研究成果|一种整合的计算机模拟和多组学工作流程鉴定出新型微生物来源的鲜味肽，并阐明了 T1R1/T1R3 结合机制

背景：微生物来源的鲜味肽在食品工业中具有巨大潜力，但传统筛选方法效率低下，且多数研究依赖单一预测模型，限制了可靠性和通量。研究目的：开发一种整合多组学（转录组学和肽组学）与计算机模拟（机器学习预测、分子对接、分子动力学模拟）的高效工作流程，系统鉴定产鲜味菌盐单胞菌中的新型鲜味肽，并阐明其与T1R1/T1R3受体的结合机制。结论：通过结合两种机器学习预测器，筛选准确率提升至91.8%；利用该流程成功鉴定出三种新型鲜味肽（阈值0.045-0.198 mmol/L），其中AHQTEGAY因与T1R3形成最稳定紧凑的构象而表现出高鲜味强度和协同效应。该工作流程为微生物来源鲜味肽的高通量发现提供了高效策略，为开发天然增味剂奠定了科学基础。