Balıq protein hidrolizatı, proteinlərin daha kiçik peptidlərə və amin turşularına parçalanması nəticəsində yaranan protein mənşəli qarışıqdır. Bu tədqiqat Scomberomorus commerson emalının yan məhsulu olan əzələ və dəri toxumalarının Pediococcus pentosaceus IL13 ilə fermentasiyası nəticəsində yaranan hidrolizatların α-qlükozidaza inhibitor aktivliyini və dörd patogen bakteriyaya qarşı antibakterial aktivliyini birbaşa laboratoriya şəraitində araşdırmış; ultrafiltrasiya ilə <30, <10 və <3 kDa peptid fraksiyalarını ayırmış; LC-HRMS əsaslı peptidomik analiz və çoxsaylı in silico prediction platformaları ilə seçilmiş peptidlərin potensial bioloji xüsusiyyətlərini qiymətləndirmişdir. Ən aşağı crude-hydrolysate IC₅₀ dəyəri əzələ+dəri qarışığından ibarət FXH qrupunda 34,692±1,355 mg/mL olaraq müəyyən edilmişdir. <3 kDa fraksiyaları α-qlükozidaz inhibisiyasında və xüsusilə Listeria monocytogenes-ə qarşı antibakterial aktivlikdə önə çıxmışdır. Lakin peptidlərin antidiyabetik, antimikrob, toksik və ya allergen olmasına dair kompüter proqnozları real klinik effektivlik və ya təhlükəsizlik sübutu deyil.

α-Qlükozidaz inhibisiyası üçün <3 kDa fraksiyaları FMH, FSH və FXH-də müvafiq olaraq təxminən %79,45, %78,03 və %79,03 inhibition göstərmişdir. Freeze-dried crude hydrolysate dose-response analizində FXH-nin IC₅₀ dəyəri 34,692±1,355 mg/mL, FSH-nin 36,643±1,384 mg/mL və FMH-nin 46,541±1,228 mg/mL-dir. Daha aşağı IC₅₀, eyni eksperimental sistem daxilində daha aşağı konsentrasiyada %50 inhibition əldə edildiyini və buna görə daha güclü inhibitor potensialını ifadə edir.

Antibakterial təcrübələrdə <3 kDa fraksiyaları xüsusilə L. monocytogenes üzərində böyük inhibition zones yaratmışdır: FSH 23,17±1,89 mm, FMH 22,50±0,50 mm və FXH 21,83±1,76 mm. Salmonella typhi ümumilikdə daha aşağı həssaslıq göstərmişdir. Bu dəyərlər agar-well diffusion testinin zona diametrləridir; minimum inhibitory concentration (MIC), minimum bactericidal concentration (MBC) və ya insanlarda antibiotik effektivliyi deyil.

LC-HRMS əsaslı tədqiqat 211 peptide sequence içindən relative abundance əsasında 35 təmsilçi ardıcıllığı sonrakı in silico qiymətləndirməyə daşımışdır. PeptideRanker-də SPAMPVPGPMGPMGPR 0,926 ilə ən yüksək ümumi bioactivity score almış; AntiT2DMP-Pred-də eyni peptid 0,811 ilə ən yüksək type-2-antidiabetic prediction dəyərini göstərmişdir. AVFPSIVGRPR isə bir neçə antimicrobial prediction platformasında müsbət təsnifat aldığı üçün mənbə tərəfindən güclü antimicrobial candidate kimi prioritetləşdirilmişdir. Bu nəticələr namizəd seçimi üçündür; dərman effektivliyinin sübutu deyil.

Ətraflı İzah

Tədqiqatın əsas problemi

Balıq emalı sənayesi əzələ parçaları, dəri, sümük, baş, daxili orqanlar və digər yan məhsullardan böyük miqdarda bioloji qalıq yarada bilər. Bu yan məhsulların mühüm hissəsi proteinlə zəngindir. Tədqiqatın əsas yanaşması aşağı dəyərli və ya tullantı hesab edilən bu protein materialını mikrob fermentasiyası ilə daha kiçik və bioloji aktivlik göstərə biləcək peptidlərə çevirmək və beləliklə həm tullantıların dəyərləndirilməsinə, həm də potensial funksional komponentlərin kəşfinə töhfə verməkdir.

Bu tədqiqat xüsusilə iki bioloji aktivliyi hədəfləyir:

• α-qlükozidaz fermentinin inhibisiyası vasitəsilə mümkün antidiyabetik potensialın ilkin skrininqi,
• Gram-müsbət və Gram-mənfi bakteriyalara qarşı antibakterial aktivlik.

Bunun üzərinə LC-HRMS peptidomik və in silico prediction qatı əlavə edilərək hansı peptide sequences-ın sonrakı eksperimental doğrulama üçün prioritetləşdirilə biləcəyi araşdırılmışdır.

Üç hidrolizat qrupu nəyi ifadə edir?

Balıq materialı haradan əldə edilmişdir?

Scomberomorus commerson emal yan məhsulları 2025-ci ilin yanvarında Muara Baru Fish Market, Penjaringan, Jakarta, Indonesia-dan alınmışdır. Mənbə koordinatları 6°06′36″S, 106°48′06″E kimi göstərir.

Material:

• skin,
• fragmented flesh,
• softened meat,
• ruptured abdominal portions kimi mechanically damaged muscle tissues

ehtiva etmişdir.

Nümunələr yuyulmuş, blender və meat grinder ilə homogenləşdirilmiş; qablaşdırılıb etiketlənmiş, ilk 24–48 saat −4°C-də saxlanmış, chilled insulated ice boxes ilə daşınmış və analizdən əvvəl −20°C-də saxlanmışdır.

