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Enregistrement W4408279059 · doi:10.1016/j.jinorgbio.2025.112877

Identification of Ni2+-binding peptides in sunflower meal protein hydrolysate for deeper understanding of peptide-metal interactions

2025· article· en· W4408279059 sur OpenAlexaff
Jairo Andrés Camaño Echavarría, Christelle Mathé, Jean‐Michel Girardet, Cédric Paris, Chibuike C. Udenigwe, Katalin Selmeczi, Laetitia Canabady‐Rochelle

Notice bibliographique

RevueJournal of Inorganic Biochemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementAgence Nationale de la RechercheMinistère de l'Enseignement Supérieur et de la RechercheUniversité de Lorraine
Mots-clésChemistryHydrolysatePeptideSunflowerIdentification (biology)BiochemistryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sunflower ( Helianthus annus L.) is one of the most important oil crops in the world. Once oil extracted, sunflower meal by-product could offer a potential alternative for various food applications due to its high protein content. Derived from food protein hydrolysates, metal-binding peptides have attracted attention as bioactive compounds to prevent metal-induced oxidation and diseases. This study aimed to investigate the Ni 2+ -binding ability of sunflower meal protein hydrolysates and ten peptides theoretically present in sunflower proteins using IMAC, switchSENSE®, UV–vis and CD techniques. Single and sequential enzymatic treatments were applied to produce hydrolysates using Protamex® (Prot) and Protamex followed by Flavourzyme® (Prot+Flav), respectively. MS/MS analysis of enriched Ni 2+ -binding peptides fractions revealed different composition of His-containing peptides among hydrolysates; however, similar to the His-containing pure peptides, the Ni 2+ -binding ability of all the hydrolysates was almost identical in IMAC. On the contrary, switchSENSE® studies indicated that the Ni 2+ -binding ability of sunflower peptides does not depend only on the presence of His residues, but also on their position along the polypeptide chain and the presence of proline, suggesting that Prot hydrolysates exhibited the highest Ni 2+ -binding ability. UV–vis and CD data confirmed that sunflower peptides bound onto Ni 2+ through nitrogen atoms from imidazole sidechain of His residues, deprotonated amide bonds and N-terminal amino group, indicating square-planar and also octahedral geometries in the formed complexes. Finally, His-containing peptides without proline could offer a suitable strategy to design metal-binding peptides from sunflower meal by-product, with the most promising motifs being LL H VT and WL H. Derived from food protein hydrolysates, metal-binding peptides have attracted attention as bioactive compounds to prevent metal-induced oxidation and diseases. This study aimed to investigate the Ni 2+ -binding ability of sunflower meal protein hydrolysates and ten peptides theoretically present in sunflower proteins using IMAC, switchSENSE®, UV–vis and CD techniques. • IMAC and switchSENSE® unveiled the chelating profile of peptides and hydrolysates. • Sunflower meal-derived peptides complexed Ni 2+ with 3 N and 4 N coordination modes. • Single hydrolysate possessed the strongest ability to complex Ni 2+ with ATCUN motif. • WLH and LLHVT ATCUN peptides identified as the most interesting Ni 2+ chelator. • 26 metal-chelating peptides with His identified from sunflower meal hydrolysates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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