CN117946212A - 源自海鲈鱼的鲜味肽及其应用 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了源自海鲈鱼的鲜味肽及其应用，涉及食品生物技术领域。该源自海鲈鱼的鲜味肽的氨基酸序列如SEQ ID NO.6或SEQ ID NO.7所示。本发明利用肽组学和机器学习复合筛选传统发酵海鲈鱼中的鲜味肽，结果筛选出2种鲜味肽，分析其与T1R3亚基的相互作用和表面力，发现该2种鲜味肽均能与T1R3亚基结合，且复合构象稳定。此外，经感官评价和电子舌分析验证，该2种鲜味肽均具有鲜味，且鲜味阈值在0.1875‑0.34375mg/mL。本发明为调味品的开发提供了新的鲜味肽原料，具有重要的应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及食品生物技术领域，特别是涉及源自海鲈鱼的鲜味肽及其应用。
背景技术
鲜味作为第五种基本味道，具有与谷氨酸钠(MSG)相似的味道，赋予食物独特的风味。目前，研究发现鲜味主要是由氨基酸、核苷酸、有机酸和鲜味肽等组成。近年来，鲜味肽作为一种新型的鲜味剂在食品风味科学领域备受关注和研究。鲜味肽的首次出现是在1978年，Yamasaki从牛肉酶解液中获得了一个与肉汤味道相似的八肽Lys-Gly-Asp-Glu-Glu-Ser-Leu-Ala，并命名为牛肉辛肽(BMP)。鲜味肽不仅自身具有鲜味，同时还能与其他成分(如味精、氯化钠)结合起到协同增鲜作用。当前，已从不同来源的食品中鉴定和表征出鲜味肽，例如东方鲀、豆豉、蘑菇、蛤蜊等。但对于发酵水产品中的鲜味肽还有待进一步研究。
鲈鱼(Lateolabraxjaponicus)是一种具有很高经济价值的重要商业鱼类。传统发酵海鲈鱼是具有亚洲地域特色的固态自然发酵鱼制品，由于其独特的风味广受消费者的青睐。本发明拟从传统发酵海鲈中挖掘出新型鲜味肽，从而为调味品的开发提供新的原料基础。
发明内容
本发明的目的是提供源自海鲈鱼的鲜味肽及其应用，以解决上述现有技术存在的问题，本发明提供的海鲈鱼鲜味肽具有明显鲜味，鲜味阈值在0.1875-0.34375mg/mL，并且能与T1R3亚基结合，且复合构象稳定。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
本发明提供一种源自海鲈鱼的鲜味肽P9，氨基酸序列如SEQ ID NO.8所示。
本发明还提供上述的源自海鲈鱼的鲜味肽P9在提高食品鲜味中的应用。
本发明还提供上述的源自海鲈鱼的鲜味肽P9在制备调味品中的应用。
本发明还提供一种调味品，所述调味品的鲜味成分包括上述的源自海鲈鱼的鲜味肽P9。
本发明还提供上述的调味品在提高食品鲜味中的应用。
本发明还提供一种源自海鲈鱼的鲜味肽P10，氨基酸序列如SEQ ID NO.7所示。
本发明还提供上述的源自海鲈鱼的鲜味肽P10在提高食品鲜味中的应用。
本发明还提供上述的源自海鲈鱼的鲜味肽P10在制备调味品中的应用。
本发明还提供一种调味品，所述调味品的鲜味成分包括上述的源自海鲈鱼的鲜味肽P10。
本发明还提供上述的鲜味成分包括上述的源自海鲈鱼的鲜味肽P10的调味品在提高食品鲜味中的应用。
本发明公开了以下技术效果：
本发明利用肽组学和机器学习复合筛选传统发酵海鲈鱼中的鲜味肽，结果筛选出2种鲜味肽(DEEYPDL、DGEKVDFDD)，分析其与T1R3亚基的相互作用和表面力，发现该2种鲜味肽均能与T1R3亚基结合，且复合构象稳定。此外，经感官评价和电子舌分析验证，该2种鲜味肽均具有鲜味，且鲜味阈值在0.1875-0.34375mg/mL。