Pediococcus pentosaceus IL13 niyə istifadə edildi?

Pediococcus pentosaceus IL13 tədqiqatın fermentasiya mikroorqanizmidir. Mənbə bu laktik turşu bakteriyasının Microbial Bioprospecting Laboratory, Research Center for Biotechnology, IPB University-dən əldə edildiyini bildirir.

Fermentasiyanın elmi məntiqi mikroorqanizmlərin və əlaqəli proteolitik proseslərin böyük protein strukturlarını daha kiçik peptide fragments-a parçalaya bilməsidir. Protein daxilində başlanğıcda əlçatmaz olan bəzi bioactive peptide sequences bu proteolysis/hydrolysis prosesi ilə sərbəstləşə bilər.

Fermentasiya necə aparıldı?

P. pentosaceus IL13 glycerol stock əvvəlcə MRS broth daxilində 37°C-də 24 saat yenidən aktivləşdirilmişdir.

Daha sonra:

1. MRS agar plate üzərinə streak edilmişdir.
2. 37°C-də 48 saat inkubasiya edilmişdir.
3. Tək colony 10 mL MRS broth-a köçürülmüş və 37°C-də 24 saat böyüdülmüşdür.
4. Starter culture hazırlamaq üçün bu pre-culture-dan 1 mL götürülərək 100 mL fresh MRS broth-a inoculate edilmişdir.
5. Muscle, skin və 1:1 muscle+skin olmaqla üç experimental group hazırlanmışdır.
6. Hər qrupdan 10 g material ayrıca 50 mL Falcon tube-a yerləşdirilmişdir.
7. 40 mL %10 (w/v) glucose solution əlavə edilmişdir.
8. Nümunələr 121°C-də 15 dəqiqə sterilizasiya edilmişdir.
9. Hər nümunəyə 400 μL P. pentosaceus IL13 culture inoculate edilmişdir.

Submerged fermentation müddəti muscle və mixed samples üçün dörd gün, skin üçün beş gündür.

Hidrolizatlar P. pentosaceus IL13-ün optimal growth curve zaman nöqtəsində yığılmışdır. Supernatant 14.000×g-də 30 dəqiqə, 4°C-də sentrifuqalama ilə ayrılmış; liquid hydrolysate −20°C-də saxlanmışdır.

Ultrafiltrasiya Niyə <3 kDa Fraksiyasını Önə Çıxardı?

Ultrafiltrasiya hidrolizatdakı molekulları təxmini molekulyar ölçülərinə görə membranlardan keçirərək ayıran fraksiyalaşdırma üsuludur; bu tədqiqatda 30, 10 və 3 kDa molecular-weight-cutoff membranlarından istifadə edilmiş və <3 kDa permeate daha kiçik peptidlərin zənginləşdiyi fraksiya kimi həm α-qlükozidaz inhibisiyasında, həm də antibakterial təcrübələrin mühüm hissəsində ən güclü nəticələri göstərmişdir.

kDa nə deməkdir?

kDa, kilodalton vahididir. Dalton molekulyar kütlə vahididir; 1 kDa təxminən 1.000 Da deməkdir. “<3 kDa fraction” ifadəsi bu tədqiqatda istifadə olunan ultrafiltration membrane-dan keçə bilən və təxminən 3 kilodaltondan aşağı molekulyar çəki bölgəsini ifadə edir.

Bu ifadə bütün peptidlərin eyni ölçüdə olduğu demək deyil; bir molecular-weight range müəyyən edir.

Ultrafiltrasiya şərtləri

Amicon Ultra-15, Millipore ultrafiltration sistemi və müvafiq olaraq 30, 10 və 3 kDa MWCO membranlarından istifadə edilmişdir.

Fractionation:

5.000×g, 30 dəqiqə, 10°C

şəraitində həyata keçirilmişdir.

Mənbə fraksiyaları:

• F-I: <30 kDa,
• F-II: <10 kDa,
• F-III: <3 kDa

kimi müəyyən edir.

Toplanan fraksiyalar bioactivity evaluation-dan əvvəl −20°C-də saxlanmışdır.

α-Qlükozidaz İnhibisiyası Niyə “Antidiyabetik Potensial” Kimi Araşdırılır?

α-Qlükozidaz karbohidrat həzminin son mərhələlərində daha kiçik şəkər strukturlarını qlükozaya çevirən fermentlərdən biridir; fermentin aktivliyini ləngidə bilən bir birləşmə laboratoriya şəraitində postprandial qlükoza əmələ gəlməsini azaltmağa yönəlmiş namizəd kimi qiymətləndirilə bilər, lakin bu tədqiqatdakı α-qlükozidaz inhibisiyası yalnız in vitro ferment assay-idir və insanlarda qan şəkərini azaltdığını sübut etmir.

α-Qlükozidaz təcrübəsinin komponentləri

Mənbə assay-də Saccharomyces cerevisiae mənşəli α-qlükozidazdan istifadə etmişdir.

Hər reaction system üçün:

• 50 μL diluted hydrolysate sample,
• 30 μL phosphate buffer, pH 6,8,
• 60 μL p-nitrophenyl-α-D-glucopyranoside (pNPG),
• 60 μL α-glucosidase enzyme solution

istifadə edilmişdir.

Reaksiya 37°C-də 30 dəqiqə davam etdirilmiş, sonra hər well-ə:

60 μL 200 mM Na₂CO₃

əlavə edilərək dayandırılmışdır.

