申请/专利权人：沈阳农业大学

申请日：2023-09-25

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117877588A

主分类号：G16B40/00

分类号：G16B40/00;G06F18/214;G16B5/00;G16B15/00;G06N20/00;G16B50/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明属于功能性微生物产品筛选与食品生物技术领域，具体涉及一种微生物源鲜味肽的智能筛选鉴定方法及系统。包括如下步骤：准备训练集、虚拟筛选、受体模型构建、批量分子对接及智能筛选鉴定。即先通过机器学习工具预测味觉活性，再根据其肽链长度选择合适受体亚基经过批量分子对接能量筛选及核心结合位点匹配，最终快速有效地筛选出鲜味肽。本发明较传统感官导向的化学合成鉴定方法，更加绿色安全高效，为进一步建立微生物源新功能成分深度发掘平台和安全评价体系奠定了坚实的基础。

主权项：1.一种微生物源鲜味肽的智能筛选鉴定方法，其特征在于，包括如下步骤：1准备训练集：总结已知的各种来源、各种长度且具有明确阈值的鲜味肽和非鲜味肽分别组成正训练集和负训练集；2虚拟筛选：利用正训练集和负训练集比较并选定虚拟筛选工具，利用选定的虚拟筛选工具对正训练集进行批量筛选，筛选出正训练集中的不同肽链长度的代表性鲜味肽；3受体模型构建：获得T1R1T1R3受体蛋白的结构，构建并选择最优模型；4批量分子对接：对步骤2中筛选的代表性鲜味肽构建三维结构，实现鲜味肽三维结构与T1R1T1R3受体蛋白同源模型的分子对接，并输出配体-受体蛋白复合物，得到对接能量与鲜味阈值的关系以及不同鲜味肽在T1R1T1R3受体蛋白上的核心结合位点；5以步骤4中得到的对接能量与鲜味阈值的关系以及不同鲜味肽在T1R1T1R3受体蛋白上的核心结合位点作为依据，对微生物源鲜味肽进行智能筛选鉴定。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 沈阳农业大学 一种微生物源鲜味肽的智能筛选鉴定方法及系统

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