2026
In evidenza: Explainable machine learning and deep learning models for predicting TAS2R-bitter molecule interactions
Journal of Molecular Graphics and Modelling142, 109187
Recettori del gusto e molecole degli alimenti
Struttura e dinamica dei recettori del gusto amaro come TAS2R46, e strumenti computazionali che prevedono quali molecole vengono riconosciute da questi recettori.
I recettori del gusto amaro (TAS2R) sono proteine che riconoscono i composti amari, in bocca e in molti altri tessuti. Sono difficili da studiare sperimentalmente, e per questo si prestano bene ai metodi computazionali.
Ho studiato la meccanica interna del recettore dell’amaro TAS2R46 con dinamica molecolare e analisi di rete, e lavoro con alcuni colleghi a strumenti che prevedono quali molecole un recettore riconoscerà: dallo screening strutturale di complessi proteina–ligando a modelli di machine learning spiegabili. Buona parte di questo lavoro nasce dal progetto europeo VIRTUOUS.
Il recettore umano del gusto amaro TAS2R46 con la stricnina legata. Studio come si muove questo recettore e contribuisco a modelli che prevedono quali molecole vengono riconosciute dai recettori dell’amaro.
In evidenza: ogni residuo con un atomo pesante entro 4,0 Å dalla stricnina, con la distanza minima, misurata sulle coordinate depositate.
Struttura: PDB 7XP6 (Xu et al., Science 2022)
| # | Residuo | Atomi (recettore – ligando) | Distanza |
|---|---|---|---|
| 1 | Asn65 | OD1 – CAC | 3,0 Å |
| 2 | Tyr85 | CD1 – OAJ | 3,1 Å |
| 3 | Glu265 | OE2 – NAY | 3,2 Å |
| 4 | Trp88 | CG – CAE | 3,3 Å |
| 5 | Thr180 | OG1 – OAO | 3,4 Å |
| 6 | Leu62 | CD1 – CAC | 3,5 Å |
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