Absorbance 405 nm-də microplate spectrophotometer ilə ölçülmüşdür.

pNPG və pNP nə işə yarayır?

pNPG, α-qlükozidazın parçalaya bildiyi chromogenic substrate-dır. Ferment pNPG-ni hidroliz etdikdə ölçülə bilən rəngli məhsullardan biri olan p-nitrophenol (pNP) yaranır.

Buna görə əsas məntiq belədir:

Daha çox aktiv α-qlükozidaz → daha çox pNP əmələ gəlməsi.

Daha güclü α-qlükozidaz inhibisiyası → daha az pNP əmələ gəlməsi.

Mənbə 0–500 ppm pNP standard curve hazırlamış və 405 nm absorbance ilə linear regression istifadə etmişdir:

\[ R^2>0.99 \]

Bu calibration curve ölçülən absorbance-ın pNP concentration-a çevrilməsində istifadə edilmişdir.

Mənbə pNP inhibition üçün açıq cəbri faiz formulunu yazmır. Buna görə Verianla mənbədə olmayan assay equation-ı “məqalənin formulu” kimi əlavə etmir.

Nəzarətlər

α-Qlükozidaz assay-də:

• Acarbose 100 ppm positive control,
• Sterile distilled water negative control

kimi istifadə edilmişdir.

Həmçinin baseline absorbance correction üçün enzyme əlavə edilməyən bir control system hazırlanmışdır.

Table 1: pNP əmələ gəlməsi niyə vacibdir?

Üç hidrolizat qrupunun hamısında molecular-weight fraction kiçildikcə pNP production ümumilikdə azalmışdır. Ən aşağı pNP concentration FMH <3 kDa qrupunda 37,323 ppm-dir. pNP-nin azalması assay məntiqində daha yüksək α-qlükozidaz inhibition ilə uyğundur.

Bu müqayisədə mənbə fərqli superscript letters ilə p<0,05 səviyyəsindəki statistical differences-ı göstərir.

IC50 Dəyəri Necə Şərh Edilməlidir?

IC₅₀, sınaqdan keçirilən materialın ölçülən bioloji cavabı %50 səviyyəsinə gətirmək üçün tələb olunan konsentrasiyanı ifadə edir; eyni assay şəraitində daha aşağı IC₅₀ daha yüksək inhibitor potency-yə işarə edir, lakin fərqli assay üsulları və ya fərqli maddələr arasında birbaşa klinik doza ekvivalentliyi yaratmır.

IC₅₀ analizi üçün freeze-dried crude hydrolysates:

10–50 mg/mL

intervalında sınaqdan keçirilmişdir.

Percentage inhibition ilə sample concentration arasında dose-response curves yaradılmış və IC₅₀:

GraphPad Prism version 10.0 ilə nonlinear regression

istifadə edilərək hesablanmışdır.

FXH-nin daha aşağı IC₅₀ göstərməsi mixed hydrolysate-ın bu assay daxilində daha yüksək inhibitory potency daşıması ilə uyğundur.

Discussion bölməsi bunu muscle və skin peptide pools arasında mümkün “synergistic enhancement” kimi şərh edir. Lakin tədqiqat klassik synergy design, combination index və ya isobologram analizi aparmamışdır. Buna görə sinerji burada birbaşa ölçülmüş ayrıca eksperimental nəticə deyil, müəlliflərin mechanistic interpretation-ıdır.

Antibakterial Aktivlik Necə Ölçüldü?

Tədqiqat antibacterial activity-ni agar-well diffusion üsulu ilə ölçmüşdür; standartlaşdırılmış bakteriyalar agar daxilində paylanmış, 6 mm quyulara 100 μL filtrasiya edilmiş hydrolysate əlavə edilmiş və 24 saat inkubasiyanın sonunda yaranan clear inhibition zone diametri millimetrlə ölçülmüşdür.

Sınaqdan keçirilən bakteriyalar

Dörd bakteriyadan istifadə edilmişdir:

• Listeria monocytogenes,
• Enterococcus faecalis,
• Escherichia coli,
• Salmonella typhi.

Bacterial cultures 37°C-də 24 saat LB broth daxilində böyüdülmüş və 0,5 McFarland turbidity standardına uyğunlaşdırılmışdır.

Mənbə bu sıxlığı təxminən:

\[ 1\times10^8\ \text{CFU/mL} \]

kimi göstərir.

100 μL standardized bacterial culture təxminən 45°C-də olan molten LB agar ilə qarışdırılmışdır.

Agar solidification-dan sonra 6 mm diametrli wells açılmış və hər well-ə 100 μL filter-sterilized hydrolysate sample əlavə edilmişdir.

Samples diffusion üçün room temperature-da bir saat saxlanmış; sonra 37°C-də 24 saat inkubasiya edilmişdir.

Təcrübələr triplicate aparılmışdır.

Negative control sterile distilled water, positive control isə chloramphenicol 100 ppm olmuşdur.

İnhibisiya zonunun təsnifatı

Mənbə Davis və Stout təsnifatından istifadə edir:

Table 2: Antibakterial nəticələr

Mənbədə fərqli superscript letters p<0,05 səviyyəsindəki statistical differences-ı göstərir.

L. monocytogenes xüsusilə aşağı-molecular-weight fraksiyalara həssas görünür. FMH, FSH və FXH-nin <3 kDa fraksiyalarının hər üçü mənbə təsnifatında ≥20 mm olduğuna görə “very strong” kateqoriyasındadır.

S. typhi isə ən aşağı həssaslıq göstərən orqanizmdir. Xüsusilə FSH crude, <30 kDa və <10 kDa fraksiyalarında 0 mm inhibition bildirilmişdir.

