Identification novel salt-enhancing peptides from largemouth bass and exploration their action mechanism with transmembrane channel-like 4 (TMC4) by molecular simulation

鲈鱼(鱼) 化学 跨膜蛋白 鉴定(生物学) 机制(生物学) 生物物理学 盐(化学) 作用机理 生物化学 计算生物学 渔业 生物 有机化学 物理 体外 生态学 受体 量子力学
作者
Ying Bu,Chaonan Sun,Jiaqi Guo,Wenhui Zhu,Jianrong Li,Xuepeng Li,Yi Zhang
出处
期刊:Food Chemistry [Elsevier BV]
卷期号:435: 137614-137614 被引量:33
标识
DOI:10.1016/j.foodchem.2023.137614
摘要

The purpose of this study was to screen and verify salt-enhancing peptides that can effectively reduce sodium consumption from Largemouth bass myosin through virtual hydrolysis, molecular simulation, and sensory evaluation. The human transmembrane channel-like 4 (TMC4) was constructed using Alphafold2, with 93.3 % of amino acids falling within allowed regions. A total of 19 peptides were predicted through virtual hydrolysis and screening. DAF, QIF, RPAL, and IPVM significantly enhanced the saltiness perception, and QIF exhibited the most pronounced effect in enhancing saltiness (P < 0.05). The residues Ala258, Ser546, Ser603, Phe259, Cys265, Glu539, Lys278 and Ser585 were identified as key binding sites. The TMC4-DAF complex achieved stability after 20, 000 ps, exhibiting an average RMSD value of 0.84 nm. DAF consistently displayed fluctuations at approximately 3.05 nm, and the number of hydrogen bonds varied between 3 and 5. These results suggested that Alphafold2 modelling can be used for predicting salt-enhancing peptides.
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
鱼儿会飞完成签到,获得积分10
刚刚
勤奋的猫咪完成签到 ,获得积分10
刚刚
黎簇完成签到 ,获得积分10
刚刚
jialin发布了新的文献求助10
刚刚
leo_zjm完成签到,获得积分10
1秒前
Jzag完成签到 ,获得积分10
1秒前
zz完成签到,获得积分10
1秒前
郑嘻嘻完成签到,获得积分10
2秒前
水知寒完成签到,获得积分0
2秒前
路北发布了新的文献求助10
2秒前
木木发布了新的文献求助10
2秒前
chenyunxia完成签到,获得积分10
2秒前
小志完成签到,获得积分10
3秒前
mhr发布了新的文献求助10
3秒前
你你你完成签到,获得积分10
3秒前
lee完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
快帮我找找完成签到,获得积分10
4秒前
可爱的豆芽完成签到,获得积分10
4秒前
choup53完成签到,获得积分10
4秒前
Jerry完成签到 ,获得积分10
4秒前
Eric完成签到,获得积分10
4秒前
scq完成签到 ,获得积分10
5秒前
eiland完成签到,获得积分10
5秒前
ddl完成签到,获得积分10
5秒前
bobo完成签到,获得积分0
6秒前
xiaoyahengdi关注了科研通微信公众号
6秒前
tianxu8822完成签到,获得积分10
7秒前
zhaoying完成签到,获得积分10
7秒前
一只滦完成签到,获得积分10
8秒前
跳跳妈妈完成签到,获得积分10
8秒前
读个博吧完成签到,获得积分10
8秒前
小芳不止妖娆完成签到,获得积分10
9秒前
你好完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
王者归来完成签到,获得积分0
10秒前
selene完成签到 ,获得积分10
10秒前
猪嗝铁铁完成签到,获得积分10
11秒前
YIQISUDA完成签到,获得积分10
11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
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
CLSI M100 Performance Standards for Antimicrobial Susceptibility Testing 36th edition 400
Cancer Targets: Novel Therapies and Emerging Research Directions (Part 1) 400
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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6362341
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8176125
关于积分的说明 17225514
捐赠科研通 5417064
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2866702
邀请新用户注册赠送积分活动 1843844
关于科研通互助平台的介绍 1691625