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,Jiang Pu,Hang Zou,Dapeng Li
出处
期刊:Journal of Agricultural and Food Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:72 (23): 13262-13272
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.
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