Niyə zona diametrini antibiotik gücü ilə birbaşa eyniləşdirməməliyik?

Agar-well diffusion nəticəsi yalnız bioloji inhibition-dan təsirlənmir; sınaq maddəsinin agar daxilində diffusion davranışı da zonaya töhfə verir. Buna görə FSH <3 kDa-nın Listeria üçün 23,17 mm, chloramphenicol control-ün isə 14,25 mm zona yaratması “hidrolizat chloramphenicol-dən daha güclü antibiotikdir” kimi birbaşa şərh edilə bilməz.

Tədqiqat hydrolysates üçün:

• MIC,
• MBC,
• time-kill kinetics,
• in vivo infection outcome

bildirmir.

LC-HRMS peptidomik hazırlığı

Hər analiz üçün 100 mg freeze-dried hydrolysate, 1 mL 50 mM ammonium bicarbonate buffer pH 8,0 daxilində suspenziya edilmişdir.

Əsas hazırlıq mərhələləri:

1. 14.000×g, 20 dəqiqə, 4°C centrifugation.
2. 500 μL supernatant + bərabər həcmdə −20°C acetone.
3. −20°C-də 4 saat incubation.
4. 16.000×g, 20 dəqiqə, 4°C centrifugation.
5. Pellet 45°C-də 30 dəqiqə qurutma.
6. 500 μL buffer daxilində yenidən həll etmə.
7. 10 μL 10 mM DTT ilə 56°C-də 60 dəqiqə reduction.
8. 10 μL 20 mM IAA ilə qaranlıqda 60 dəqiqə alkylation.
9. 0,1 mg/mL trypsin ilə 37°C-də 17 saat digestion.
10. 500 μL %1 TFA ilə reaction termination.
11. 8.100×g, 5 dəqiqə centrifugation.
12. 0,2 μm PVDF membrane filtration.

LC-HRMS Peptidomik Analizi Nə Edir?

LC-HRMS mürəkkəb peptide mixtures-ı əvvəlcə liquid chromatography ilə ayıran, sonra high-resolution mass spectrometry ilə kütlə/yük məlumatlarını ölçərək peptide sequences-ın tanınmasına kömək edən analitik yanaşmadır; bu tədqiqatda LC-HRMS/LFQ qatı peptide identity və relative abundance təmin edərək sonradan in silico qiymətləndirməyə alınacaq 35 təmsilçi ardıcıllığın seçilməsi üçün əsas yaratmışdır.

LC tərəfi

Peptide separation:

• Vanquish™ Horizon UHPLC,
• PepMap™ 100 C18 column, 150 mm × 1 mm, 3 μm,
• 75 μL/min flow rate,
• 30°C,
• 0,1% formic acid ehtiva edən water və acetonitrile mobile phases

ilə aparılmışdır.

MS tərəfi

Mass-spectrometry system:

• Orbitrap Exploris 240 HRMS,
• OptaMax™ NG H-ESI source,
• positive mode,
• Full MS/dd-MS2 acquisition,
• Full-MS resolution: 120.000,
• MS2 resolution: 15.000 FWHM

kimi bildirilmişdir.

Raw data Proteome Discoverer 2.5 daxilində SequestHT ilə UniProt və NCBI databases-a qarşı işlənmişdir.

Label-free quantification (LFQ), peptide abundance müqayisəsini isotope-label əlavə etmədən MS siqnal intensivlikləri üzərindən nisbi şəkildə aparmağa yönəlmiş yanaşmadır.

211 peptiddən 35 peptidə necə keçildi?

Mənbə 211 peptide sequence içindən təxminən hər hydrolysate type üçün highest-abundance hissəsini seçərək cəmi 35 representative peptide sequence-ı sonrakı in silico analizlərə daşımışdır.

Bu 35 sequence:

• 8–18 amino acid uzunluğundadır,
• əksəriyyəti 10–14 residue aralığındadır,
• FMH 20 unique sequence,
• FSH 10 unique sequence,
• beş peptide birdən çox hydrolysate type daxilində ortaq

kimi bildirilmişdir.

In Silico Prediction Nəticəsi Real Bioloji Aktivlik Deməkdirmi?

Xeyr. In silico prediction platformaları peptide sequence xüsusiyyətlərindən çıxış edərək müəyyən bioloji siniflərə oxşama ehtimalını və ya təxmini aktivlik skorunu hesablayır; bu skorlar namizədləri sıralamaq üçün dəyərlidir, lakin peptide-ın real orqanizmdə antidiyabetik, antibakterial, toksik, allergen və ya təhlükəsiz olduğunu təkbaşına sübut etmir.

PeptideRanker

PeptideRanker sequence-ın ümumi bioactive-peptide olma ehtimalını prioritetləşdirmək üçün istifadə edilmişdir.

Mənbədə score aralığı:

\[ 0.000-0.926 \]

kimi bildirilmişdir.

Doqquz peptide 0,5-dən yuxarı score almışdır.

Önə çıxanlar:

Novelty analizi

BIOPEP-UWM database müqayisəsində:

33/35 peptide = %94,3

mənbə tərəfindən novel kimi təsnif edilmişdir.

Reported kimi tapılan iki sequence:

• IWHHTFYNELR,
• AGFAGDDAPR.

Buradakı “novel”, sequence-ın müvafiq database/literature cross-reference daxilində əvvəllər bioactive peptide kimi bildirilmədiyi mənasında istifadə olunur; “təbiətdə ilk dəfə yarandı” demək deyil.

Toxicity prediction

Table 3-ə görə:

32/35 = %91,43 non-toxic prediction

vardır.