本发明为调味品的开发提供了新的鲜味肽原料，具有重要的应用价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为海鲈鱼发酵过程中鲜味肽的鉴定结果；其中，A为鲜味肽的PCA分析结果；B为鲜味肽的分子量分布情况；C为不同分子量分布的鲜味肽丰度变化；D为鲜味肽的长度分布；
图2为不同发酵时期的鲜味肽热图分析结果(A)和产鲜味肽前体蛋白的鉴定结果(B)；
图3为受体T1R1/T1R3的结构模型；
图4为T1R1/T1R3受体同源建模的拉氏图；
图5为2种鲜味肽的三维结构图；
图6为鲜味肽P9与T1R1/T1R3的分子对接分析结果；
图7为鲜味肽P10与T1R1/T1R3的分子对接分析结果；
图8为T1R1/T1R3与2种鲜味肽的相互作用表面力分析结果；
图9为合成肽的呈味特性分析结果；其中，A为感官评价雷达图；B为电子舌分析雷达图。
具体实施方式
现详细说明本发明的多种示例性实施方式，该详细说明不应认为是对本发明的限制，而应理解为是对本发明的某些方面、特性和实施方案的更详细的描述。
应理解本发明中所述的术语仅仅是为描述特别的实施方式，并非用于限制本发明。另外，对于本发明中的数值范围，应理解为还具体公开了该范围的上限和下限之间的每个中间值。在任何陈述值或陈述范围内的中间值，以及任何其他陈述值或在所述范围内的中间值之间的每个较小的范围也包括在本发明内。这些较小范围的上限和下限可独立地包括或排除在范围内。
除非另有说明，否则本文使用的所有技术和科学术语具有本发明所述领域的常规技术人员通常理解的相同含义。虽然本发明仅描述了优选的方法和材料，但是在本发明的实施或测试中也可以使用与本文所述相似或等同的任何方法和材料。本说明书中提到的所有文献通过引用并入，用以公开和描述与所述文献相关的方法和/或材料。在与任何并入的文献冲突时，以本说明书的内容为准。
在不背离本发明的范围或精神的情况下，可对本发明说明书的具体实施方式做多种改进和变化，这对本领域技术人员而言是显而易见的。由本发明的说明书得到的其他实施方式对技术人员而言是显而易见得的。本发明说明书和实施例仅是示例性的。
关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。
实施例1
1.材料与方法
1.1样品制备
本发明中使用的海鲈鱼由中国广东省的一个养鱼场提供。由专业人员使用手动钝器法对鱼进行安乐死，然后对其放血。将鱼进行剖杀、去内脏、清洗干净，擦干后备用。将鱼均匀地涂抹上粗盐，在发酵箱中分层堆放，并用粗盐将空隙填满，并在自然温度下进行腌制发酵16d。分别在发酵过程的0d(D0)、4d(D4)、8d(D8)、12d(D12)、和16d(D16)收集五个单独的发酵海鲈鱼样品。将五个批次的样品去皮去骨，使用搅拌机粉碎，装入食品级真空灭菌袋中，放于-20℃进行保存，直至下一次分析。
1.2发酵海鲈多肽的鉴定
多肽鉴定方法：首先从样品中提取多肽，接着用BCA(二喹啉甲酸)法进行多肽浓度测定。然后使用液相色谱质谱联用LC-MS/MS对多肽进行鉴定。样品通过EASY-nLC 1200(Thermo,USA)进行液相色谱分析，溶剂A(2％乙腈和0.1％甲酸)和溶剂B(80％乙腈和0.1％甲酸)作为洗脱相。该仪器的洗脱程序如下：0-34min，5％；34-39min，23％；39-41min，29％；41-42min，38％；42-60min，100％，流速为300nL/min。
