《表3 抗氧化肽研究中的常用数据库及工具》

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《抗氧化肽的研究现状》

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生物信息学工具（In silico tools）为预测、分析和筛选抗氧化肽提供了一种经济、有效的手段，成为近年来抗氧化肽研究的一种新兴方法。利用生物信息学工具可分析和挖掘数据库中的各种蛋白质序列信息，寻找生物活性肽的潜在前体；预测所选蛋白质序列的潜在生物活性图谱，计算所选蛋白质序列中潜在生物活性片段的出现频率；分析酶切位点，筛选合适的蛋白酶，优化母体蛋白的可控水解；进行目标肽的生物活性预测，二级结构预测，感官特性（甜、苦、鲜味等）、毒性和过敏性预测以及理化性质（分子质量、等电点、疏水性、溶解性等）评价和构效关系分析等[45-46]。基于局部比对算法的搜索工具（BLAST）、BIOPEP数据库工具以及分子对接工具（Molecular docking）等一些流行的生物信息学工具（表3）已广泛应用于抗氧化肽的相关研究中。在这些工具的辅助下，已从动物、植物以及肉类等产品中成功地获得了多种不同的抗氧化活性肽[35，47-49]。