Abstrait

Caractéristiques pharmacologiques tridimensionnelles des récepteurs de type gustatif et criblage virtuel basé sur les ligands en phytothérapie chinoise

Zhang YL*, Zhang Y, Wang X, Wang S et Qiao Y

Contrairement au goût sucré et umami, qui a évolué pour reconnaître un sous-ensemble limité de nutriments , le goût amer a la lourde tâche d'empêcher l'ingestion d'un grand nombre de composés toxiques structurellement distincts . Il a été démontré que 25 membres des récepteurs du goût de type 2 (T2R) fonctionnent comme des récepteurs du goût amer. Bien qu'une question importante dans la recherche sur le goût soit de savoir comment 25 récepteurs de la famille des T2R humains détectent des milliers de composés structurellement divers. La modélisation in silico des T2R nous a permis de visualiser le mode putatif de diverses interactions entre les agonistes et les hT2R. Dans cette étude, une caractérisation basée sur les ligands de la relation structure-fonction pour les hT2R a été utilisée et les modèles pharmacophores de T2R1, T2R10, T2R14 et T2R46 ont été générés pour comprendre la base moléculaire sous-jacente au réglage et à la sélectivité larges des membres des T2R. De plus, nous avons utilisé les T2R comme représentation de la saveur amère et vérifié la relation entre eux à l'aide de méthodes de criblage virtuel, qui montrent également la diversité scientifique de la saveur amère en raison des caractéristiques structurelles. Les résultats montrent que les modèles pharmacophores agonistes des T2R ont la capacité d'accumuler des herbes amères et d'identifier les composants efficaces des herbes amères. Cela montre également que la théorie de la saveur amère de la MTC contient divers contenus scientifiques en raison des caractéristiques structurelles. La méthode utilisée dans cet article fournit un moyen d'explorer la connotation scientifique de la théorie des cinq saveurs de la MTC, elle peut être étendue à d'autres théories de la MTC pour résoudre des problèmes similaires.

Avertissement: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été examiné ni vérifié

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