利用Q_Exactive HF-X(Thermo,USA)鉴定肽的全碎片离子峰。该仪器的运行范围在350-1500质量/电荷(m/z)，运行模式为单电荷模式([M+H])，采集模式为DDA。其中仪器参数设置为：(1)一级质谱：分辨率＝6×104；AGC靶标＝3e6；最大注入时间＝20ms；碎裂方式＝HCD。(2)二级质谱：分辨率1.5×104；AGC靶标＝1e5；最大注入时间＝50ms；fixed firstmass＝100m/z；minimumAGC target＝8e3；Intensity threshold＝1.6e5；动态排除时间＝18s。
1.3通过神经网络学习方法筛选和预测肽
基于Umami-MRNN(https://umami-mrnn.herokuapp.com/)的机器学习已被应用于生物活性肽的筛选和预测，其开发涉及四个关键步骤：(1)数据收集和处理；(2)从数据中提取特征；(3)模型训练与评估；(4)Web服务器或独立程序开发。该模型可以用于预测多肽是否为鲜味肽，并给出预测的鲜味阈值。利用该方法进一步筛选多肽。
1.4鲜味受体T1R1/T1R3的同源建模
由于鲜味受体T1R1/T1R3的三维结构并不明确，所以需要通过同源建模构建其三维结构。同源建模包括三个步骤，分别是模型构建、优化和评估。利用SWISS-MODEL在线服务器(https://swissmodel.expasy.org/)构建鲜味受体T1R1/T1R3的同源性模型。T1R1和T1R3的氨基酸序列(T1R1：Q7RTX1，T1R3：Q7RYX0)从UniProKB(https://www.uniprot.org/uniprotkb)中检索得到，选择代谢性谷氨酸受体(PDB ID：1EWK)作为建模模板。使用SAVESv6.0(https://saves.mbi.ucla.edu/)搭建拉氏图对其进行模型评估，通过计算优化后受体模型的拉氏图评估模型的可靠程度。
1.5T1R1/T1R3与鲜味肽的分子对接
利用Chemdraw和Chem 3D构建并优化鲜味肽的结构。使用Autodock Vina对鲜味肽和鲜味受体T1R1/T1R3进行分子对接，对接过程被认为是半柔性对接(肽构象是柔性的，蛋白质结构是刚性的)。对接口袋网格大小为70×70×70，活性中心坐标值为(x，y，z)：(32.654，-5.612，36.141)，默认网格间距为根据对接能量评价最佳对接结果，选择结合自由能最低的构象作为最可能的结合模式进行进一步分析。此外，PyMOL和Discovery Studio2020Client用于鲜味肽与T1R1/T1R3之间的可视化分析以及相互作用力分析。
1.6肽的毒理学预测
使用ToxinPred(https://webs.iiitd.edu.in/raghava/toxinpred/index.html)对已确定的鲜味肽进行毒性预测。
1.7鲜味肽的人工合成
已确定鲜味肽的序列由南京杰肽生物技术有限公司合成，所得纯度约为97％。然后对合成的纯肽进行分析，研究其呈味特性。
1.8合成肽的味道分析
1.8.1感官评价
感官评价的小组由来自南海水产研究所的六名男性和六名女性(25-30岁)组成。每位成员首先接受相应培训，以达到能够轻松识别基本味道的标准。感官评价在感官分析实验室(25±1℃)内进行，评价过程中使用纯净水进行漱口，然后将样品在口腔中2min以评价其味道特征。将所有样品溶解在超纯水中制备成1mg/mL的水溶液，过滤后备用。五种基本味道(酸味、甜味、苦味、咸味和鲜味)的参考样品分别是柠檬酸(0.08％)、蔗糖(1％)、咖啡因(0.08％)、氯化钠(0.35％)和味精(0.35％)的溶液。使用10分强度等级表(1，没有味道；10、很浓的味道)对样品进行评价，其中参考溶液的分值为5。
