Разработка алгоритма создания информационных ресурсов для прогнозирования гидролиза молочных белков

В молочной промышленности, как и в других отраслях, образуется большое количество вторичных сырьевых ресурсов, одним из наиболее весомых является молочная сыворотка. Данное сырье богато белками с высоким биологическим потенциалом, реализуемым при гидролизе белка и получении биоактивных пептидов. Выбор ферментов для проведения гидролиза с целью получения тех или иных биоактивных пептидов сопряжен с длительностью и затратностью, что можно оптимизировать применением методов in silico. Целью работы является разработка алгоритма создания базы данных для моделирования влияния ферментов на сывороточные белки, а также программного обеспечения для оптимизации целенаправленного гидролиза белков молочной сыворотки ферментами, воздействующими на β-лактоглобулин и α-лактальбумин, для получения специфичных биологически активных пептидов. Молочная сыворотка является источником белков β-лактоглобулина и α-лактальбумина. Информация для формирования базы данных была получена из известных источников (BIOPEP-UWM, PeptideCutter, UniProtKB и InterPro). База данных создавалась с использованием системы управления базами данных SQLite. Программа разрабатывалась на основе созданной базы данных и с применением графической библиотеки виджетов Tkinter с использованием языка программирования Python. Проверена работоспособность программы, она выдаёт точный набор ферментов для получения пептида или цепочки пептидов в зависимости от предварительно выбранного для гидролиза молочного белка.