Interactions of C. frondosa-derived inhibitory peptides against angiotensin I-converting enzyme (ACE), α-amylase and lipase
Notice bibliographique
Résumé
The study illustrates the molecular mechanisms by which marine-derived peptides exhibited different structures and inhibition functions to concurrently inhibit multiple enzymes involved in chronic diseases. Peptides (2 mg/mL) exhibited inhibition against angiotensin-converting enzyme (ACE, inhibition of 52.2–78.8%), pancreatic α-amylase (16.3–27.2%) and lipase (5.3–17.0%). Further in silico analyses on physiochemistry, bioactivity, safety and interaction energy with target enzymes indicated that one peptide could inhibit multiple enzymes. Peptide FENLLEELK potent in inhibiting both ACE and α-amylase showed different mechanisms: it had ordered extended structure in ACE active pocket with conventional H-bond towards Arg522 which is the ligand for activator Cl-, while the peptide folded into compact “lariat” conformation within α-amylase active site and the K residue in peptide formed intensive H-bonds and electrostatic interactions with catalytic triad Asp197 − Asp300 − Glu233. Another peptide APFPLR showed different poses in inhibiting ACE, α-amylase and lipase, and it formed direct interactions to lipase catalytic residues Phe77 & His263.
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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 ».