《新西兰梅西大学:利用小角和超小角中子散射探测胃蛋白酶和/或酸存在下乳蛋白的结构修饰》

  • 来源专题:食品安全与健康
  • 编译者: 王晓梅
  • 发布时间:2025-03-10
  • 利用小角和超小角中子散射探测胃蛋白酶和/或酸存在下乳蛋白的结构修饰



    2024年9月11日,新西兰梅西大学Mengxiao Yang及通讯作者Aiqian Ye在国际期刊《Food Hydrocolloids》(JCR一区,IF2023=11)发表了题为“Probing structural modification of milk proteins in the presence of pepsin and/or acid using small- and ultra-small-angle neutron scattering”(利用小角和超小角中子散射探测胃蛋白酶和/或酸存在下乳蛋白的结构修饰)的研究论文。

    摘要

    本研究使用小角和超小角中子散射(SANS和USANS)技术,在纳米和微米尺度上实时探测胃蛋白酶和酸诱导下牛奶蛋白的凝胶形成过程。结果显示,未加热牛奶和加热牛奶在酸性环境下和胃蛋白酶作用下的凝胶特性存在显著差异。加热牛奶在凝胶形成过程中表现出更快的弹性储能模量(G')增加。研究揭示了加热处理如何通过结构演化影响牛奶蛋白的消化过程,为奶制品在胃肠环境下的凝胶化行为提供了深入理解。


    引言

    牛奶蛋白在胃肠道中经历胃蛋白酶和酸的共同作用,导致蛋白质凝胶化和降解过程。研究表明,胃蛋白酶作用于κ-酪蛋白特定键位,导致酪蛋白胶束的聚集,而酸诱导的凝胶化则在接近等电点时发生。本研究通过结合SANS和USANS技术,以纳米和微米尺度分析未加热和加热牛奶蛋白的凝胶化过程,探讨热处理如何影响胃环境下蛋白质的结构演变。


    研究内容

    (1)实验方法与条件:采用SANS和USANS技术监测酸(GDL)诱导、胃蛋白酶诱导及二者协同作用下牛奶蛋白的凝胶化过程。在37°C条件下,通过时间分辨散射测量和流变学测试分析结构变化,包括胶束尺度和凝胶网络结构。

    (2)结果分析:加热处理后的牛奶在GDL诱导下较未加热牛奶表现出更快的凝胶化速度和更高的G'值。胃蛋白酶高浓度环境下加热牛奶的凝胶化速率显著加快,且随着蛋白降解的进行,USANS和SANS的散射强度逐渐降低,反映出蛋白质聚集体的降解。

    (3)结构特征的观测:使用小角散射分析不同凝胶条件下蛋白质聚集体的结构,发现酸和胃蛋白酶的协同作用引发的结构特性显著不同于单独的酸或胃蛋白酶处理。


    结论与展望

    本研究表明,牛奶蛋白在胃肠环境中凝胶化的特性受酸、胃蛋白酶和热处理的共同影响。通过USANS和SANS分析揭示了不同条件下蛋白质的结构演化,有助于理解奶制品在胃中的消化过程。未来研究可进一步利用中子散射技术探索其他食品基质在胃肠环境下的结构变化。

    图文赏析


    原文链接:

    https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268005X2400955X?via%3Dihub



  • 原文来源:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268005X2400955X?via%3Dihub
相关报告
  • 《Science | 在小鼠模型中设计具有抗病毒功效的SARS-COV-2木瓜样蛋白酶样蛋白酶抑制剂》

