《International Journal of Biological Macromolecules》：Effects of Maillard glycosylation with different saccharides on structural, antioxidant and functional properties of porcine myosin
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首次比较了葡萄糖、蔗糖和β-葡聚糖对肌球蛋白糖基化的作用。
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葡萄糖产生的α-二羰基中间
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首次比较了葡萄糖、蔗糖和β-葡聚糖对肌球蛋白糖基化的作用。
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葡萄糖产生的α-二羰基中间体含量最高，并具有抗氧化活性。
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β-葡聚糖提高了乳液的稳定性和泡沫的稳定性。
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糖类结构与糖基化及功能特性有关。
引言
肉类是人类饮食中重要的蛋白质和必需氨基酸来源。中国是全球最大的猪肉生产国之一，2025年的猪肉产量达到了5938万吨，占全球肉类供应的很大比例。随着人们对健康饮食的关注度不断提高，食品质量、营养价值和加工安全已成为工业和研究领域关注的重点。最近关于肠道微生物群与肌肉轴的研究提供了一个生物学框架，将微生物代谢与肌肉生理和肉质联系起来[1]，这有助于改善肌纤维蛋白的功能特性。其中，肌球蛋白是猪肉肌纤维蛋白中最丰富的结构蛋白，约占55-60%[2]，[3]。它在决定肉质的关键属性（如口感、持水能力、乳化性和储存稳定性）方面起着核心作用[4]。然而，天然猪肉肌球蛋白通常溶解度低、分散性差且热稳定性弱[5]，并且容易受到温度波动、pH变化和氧化应激等加工条件的影响[6]，[7]。这些限制严重影响了其功能性能和工业应用，因此提高肌球蛋白的功能性对于开发高价值肉类产品至关重要。
为了改善食品系统中的蛋白质功能，人们开发了多种策略[8]，其中美拉德糖基化作为一种在相对温和条件下有效的修饰方法受到了广泛关注[9]。该反应可以通过干加热、湿加热或辅助加热方法实现。由于反应动力学可控、条件温和且效率高，湿加热糖基化被最广泛使用。在此过程中，还原糖的羰基与蛋白质的自由氨基结合形成共价连接的蛋白-糖结合物，无需额外化学试剂，使其成为一种简单、安全且环保的修饰方法，具有广阔的工业应用前景[10]，[11]。糖类对蛋白质氨基的反应性不同，直接影响糖基化效率和产物性质。因此，糖类的选择是工艺优化中的关键因素。先前的研究已证实，湿加热美拉德反应能有效促进蛋白-糖系统中的结合物形成。例如，Oh等人[12]在酪蛋白-单糖系统中发现了特征性的美拉德产物，而Wang等人[13]报告称乳清蛋白分离物-菊粉结合物在糖基化后表现出增强的抗氧化活性。
尽管对蛋白质糖基化进行了大量研究，但仍有一些机制方面尚未完全理解。特别是，共价美拉德糖基化与非共价蛋白-糖相互作用之间的区别尚未明确，它们对功能变化的共同影响也不清楚。此外，在相同反应条件下对单糖、双糖和多糖的系统比较仍较为有限。以往的综述指出，控制美拉德反应途径和调节糖类反应性是食品和制药行业面临的重大挑战[14]。此外，由于内在功能不佳，作为肉类加工副产品的猪肉肌球蛋白尚未得到充分利用[15]。肌球蛋白与不同糖类之间的非共价相互作用及其对糖基化效率和功能性能的影响仍需进一步阐明。
本研究在受控热条件下使用葡萄糖、蔗糖和β-葡聚糖对猪肉肌球蛋白进行了修饰。系统评估了其结构、理化和形态特征，以建立结构-功能关系。此外，还进行了分子对接分析，探讨非共价相互作用及其在调节糖基化行为中的潜在作用。通过比较相同条件下的单糖、双糖和多糖系统，本研究旨在探讨糖类分子结构的差异如何影响肌球蛋白的糖基化效率和功能特性。结果为糖类介导的蛋白质修饰提供了理论见解，并加深了对糖基化引起肌球蛋白功能变化的理解。
章节片段
材料
猪肉购自中国甘肃省兰州理工大学附近的当地市场。葡萄糖和蔗糖分别从天津永大化学试剂有限公司和天津百世化学有限公司购买。β-葡聚糖购自河南中晨生物技术有限公司。其他所有试剂均为分析级。
肌球蛋白的提取
肌球蛋白的提取方法参照Zhao[16]报道的方法从新鲜猪长肌中提取。
糖基化程度
糖基化程度（DG）反映了自由氨基的变化，常用于评估肌球蛋白与糖类之间的糖基化程度[23]。随着反应时间从0延长至8小时，用葡萄糖、蔗糖和β-葡聚糖修饰的蛋白质的DG值逐渐增加，不同糖类之间的差异显著，顺序为Pr-Glu > Pr-Suc > Pr-BG（图S2）。在初始阶段（0小时），Pr-Glu、Pr-Suc和
结论
本研究建立了在50℃下使用葡萄糖、蔗糖和β-葡聚糖的肌球蛋白糖基化系统，并研究了糖类结构对糖基化行为、结构特征和功能特性的影响。SDS-PAGE和糖基化程度分析证实了糖类-肌球蛋白结合物的形成，糖基化效率的顺序为Pr-Glu > Pr-Suc > Pr-BG。葡萄糖表现出更强的褐变强度和更多的活性二羰基化合物积累
CRediT作者贡献声明
曹莹莹：写作——审稿与编辑、监督、资源获取。 郭晓瑞：写作——初稿撰写、实验研究、数据分析。 刘文杰：结果验证、数据分析、概念构建。 马晓龙：数据可视化、软件操作。 高莹：项目管理、方法设计、概念构思。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
本工作得到了甘肃省科学技术委员会专项基金（26CXGA054）、国家自然科学基金（32260553）和甘肃省重大科技项目（26ZDNG001）的支持。
曹莹莹|郭晓瑞|刘文杰|马晓龙|高莹