Toxin kimi göstərilən üç peptide:

• IEELEEEIEAER,
• TGPIGMPGAR,
• VEELEEEIEAER.

Mənbə prose burada “two peptides” ifadəsini işlətməsinə baxmayaraq üç sequence sadalayır. Table 3 və 32/35 hesabı üç toxic-predicted peptide ilə uyğundur.

Allergenicity niyə tək bir nəticə vermir?

Mənbə üç fərqli prediction yanaşmasından istifadə etmişdir:

• pLM4Alg-640,
• AlgPred2,
• AllerCatPro 2.0.

Eyni peptide fərqli modellər tərəfindən fərqli şəkildə təsnif edilə bilər. Bu vəziyyət Table 3-də aydın görünür.

Mənbə yalnız dörd peptide-ın ən azı iki modeldə ardıcıl non-allergen proqnozu göstərdiyini bildirir:

• IWHHTFYNELR,
• GYSFVTTAER,
• AGEPGAAGLR,
• SPAMPVPGPMGPMGPR.

Buna görə “non-allergen prediction” belə clinical food-allergy safety nəticəsi deyil.

Mənbə daxilində sequence yazılış fərqləri

Antidiyabetik prediction alətləri

İki fərqli alətdən istifadə edilmişdir:

• AntiDMP-pred: general antidiabetic bioactive peptide prediction,
• AntiT2DMP-Pred: Type 2 diabetes-related peptide prediction.

Mənbədə prediction score 0–1 arasındadır və 0,5-dən yuxarı dəyərlər potential positive prediction kimi qiymətləndirilmişdir.

AntiDMP-pred-də 27/35 peptide, yəni %77,1, 0,5-dən yuxarı score almışdır.

AntiT2DMP-Pred isə daha seçici nəticə vermişdir. 35 peptide içində yalnız iki ardıcıllıq 0,5-dən yuxarı score almışdır:

Bu alət fərqi elmi baxımdan vacibdir. Məsələn, VAEQELVDASER AntiDMP-pred-də 0,83 olduğu halda AntiT2DMP-Pred-də yalnız 0,012-dir. AVFPSIVGRPR isə AntiDMP-pred-də 0,31, AntiT2DMP-Pred-də 0,663-dür.

Buna görə “antidiabetic peptide” tək və modeldən asılı olmayan classification deyil.

Antimicrobial prediction alətləri

Mənbə aşağıdakı sistemlərdən istifadə etmişdir:

• CAMPR4 — Random Forest, Support Vector Machine və Artificial Neural Network alqoritmləri,
• Antimicrobial Peptide Scanner v2,
• ADAM,
• AntiBP3 — Gram-positive və Gram-negative antibacterial prediction.

Table 5-in CAMPR4 header-ında üçüncü model etiketi yenidən “SVM” yazılmışdır; lakin metod bölməsi, Results prose və table footnote üçüncü modeli Artificial Neural Network kimi müəyyən edir. Buna görə Verianla mənbə header-ını səhvsizmiş kimi yenidən yazmır.

Modellər niyə bir-biri ilə eyni nəticəni vermir?

Hər model fərqli training dataset, features, architecture və classification threshold istifadə edir. Buna görə eyni peptide:

• bir modeldə AMP,
• başqa modeldə Non-AMP,
• bir AntiBP3 qolunda ABP,
• digərində non-ABP

ola bilər.

Table 5-in öz dipnotu ulduz işarəsi olan nəticələri internal prediction inconsistencies kimi müəyyən edir.

Bu, prediction alətlərinin səhvsiz olmadığını və tək bir alqoritmin nəticəsinin qəti bioloji həqiqət kimi istifadə edilməməli olduğunu göstərir.

AVFPSIVGRPR niyə önə çıxır?

AVFPSIVGRPR Table 5-də:

Mənbə prose AVFPSIVGRPR üçün bəzi Scanner/ADAM rəqəmlərini Table 5-dəkindən fərqli uyğunlaşdırır. Yuxarıdakı cədvəl dərc edilmiş Table 5 dəyərlərini qoruyur.

“Most promising antimicrobial peptide” ifadəsi bir çox modelin ortaq prediction istiqamətinə əsaslanan namizəd prioritetidir; real bakteriyalara qarşı purified AVFPSIVGRPR peptide assay bu tədqiqatda aparılmamışdır.

SPAMPVPGPMGPMGPR niyə önə çıxır?

Bu collagen-derived sequence üç fərqli prediction qatında diqqət çəkir:

Mənbə Results prose-un bir yerində SPAMPVPGPMGPMGPR üçün “peptide 23” deyir; Table 4 və digər Results izahı bu ardıcıllığı peptide 28 kimi müəyyən edir. GFPGSDGSAGPK isə peptide 23 kimi verilir. Bu peptide-number fərqi səssizcə gizlədilməmişdir.

Statistik analiz

Experimental data:

• Microsoft Excel,
• GraphPad Prism,
• IBM SPSS Statistics version 27

ilə analiz edilmişdir.

Treatment groups arasındakı statistical differences:

One-way analysis of variance (ANOVA)

və ardından:

Duncan's multiple range test

ilə qiymətləndirilmişdir.

Əhəmiyyətlilik həddi:

\[ P<0.05 \]

kimi müəyyən edilmişdir.

