当前食品副产品中生物活性肽 (BAPs) 的发掘受到资源密集型工艺流程的限制。为了简化这一过程，来自意大利佩鲁贾大学Francesco Morena博士所在课题组提出了一种新颖的计算工作流程，旨在识别和优化蛋白质水解过程中的关键酶，同时结合多酶筛选，有效提取多种BAPs，以提高产量和潜在的健康益处。这一流程成功地从番茄皮中提取出了多种BAPs，这凸显了它从各种未充分利用的物质中发掘有价值的生物活性化合物的潜力。这种方法是可持续且高效的生物肽生产的一大进步，从同一来源生产出的生物肽可用于多种健康和工业应用。

研究方法和工作流程

本研究将番茄品种Line27859作为主要研究对象，利用蛋白质组学和基因表达谱，鉴定和选择了50种最丰富的注释蛋白，作为肽生成的起始材料。模拟自然界的复杂过程，采用快速肽生成器工具模拟计算机中的水解酶，生成了一个多样化的潜在多肽库。然后使用多标签深度学习方法 (MLBP) 对完善后的多肽库进行严格筛选，以确定具有较高治疗效果的多肽。为了进一步完善筛选结果，使用ToxinPred3、iBitter-SCM、HLP和PLifePred等工具来评估安全性和稳定性，保留了无毒、无苦味、肠道和血浆稳定性高的多肽作为先导肽。这一研究提出的工作流程产生了各种有前景的候选先导肽，通过不同的预测模型来预测这些化合物的活性，进而进行分子对接模拟，以评估它们和已知蛋白质靶点的相互作用，确定具有抗癌、抗糖尿病、抗高血压、抗炎和抗菌的BAPs。

图文导读

图1. 用于鉴定和评估BAPs的综合工作流程：从RNA序列数据到最终选择最佳候选肽。(1) 基因组挖掘；(2) 注释蛋白选择；(3) 酶水解；(4) 多标签深度学习方法进行识别和分类；(5) 最佳酶组合确定；(6) 生物活性肽筛选；(7) 最佳候选肽确定；(8) 3D结构预测；(9) 蛋白质靶标分子对接；(10) 分子动力学模拟；(11) 候选先导肽的选择。

图2. 番茄品种Line27859的蛋白质分析。(A) Line27859中表达和注释的前50种蛋白质的丰度。每个条对应于一种特定的蛋白质，由其注释代码标识，条的高度表示蛋白质的丰度水平。误差线代表标准偏差，反映了数据的可变性；(B) 使用两种和三种酶的组合从前五种丰度最高的蛋白质中产生的肽数量的比较。每个条代表产生的肽的数量，深蓝色条表示使用两种酶，浅蓝色条表示用三种酶。前五种蛋白质的注释代码沿x轴列出，产生的肽的数量在每个条的顶部显示。

图3. 酶组合产生肽的分析。(A) 每种连续双酶组合产生的肽的肽类分布。(B) 肽产量优化显示了每个类别中产生的肽总数，突出了每个特定类别中产生最多肽的酶组合。

结语

番茄是一种广泛栽培的植物，在工业加工过程中会产生大量废弃物，尤其是番茄皮。最大限度地提高副产品的价值，可以促进生产过程的循环和生态友好，同时推动有价值的生物活性化合物的开发。这一研究揭示了番茄皮作为生物活性肽丰富来源的巨大潜力，进一步支持了开发健康食品和膳食补充剂的优势，而且番茄皮的价值完全符合可持续发展的做法，减少了食物浪费，促进了循环经济。

原文出自 Biomolecules 期刊：https://www.mdpi.com/2894530

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/biomolecules

Biomolecules期刊介绍

主编：

Prof. Dr. Lukasz Kurgan, Virginia Commonwealth University, USA; 

Prof. Dr. Peter E. Nielsen, University of Copenhagen, Denmark

期刊研究范围涉及化学、生物学、分子医学和材料科学之间的交叉学科，重点关注生物活性和生物源物质的结构和功能、具有生物和医学意义的分子机制以及生物材料及其应用。已被Scopus、SCIE (Web of Science)、PubMed等数据库收录。

2024 Impact Factor：4.8

2024 CiteScore：9.2

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