Bioinformatics approaches to discovering food-derived bioactive peptides: Reviews and perspectives

保健品 数量结构-活动关系 计算生物学 生化工程 药剂师 新颖性 生物技术 计算机科学 生物信息学 数据科学 生物 生物化学 工程类 哲学 神学
作者
Zhenjiao Du,Jeffrey Comer,Yonghui Li
出处
期刊:Trends in Analytical Chemistry [Elsevier]
卷期号:162: 117051-117051 被引量:59
标识
DOI:10.1016/j.trac.2023.117051
摘要

Food-derived bioactive peptides (FBPs) are gaining interest due to their great potential in agricultural byproduct valorization and high-activity peptide screening. The introduction of bioinformatics into FBP studies further enhances the prospects of this field. This review provides a comprehensive overview and critical insight into the latest advances in bioinformatics-driven FBPs studies. The roles of databases, proteolysis simulation, bioactivity potency evaluation, quantitative structure-activity relationships (QSAR) models, molecular docking, molecular dynamics simulation, and free energy calculation in FBP studies are covered. Furthermore, critical issues related to QSAR model development, molecular docking, and integrated bioinformatics strategies are highlighted. By leveraging these bioinformatics approaches, researchers can fully utilize existing knowledge about identified peptides for checking novelty, evaluating bioactivity potency as well as rational peptide and protein hydrolysate design. QSAR models and molecular docking enable efficient screening of thousands of peptide candidates and generate new insights into bioactivity mechanisms. Directions for future research and challenges in current studies are also discussed. The employment of bioinformatics will significantly accelerate the process from the identification of high-potential FBPs to product development, assist in wet chemistry experiment design for targeted protein hydrolysates preparation, and ultimately enhance the long-term development of nutraceutical, pharmaceutical, and cosmeceutical industries.
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
kbj发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
老西瓜发布了新的文献求助10
1秒前
人各有痣完成签到,获得积分10
1秒前
后知后觉发布了新的文献求助10
1秒前
xiaoxiao发布了新的文献求助30
1秒前
1秒前
2秒前
2秒前
英姑应助哈哈呀采纳,获得10
3秒前
3秒前
hurry完成签到,获得积分10
3秒前
Hungrylunch应助陈玉婷采纳,获得20
3秒前
领导范儿应助hu970采纳,获得10
4秒前
new_vision发布了新的文献求助10
4秒前
拼搏翠桃完成签到,获得积分10
5秒前
糖糖科研顺利呀完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
阿秋完成签到,获得积分10
5秒前
Pangsj发布了新的文献求助10
6秒前
hhh发布了新的文献求助10
6秒前
好运藏在善良里完成签到,获得积分10
6秒前
情怀应助奋斗映寒采纳,获得10
6秒前
7秒前
CodeCraft应助牧海冬采纳,获得10
7秒前
zxcv23完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
小离发布了新的文献求助10
8秒前
yug完成签到,获得积分10
8秒前
坟里唱情歌完成签到 ,获得积分10
9秒前
kbj完成签到,获得积分10
9秒前
哈哈哈哈完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
10秒前
10秒前
科研雷锋发布了新的文献求助10
10秒前
gen完成签到,获得积分10
10秒前
简单的丑完成签到,获得积分10
11秒前
今后应助日天的马铃薯采纳,获得10
11秒前
11秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527304
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107454
关于积分的说明 9285518
捐赠科研通 2805269
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539827
邀请新用户注册赠送积分活动 716708
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709672