Effects of temperature and <scp>pH</scp> on the structure of a metalloprotease from <i>Lactobacillus fermentum</i><scp>R6</scp> isolated from <scp>H</scp>arbin dry sausages and molecular docking between protease and meat protein
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microbial protease can interact with meat protein in fermented meat products at a certain pH and temperature. To investigate the effects of various pH values and temperatures on the structural characteristics of Lactobacillus fermentum R6 protease, which was isolated from Harbin dry sausages, spectroscopy techniques and molecular dynamics were utilized to evaluate structural changes. RESULTS: The protease exhibited a stable spatial structure at pH 7 and 40 °C, and the extension of the protease structure was also promoted. Although the structure of the protease could be changed or destroyed by pH 8 and 70 °C, it was mainly determined by the changes of secondary and tertiary structures such as α-helix, β-sheet, β-turn and random coil. In addition, carbonyl vibration, -NH vibration, C-H stretching vibration and disulphide bonds were present in L. fermentum R6 protease under various pH and temperature conditions. Molecular docking showed that the protease can interact with myosin light chain, myosin heavy chain, actin and myoglobin. CONCLUSION: The protease can maintain stable structure and interact with meat protein, which reflected certain application prospects in the fermentation of Harbin dry sausages. © 2021 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».