кандидат ветеринарных наук, ведущий специалист, заместитель руководителя органа по сертификации продукции и услуг, SPIN-код 3419-6879
доктор технических наук, заведующий кафедрой бионанотехнологии, заведующий лабораторией биотестирования природных нутрицевтиков
Введение: Интерес к функциональным белкам, получаемым из продуктов питания, возрос из-за их потенциального терапевтического эффекта при широком спектре заболеваний. Изучение биологической активности пищевых белков, обладающий антигипертензивными свойствами с помощью традиционных методов - дорогостоящий и трудоёмкий процесс. Поэтому компьютерные подходы, которые могут спрогнозировать образование биоактивных пептидов из источника животного происхождения, а также проанализировать взаимосвязь между структурой и функцией белка, приобрели новое значение в научной области. Использование протеомных методов анализа in silico, позволит решить проблему обеспечения населения достаточным количеством полноценного белка, путем обогащения продуктов функциональной направленности.
Цель: идентификация структуры и функциональных доменов низкомолекулярного белка из свиных желудков методом in silico с использованием UniProt и STRING, с целью оценки его антигипертензивного потенциала.
Материалы и методы: Белок массой ~10,7 кДа, выделенный из свиных желудков, был охарактеризован с использованием in silico подходов на базе UniProtKB (функциональная аннотация) и STRING (анализ PPI-сетей), с последующим структурным моделированием.
Результаты: Идентифицирован белок P01284, принадлежащий к семейству глюкогоновых, представленный 75 аминокислотами (массой 8,5 кДа), предполагаемо обладающий вазоактивной активностью на основе анализа функциональных доменов и белок-белковых взаимодействий.
Выводы: Результаты подтверждают целесообразность использования in silico анализа для прогнозирования биоактивности пищевых белков и обосновывают дальнейшие in vivo исследования P01284 как антигипертензивного агента нутрицевтического профиля.
Introduction: Interest in functional proteins derived from food sources has increased due to their potential therapeutic effects across a wide range of diseases. Studying the biological activity of food proteins with antihypertensive properties through conventional methods is costly and labor-intensive. Therefore, computational approaches capable of predicting the formation of bioactive peptides from animal-derived sources, as well as analyzing the relationship between protein structure and function, have gained new significance in the scientific domain. The use of in silico proteomic analysis methods may help address the global challenge of providing sufficient high-quality protein by enabling the development of functional food products.
Purpose: To identify the structure and functional domains of a low-molecular-weight protein from porcine stomach using in silico methods (UniProt and STRING) in order to evaluate its antihypertensive potential.
Materials and Methods: A protein with a molecular weight of approximately 10.7 kDa, isolated from porcine stomach, was characterized using in silico approaches based on UniProtKB (for functional annotation) and STRING (for protein–protein interaction network analysis), followed by structural modeling.
Results: Protein P01284, belonging to the glucagon family and consisting of 75 amino acids (with a molecular weight of 8.5 kDa), was identified. Based on domain analysis and protein–protein interaction profiling, the protein is presumed to exhibit vasoactive properties.
Conclusion: The findings support the utility of in silico analysis for predicting the bioactivity of food-derived proteins and justify further in vivo investigation of P01284 as a nutraceutical antihypertensive agent.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.