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Enregistrement W4414015821 · doi:10.11159/icbes25.150

In-Silico Comparative Study on Millets Peptide Inhibiting Fat Mass and Obesity-Associated Protein

2025· article· en· W4414015821 sur OpenAlexvenueno aff
Vinayak Kawale, Devraj Jp, B. S. Ravindranath, Vankudavath Rajunaik

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndian Council of Medical Research
Mots-clésIn silicoPeptideFat massObesityChemistryComputational biologyBiochemistryBiologyEndocrinologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over and undernutrition are generally perceived as lifestyle or diet related disorders.Apart from these external contributors, certain genes and proteins have been studied to plays a vital role in maintaining the metabolic state of an individual.One such gene is the fat mass and obesity-associated (FTO) protein-an m6A RNA demethylase, responsible for regulating energy homeostasis.This protein has been found to be strongly associated with obesity and related metabolic disorders.Targeting FTO with small-molecule inhibitors has shown promise as a therapeutic approach to manage obesity.The study employs a comprehensive computational strategy to identify bioactive peptides acting as potential natural inhibitors of the FTO protein derived from three millet species-finger millet (Eleusine coracana), pearl millet (Pennisetum glaucum), and foxtail millet (Setaria italica).Bioactive peptides were curated from published literature focusing on millet seed proteins.Their physicochemical properties were assessed using PepCalc to evaluate stability and solubility.Subsequently, three-dimensional structures of the peptides were predicted using the I-TASSER server to generate high-confidence models for docking.Molecular docking analyses were conducted using ClusPro to examine peptide-FTO binding affinities and interaction poses.The crystal structure of human FTO (retrieved from the Protein Data Bank) served as the docking target.Top-performing peptide-FTO complexes were further taken for molecular dynamics (MD) simulations to evaluate the dynamic behavior and stability of the interactions.Key parameters such as RMSD, RMSF, and hydrogen bond profiles were analyzed over the course of the simulations.Our results show that several millet-derived peptides bind strongly and stably to the FTO protein, with favorable docking scores and sustained hydrogen bonding at its active site.These findings highlight the potential of millet peptides as natural FTO inhibitors for developing functional foods or nutraceuticals to combat obesity.

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)0,000
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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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