ANOVA bir neçə qrupun ortalamalarının hamısının eyni olduğu null hypothesis-ə qarşı ümumi fərqin olub-olmadığını qiymətləndirir. Duncan multiple range test isə əhəmiyyətli ümumi fərqdən sonra hansı qrupların bir-birindən ayrıldığını hərf qrupları ilə müəyyən etməyə yönəlmiş post-hoc yanaşmadır.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Eksperimental dizaynın ümumi görünüşü

Əsas α-qlükozidaz nəticəsi

Ultrafiltration ümumilikdə lower-molecular-weight fractions daxilində daha yüksək α-qlükozidaz inhibition ilə birlikdə müşahidə edilmişdir.

<3 kDa:

• FMH ≈ %79,45,
• FSH ≈ %78,03,
• FXH ≈ %79,03

inhibition göstərmişdir.

Mənbə eyni Results paraqrafının əvvəlində ümumi inhibition aralığını təxminən %61,97–79,09 kimi yazır. FMH <3 kDa üçün eyni paraqrafda %79,45 verildiyinə görə bu iki hesabat arasında kiçik mənbə-daxili yuxarı sərhəd fərqi vardır.

Crude hydrolysate dose-response nəticəsi

10–50 mg/mL arasında inhibition concentration-dependent artmışdır.

IC₅₀ sıralaması:

FXH 34,692±1,355 < FSH 36,643±1,384 < FMH 46,541±1,228 mg/mL.

Bu sıralama sınaqdan keçirilən assay şəraitində FXH-nin crude-hydrolysate səviyyəsində daha yüksək α-qlükozidaz inhibitory potency göstərməsi ilə uyğundur.

Əsas antibakterial nəticə

Molecular weight kiçildikcə inhibition zone xüsusilə bir çox FMH, FSH və FXH müqayisəsində artmışdır.

L. monocytogenes ən həssas orqanizm kimi önə çıxır.

<3 kDa fraksiyalarında:

• FSH: 23,17±1,89 mm,
• FMH: 22,50±0,50 mm,
• FXH: 21,83±1,76 mm

ölçülmüşdür.

Mənbə classification-ında hər üçü very strong inhibition zone kateqoriyasındadır.

211 peptide → 35 candidate

LC-HRMS/MS peptide pool ümumilikdə 211 sequence ehtiva edir.

Relative abundance və hydrolysate coverage istifadə edilərək 35 representative sequence seçilmiş və computational profiling aparılmışdır.

Bu namizəd seçiminin məqsədi bütün 211 peptidin eyni dərəcədə güclü olduğunu göstərmək deyil; daha ətraflı prediction işi üçün peptide pool-u daraltmaqdır.

Önə çıxan namizədlər

Tədqiqatın birbaşa dəstəklədiyi nəticələr

• P. pentosaceus IL13 ilə fermentasiya edilmiş uskumru əzələ, dəri və qarışıq yan məhsullarından protein hydrolysates əldə edilmişdir.
• <3 kDa fractions ümumilikdə güclü α-qlükozidaz inhibition göstərmişdir.
• FXH crude hydrolysate 34,692±1,355 mg/mL ilə üç crude group arasında ən aşağı IC50 dəyərinə malikdir.
• Low-molecular-weight fractions bir çox antibacterial comparison-da daha böyük inhibition zones göstərmişdir.
• L. monocytogenes xüsusilə <3 kDa fractions-a həssasdır.
• LC-HRMS peptidomic pool daxilində 211 peptide sequence vardır.
• 35 representative peptide sonrakı computational evaluation üçün seçilmişdir.
• 33/35 sequence BIOPEP-UWM müqayisəsində novel kimi təsnif edilmişdir.
• Table 3 məlumatına görə 32/35 peptide non-toxic prediction almışdır.
• SPAMPVPGPMGPMGPR və AVFPSIVGRPR sonrakı eksperimental doğrulama üçün önə çıxan computational candidates arasındadır.

Tədqiqatın birbaşa dəstəkləmədiyi nəticələr

• Hidrolizatların insanlarda diabeti müalicə etdiyi göstərilməmişdir.
• İnsanlarda postprandial glucose azalması ölçülməmişdir.
• Peptidlərin oral bioavailability-si göstərilməmişdir.
• Gastrointestinal digestion-dan sonra aktiv qalıb-qalmadıqları sınaqdan keçirilməmişdir.
• Purified SPAMPVPGPMGPMGPR-nin insanlarda antidiyabetik təsiri göstərilməmişdir.
• Purified AVFPSIVGRPR-nin bakteriyalara qarşı real MIC/MBC dəyəri bu tədqiqatda ölçülməmişdir.
• In silico non-toxic prediction insan toksikoloji təhlükəsizliyi deyil.
• In silico non-allergen prediction insanlarda food-allergy safety deyil.
• Agar inhibition zone antibiotikin klinik potency-sinə bərabər deyil.
• FXH üçün real pharmacological synergy combination-index üsulu ilə göstərilməmişdir.
• Functional-food və ya nutraceutical məhsul hazırlanmayıb.
• In vivo efficacy və ya human clinical trial aparılmayıb.

Mənbə daxilində mühüm hesabat fərqləri

Tədqiqatın əsas güclü tərəfləri

Tədqiqat yalnız bir bioactivity assay istifadə etmir. Eyni materialı:

• fermentation,
• molecular-weight fractionation,
• α-glucosidase inhibition,
• antibacterial testing,
• LC-HRMS peptidomics,
• general bioactivity prediction,
• toxicity prediction,
• allergenicity prediction,
• general antidiabetic prediction,
• type-2-specific prediction,
• multi-model antimicrobial prediction

qatlarında qiymətləndirir.

Bu quruluş tək prediction modelinə güvənmək əvəzinə candidate prioritization üçün müxtəlif sübut qatlarını yan-yana gətirir.

