Structural Requirements of Angiotensin I‐Converting Enzyme Inhibitory Peptides: Quantitative Structure‐Activity Relationship Modeling of Peptides Containing 4‐10 Amino Acid Residues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Models for angiotensin converting enzyme (ACE) inhibitory peptides with varied lengths are proposed based on results from partial least square regression analysis of the potency of known peptides. Modeling was performed using partial least square regression with inhibitory activity of peptides as the dependent variable (Y) and the physicochemical properties of amino acids as the predictor X matrix. Variable importance in the projection (VIP) analysis of individual amino acid residues at each position revealed that the C‐terminal tetrapeptide residues of long‐chain peptides were more important to their ACE‐inhibitory activity than the C‐terminal tripeptide residues. The most likely preferred amino acid residues starting from C‐terminus are tyrosine and cysteine for the first position, histidine, tryptophan and methionine for the second position with isoleucine, leucine, valine and methionine for the third position, and tryptophan for the fourth position. We concluded that the reported structural requirements of ACE‐inhibitory peptides provide useful information that can be used for the development of more efficacious ACE‐inhibitory peptides.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».