    • 来源专题:战略生物资源
    • 编译者:李康音
    • 发布时间:2024-04-03
    • 2024年3月29日,美国罗格斯新泽西州立大学(Rutgers)药学院副教授王俊及其合作者在Science上发表了题为Design of a SARS-CoV-2 papain-like protease inhibitor with antiviral efficacy in a mouse model的文章。 这篇文章首次报道了在小鼠感染实验中具有抗病毒活性的木瓜样蛋白酶 (papain-like protease, PLpro) 抑制剂。 PLpro 是主蛋白酶外另一个由SARS-CoV-2编码的半胱氨酸蛋白酶。PLpro能够切断病毒非结构多蛋白 (Nsps),对病毒复制起到至关重要的作用。此外,PLpro还能通过裂解宿主蛋白的泛素和修饰干扰素刺激基因15 (ISG 15) 从而抑制宿主免疫反应。PLpro在SARS-CoV-2突变株中高度保守,使其成为备受关注的抗病毒药物靶点。然而,经过药物化学家数十年的结构优化和高通量筛选,PLpro抑制剂开发仍处于临床前阶段。在此之前报道的PLpro抑制剂的抗病毒活性和药代动力学特性都有待优化。 在这项研究中,基于已报道的非共价PLpro抑制剂XR8-24和共价PLpro抑制剂Cp7,将化合物Cp7中的萘环替换成3-苯基噻吩,设计了共价PLpro抑制剂Jun11313 ,发现其可有效抑制PLpro(IC50=0.12 μM),因此研究将其作为起点进行后续结构优化。Jun11313与SARS-CoV-2 PLpro共晶结构分析发现与XR8-24中吡咯烷取代的噻吩基团相比,Jun11313中的噻吩基团朝向BL2 groove结合口袋的相反位置,与Pro248和Pro247形成范德华力相互作用,并与Met208存在CH-π和S-π相互作用。进一步观察PLpro泛素(ubiquitin)与Jun11313的共晶结构,发现噻吩基占据与泛素Val70相同的疏水口袋。因此,研究人员将这个从未被用于PLpro抑制剂设计的口袋称为Val70Ub。 基于Jun11313与PLpro的结合模式,假设可以通过同时靶向BL2 groove和Val70Ub疏水口袋来设计高效的PLpro抑制剂。因此,团队设计并合成了一系列双芳香基取代苯甲酰胺化合物 。所有化合物先进行酶活测试和细胞毒性测试,再通过FlipGFP和SARS-CoV-2抗病毒实验中对部分化合物进行了验证,再利用小鼠的体外微粒体稳定性和体内口服药代动力学(PK)对高效低毒化合物(EC50 ≤ 1 μM,SI > 50)进行了进一步验证。而通过多轮筛选,得到了候选化合物Jun12682。最后,研究发现Jun12682对Omicron、Delta和三种nirmatrelvir耐药病毒株均具有抑制活性。 共晶结构显示Jun12682以及类似物同时结合到BL2 groove和Val70Ub的疏水口袋,验证了初始的理性设计 。在体外PK实验中,Jun12682表现出良好的代谢稳定性(T1/2 = 131.9 min, CLint(mic) = 10.5 μL/min/mg),高选择性和良好的溶解性,同样在体内PK实验中,其具有优异的口服生物利用度(72.8%)。Jun12682对体内五种主要药物代谢的细胞色素P450 (CYP450) 酶都没有抑制效果。这预示着Jun12682不会有跟Paxlovid一样具有药物相互作用的副反应。基于此,团队对Jun12682进行了体内药效研究,结果显示,对SARS-CoV-2感染BALB/c小鼠,Jun12682口服给药不仅显著提高小鼠存活率,而且能够显著降低小鼠肺部病毒滴度和组织损伤,且降低多种炎症因子的表达。 总括而言,基于新发现的Val70Ub的口袋,团队设计了一类结构新颖、高效的PLpro抑制剂,其中,Jun12682不仅能够有效抑制多种突变病毒株,且具有优异的体内活性,具有开发成为新型抗SARS-CoV-2新药的潜力。
  • 《深度学习助力蛋白的设计》

    • 来源专题:生物科技领域知识集成服务
    • 编译者:陈方
    • 发布时间:2020-09-11
    • 蛋白设计通常有两种方法:“定向进化”是指随机改变编码天然蛋白质的氨基酸构件的基因序列,筛选具有所需活性的变体;“合理设计”是根据蛋白质3D结构对其进行建模,以识别可能影响蛋白质功能的氨基酸。然而,定向进化只能触及庞大数量蛋白质序列中的一小部分,而合理设计则需要对蛋白质3D结构进行艰难的解析。 2019年10月21日Nature Methods报道,哈佛大学Wyss生物启发工程研究所和哈佛医学院的研究人员创建了第三种蛋白质设计方法,利用深度学习直接从氨基酸序列中预测蛋白质基本特征。研究结果显示,该方法准确地预测了天然和从头设计的蛋白质功能,将大量工作转移给计算机,与现有方法相比,可将成本降低两个数量级。 研究人员将这个神经网络方法命名为“统一表示”(unified representation,UniRep),在大约三周的时间内,研究者对UniRep进行了约2400万个蛋白质序列的训练,以关联蛋白质序列及其特性,包括蛋白质稳定性、二级结构以及蛋白质内部序列对周围溶剂的可及性等。结果UniRep准确地描述了来自不同的蛋白质家族的蛋白质的这些特征,包括那些已经被研究清晰解析的蛋白质,以及自然界中不存在的蛋白质。 该团队进一步将UniRep作为研究工具,预测单个氨基酸取代如何影响蛋白质功能。该神经网络以多种生物学功能(包括酶催化、DNA结合、分子传感)可靠地预测8种不同蛋白质中单个氨基酸突变影响。此外,研究者使用绿色荧光蛋白作为模型,利用UniRep分析了该蛋白的64,800个变异体,每个变异体带有1~12个突变,结果UniRep准确地预测了突变的分布及其对蛋白质亮度的影响。 研究者表示,这种基于深度学习的蛋白质工程计算方法具有加速合成蛋白质设计的潜力,该方法可以针对任何所需应用量身定制蛋白质功能,可用于治疗、诊断、生物制造、生物催化及其他应用。 吴晓燕 编译自https://phys.org/news/2019-10-proteins-language.html 原文链接:https://www.nature.com/articles/s41592-019-0598-1                                  原文标题:Unified rational protein engineering with sequence-based deep representation learning