Əsas məhdudiyyətlər

In vitro α-qlükozidaz assay: İnsan metabolizmasını təmsil etmir.

Agar diffusion: Inhibition zone, diffusion property-dən təsirlənir və MIC/MBC-ni əvəz etmir.

In silico prediction: Sequence-based proqnozlar experimental validation tələb edir.

Peptide purification: Önə çıxan individual peptides-ın bu tədqiqatda təmizlənərək ayrıca α-qlükozidaz və ya antibacterial assay ilə doğrulandığı göstərilməmişdir.

Bioavailability: Ölçülməmişdir.

Gastrointestinal stability: Ölçülməmişdir.

In vivo validation: Yoxdur.

Human clinical validation: Yoxdur.

Prediction disagreement: Eyni sequence üçün model nəticələri tez-tez fərqlənir.

Sequence/reporting inconsistencies: Table 3–5 ilə prose arasında bəzi sequence və model-score fərqləri vardır.

Synergy: FXH-nin daha aşağı IC50 dəyəri müşahidə edilmişdir, lakin formal synergy analysis aparılmamışdır.

Gələcək tədqiqatlar

Mənbənin nəticə bölməsi xüsusilə aşağıdakı doğrulamaları tələb edir:

• molecular interaction analysis,
• gastrointestinal stability,
• bioavailability,
• sonrakı in vitro experiments,
• in vivo experiments.

Bu tələblər mövcud nəticələrin candidate-discovery və preliminary bioactivity səviyyəsində olduğunu açıq şəkildə məhdudlaşdırır.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat: α-Glucosidase Inhibitory and Antibacterial Activity of Fermented Mackerel By-Product Muscle and Skin Hydrolysates: In Vitro and In Silico Peptidomics Analysis.

Müəlliflər: Ariandi Ariandi, Dimas Andrianto, Apon Zaenal Mustopa, Anja Meryandini.

Müəllif sırası: Mənbə PDF və aktual rəsmi jurnal metadata sırası qorunmuşdur.

Bərabər töhfə: Mənbədə equal-contribution bəyanı yoxdur.

Məsul müəllif: Anja Meryandini.

Afiliasiya 1: Doctoral Program in Microbiology, Department of Biology, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Bogor Agricultural University (IPB University), IPB Dramaga Campus, Bogor City 16680, Indonesia.

Afiliasiya 2: Department of Biotechnology, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Sulawesi Barat, Majene, West Sulawesi 91412, Indonesia.

Afiliasiya 3: Department of Biochemistry, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Bogor Agricultural University (IPB University), IPB Dramaga Campus, Bogor City 16680, Indonesia.

Afiliasiya 4: Research Center for Genetic Engineering, National Research and Innovation Agency (BRIN), Bogor City 16680, Indonesia.

Afiliasiya 5: Department of Biology, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Bogor Agricultural University (IPB University), IPB Dramaga Campus, Bogor City 16680, Indonesia.

Afiliasiya 6: Biotechnology Research Center, Bogor Agricultural University (IPB University), IPB Dramaga Campus, Bogor City 16680, Indonesia.

Jurnal: HAYATI Journal of Biosciences.

Nəşriyyat strukturu: Department of Biology, Bogor Agricultural University/IPB University və Indonesian Society for Biology.

Cild / say: Vol. 33 No. 6.

Səhifələr: 1423–1440.

DOI: 10.4308/hjb.33.6.1423-1440.

ISSN: 1978-3019.

EISSN: 2086-4094.

Mənbə növü: Research Article.

Rəy prosesi: HAYATI Journal of Biosciences double-blind peer review tətbiq edir; section editor ən azı iki scientist-dan review istəyir.

Received: July 1, 2026.

Received in revised form: September 3, 2026.

Accepted: September 9, 2026.

PDF Available Online: October 1, 2026.

Rəsmi issue metadata Published: November 1, 2026.

Lisenziya: Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).

Preprint: Mənbə PDF və ya doğrulanmış rəsmi məqalə səhifəsində ayrıca preprint qeydi göstərilmir.

Balıq materialı: Scomberomorus commerson processing by-products; skin və mechanically damaged muscle tissues.

Nümunənin tarixi və yeri: January 2025; Muara Baru Fish Market, Penjaringan, Jakarta, Indonesia; 6°06′36″S, 106°48′06″E.

Fermentasiya orqanizmi: Pediococcus pentosaceus IL13.

Eksperimental qruplar: FMH, FSH və FXH; FXH muscle+skin 1:1 (w/w).

Fermentasiya yükü: 10 g sample + 40 mL %10 (w/v) glucose solution + 400 μL starter culture.

Sterilizasiya: 121°C, 15 dəqiqə.

Fermentasiya: Muscle və mixed samples 4 gün; skin sample 5 gün.

Hydrolysate separation: 14.000×g, 30 dəqiqə, 4°C.

Ultrafiltration: 30, 10 və 3 kDa MWCO; 5.000×g, 30 dəqiqə, 10°C.

Fractions: <30 kDa, <10 kDa, <3 kDa.

α-Qlükozidaz: Saccharomyces cerevisiae source; Sigma Type I, ≥10 units/mg protein.

α-Qlükozidaz assay: 50 μL sample + 30 μL phosphate buffer pH 6,8 + 60 μL pNPG + 60 μL enzyme; 37°C, 30 dəqiqə.

Reaction stop: 60 μL 200 mM Na2CO3.

Absorbance: 405 nm.

pNP standard curve: 0–500 ppm; linear regression R²>0,99.

Positive control: Acarbose 100 ppm.

Negative control: Sterile distilled water.

