatiotemporal analysis revealed different distributions of CDPs in the gastrointestinal and serum, and they showed prolonged retention in vivo. Twelve proline/hydroxyproline-CDPs displayed neuroprotective effects in HT-22 cells, with cyclo(Hyp-Ala) showing the highest efficacy. This study presents a strategy for identifying exogenous bioactives in complex matrices, applicable to other food proteins.
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

祝大家在新的一年里科研腾飞
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
Acrome完成签到 ,获得积分10
1秒前
xiaomeng完成签到 ,获得积分10
2秒前
烟花应助doctorbba采纳,获得10
2秒前
小马甲应助Sarah采纳,获得10
2秒前
4秒前
Maria完成签到 ,获得积分10
4秒前
qiao发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
泡泡完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
14秒前
16秒前
易安完成签到,获得积分10
16秒前
20秒前
sola完成签到 ,获得积分10
21秒前
从容向真完成签到,获得积分10
21秒前
酷波er应助sdndkjfvb采纳,获得10
22秒前
冷艳的小懒虫完成签到 ,获得积分10
25秒前
红宝石设计局完成签到,获得积分10
26秒前
科研通AI6.1应助明亮剑采纳,获得10
28秒前
31秒前
ye发布了新的文献求助10
36秒前
37秒前
37秒前
搜集达人应助ne采纳,获得10
40秒前
熠熠生辉发布了新的文献求助10
41秒前
左祈发布了新的文献求助30
41秒前
荆玉豪完成签到 ,获得积分10
41秒前
只有个石头完成签到,获得积分10
42秒前
doctorbba发布了新的文献求助10
43秒前
Hello应助好不了一丶采纳,获得10
43秒前
ye完成签到,获得积分10
44秒前
XLee完成签到,获得积分10
45秒前
47秒前
48秒前
liber完成签到,获得积分20
49秒前
49秒前
50秒前
函数完成签到 ,获得积分10
53秒前
教生物的杨教授完成签到,获得积分10
53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
Les Mantodea de guyane 2500
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 600
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Separating Singapore from British India 300
T/SNFSOC 0002—2025 独居石精矿碱法冶炼工艺技术标准 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5860089
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6352752
关于积分的说明 15641655
捐赠科研通 4973844
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2682949
邀请新用户注册赠送积分活动 1626540
关于科研通互助平台的介绍 1583765