IC50 concentration series: 10–50 mg/mL freeze-dried crude hydrolysates.

IC50 analysis: Nonlinear regression, GraphPad Prism 10.0.

FMH IC50: 46,541±1,228 mg/mL.

FSH IC50: 36,643±1,384 mg/mL.

FXH IC50: 34,692±1,355 mg/mL.

Antibacterial test: Agar-well diffusion.

Sınaq bakteriyaları: Listeria monocytogenes, Enterococcus faecalis, Escherichia coli, Salmonella typhi.

Bacterial density: 0,5 McFarland ≈1×10⁸ CFU/mL.

Well diameter: 6 mm.

Hydrolysate volume: 100 μL/well.

Diffusion: Room temperature, 1 saat.

Incubation: 37°C, 24 saat.

Antibacterial replicates: Triplicate.

Antibacterial positive control: Chloramphenicol 100 ppm.

Antibacterial negative control: Sterile distilled water / Table 2 notation medium.

LC-HRMS sample: 100 mg freeze-dried hydrolysate.

Reduction: 10 μL 10 mM DTT, 56°C, 60 dəqiqə.

Alkylation: 10 μL 20 mM IAA, qaranlıqda 60 dəqiqə.

Digestion: Trypsin 0,1 mg/mL, 17 saat, 37°C.

UHPLC: Vanquish™ Horizon UHPLC.

Column: PepMap™ 100 C18, 150 mm × 1 mm, 3 μm.

Flow: 75 μL/min.

Column temperature: 30°C.

HRMS: Orbitrap Exploris 240, OptaMax™ NG H-ESI.

Acquisition: Positive mode, Full MS/dd-MS2.

Resolution: 120.000 Full MS; 15.000 MS2 FWHM.

Processing: Proteome Discoverer 2.5, SequestHT, UniProt və NCBI.

Quantification: Label-free quantification (LFQ).

Peptide pool: 211 identified sequences.

In silico selected set: 35 representative sequences.

Peptide length: 8–18 amino acids; əksəriyyəti 10–14 residues.

General bioactivity: PeptideRanker.

Novelty: BIOPEP-UWM.

Toxicity: Method-da ToxinPred bağlantısı; Results/Table 3-də ToxinPred3 adı.

Allergenicity: pLM4Alg-640, AlgPred2, AllerCatPro 2.0.

General antidiabetic: AntiDMP-pred.

Type 2 antidiabetic: AntiT2DMP-Pred.

Antimicrobial prediction: CAMPR4, Antimicrobial Peptide Scanner v2, ADAM, AntiBP3.

Statistics: One-way ANOVA + Duncan's multiple range test, P<0,05.

Software: Microsoft Excel, GraphPad Prism, IBM SPSS Statistics version 27.

Funding: Center for Higher Education Funding and Assessment (PPAPT), Ministry of Higher Education, Science, and Technology of the Republic of Indonesia; Indonesian Endowment Fund for Education (LPDP), Ministry of Finance of the Republic of Indonesia; Indonesian Education Scholarship/BPI, Grant No. 00769/BPPT/BPI.06/9/2023, BPI ID 202327091759.

Acknowledgement: Genomic Laboratories və Taksa Laboratories, KST Cibinong, National Research and Innovation Agency (BRIN).

Data Availability: Mənbə PDF-də ayrıca data-availability statement yoxdur.

Conflict of Interest: Mənbə PDF-də ayrıca conflict-of-interest statement yoxdur.

CRediT / Author Contributions: Mənbə PDF-də ayrıca author-contribution və ya CRediT bölməsi yoxdur.

Ethical approval: Mənbədə ayrıca etik komitə bəyanı yoxdur. Tədqiqatın bildirilən materialı bazardan alınmış emal yan məhsulları və kultura kolleksiyalarından təmin edilmiş mikroorqanizmlərdir; insan iştirakçı və ya canlı heyvan müdaxilə təcrübəsi bildirilmir.

Əsas şərh sərhədi: α-qlükozidaz inhibition və bacterial inhibition zones in vitro nəticələrdir; individual peptide bioactivity, toxicity, allergenicity, antidiabetic və antimicrobial nəticələrinin mühüm hissəsi in silico prediction-dır. Bunlar clinical efficacy və ya human safety nəticəsi yaratmır.

Mənbə-daxili hesabat qeydi 1: Figure 1 Results aralığı təxminən %61,97–79,09 kimi verildiyi halda eyni paraqraf FMH <3 kDa üçün təxminən %79,45 bildirir.

Mənbə-daxili hesabat qeydi 2: Prose “two peptides” deməsinə baxmayaraq Table 3 və eyni cümlənin ardıcıllıqları üç toxic-predicted peptide göstərir.

Mənbə-daxili hesabat qeydi 3: Table 3–4 ilə prose arasında bəzi peptide sequence transcription fərqləri vardır.

Mənbə-daxili hesabat qeydi 4: Table 5 CAMPR4 header-ında üçüncü algorithm “SVM” kimi çap olunub; metod, Results və footnote üçüncü modelin ANN olduğunu bildirir.

Mənbə-daxili hesabat qeydi 5: SPAMPVPGPMGPMGPR peptide number bir Results cümləsində 23 kimi görünür, digər source context isə peptide 28-i dəstəkləyir.

Mənbə-daxili hesabat qeydi 6: AVFPSIVGRPR üçün Table 5 ilə prose-dakı bəzi antimicrobial prediction score uyğunlaşdırmaları üst-üstə düşmür.

Gələcək doğrulamalar: Molecular interaction analysis, gastrointestinal stability, bioavailability, sonrakı in vitro və in vivo experiments.