将合成肽溶解于超纯水中制备成1mg/mL的溶液，并用超纯水以1:1(v：v)逐步进行稀释。小组成员被要求在使用去离子水作为两个空白对照的三角测试中评估每个稀释的样品。当某一水平的稀释和空白之间的味道有显著差异时，记录稀释水平并定义为味道稀释因子。
1.8.2电子舌分析
合成肽的呈味特性通过电子舌味觉分析系统TS-5000Z(INSENT，日本)进行验证。五个传感器分别为AAE、CT0、CA0、C00和AE1，分别代表味觉、咸味、酸味、苦味和涩味。将合成肽样品溶解在超纯水中，制备成成为1mg/mL的水溶液，并使用电子舌进行测量。每个样品被平行测量四次，取三次计算平均值。
1.9数据统计分析
使用Origin 2021(OriginLab,Northampton,MA,USA)绘制条形图，利用TBtools(Toolbox for Biologists,version 1.082,China)绘制聚类热图，通过Peptigram(https://bioware.ucd.ie/peptigram)分析具有前体蛋白信息的鲜味肽。
2.结果
2.1基于肽组学的传统发酵海鲈多肽的鉴定
为快速筛选鉴定传统发酵海鲈鲜味肽，本发明使用肽组学分析来鉴定鲜味肽。相关研究表明，分子量低于1500Da的肽具有较强的鲜味，同时谷氨酸和天冬氨酸的比例越高，其鲜味越强。本发明从不同发酵时间的海鲈鱼中共鉴定出169条分子量≤1500Da，谷氨酸和天冬氨酸比例≥20％的鲜味肽。根据传统发酵海鲈不同丰度的鲜味肽PLS-DA图(图1中A)显示，前两个主成分(成分1和成分2)达到91.199％，说明这两个成分可以很好地解释不同发酵类群中鲜味肽的关系。随着发酵时间的增加，不同分子量分布的鲜味肽的数量和丰度均有所增加，尤以D4组最多，且传统发酵海鲈中的大多数鲜味肽分子量均＞800Da，如图1中B和C所示。这些结果表明，发酵可以加强海鲈鱼的鲜味。根据谷氨酸和天冬氨酸在肽段中的比例排序，肽被命名为从P1到P169。同时，在整个发酵过程中，鲜味肽长度均≥5个氨基酸，其中尤以八肽以上居多，链长≤6个氨基酸且≥14个氨基酸的肽分布较少，如图1中D所示。Ruan等人在罗非鱼下颌水提物中分离鉴定出5种鲜味肽，其链长分布为6-9个氨基酸，而红旗东方鲀提取物中的鲜味肽链长更长，链长分布为7-12个。由此表明，水产品中长链鲜味肽居多。
2.2Umami-MRNN对鲜味肽的预测筛选
Umami-MRNN是一种基于神经网络模型的深度学习方法，该模型使用复杂的深度学习模型来解决复杂的鲜味分类问题。它合并了MLP和RNN模型，以同时从统计视图和顺序视图处理肽序列的信息，从而快速准确的预测多肽的鲜味并评估其鲜味阈值。当前，Umami-MRNN模型对少于10个氨基酸的肽的预测更为准确，因此，选择10肽以下的肽进行预测分析。本发明中少于10个氨基酸的肽共有70个，预测结果如图2中A所示。机器学习总共揭示了70种鲜味肽，其中以八肽、九肽居多。此外，70种鲜味肽的鲜味阈值在1-39mmol/L之间。根据Umami-MRNN的预测，70种鲜味肽进入下一阶段的分析。
从传统发酵海鲈的蛋白质中进一步分析了70种鲜味肽的前体蛋白，如图2中B所示。这些肽是从28种前体蛋白质中水解而来，其中Pro-3、Pro-14、Pro-17、Pro-21、Pro-8和Pro-12可以产生更多的肽，数量分别是189、141、53、41、36、32。研究发现，产鲜味肽的前体蛋白主要来源于肌钙蛋白、肌球蛋白、机动蛋白和肌酸激酶上，它们也是传统发酵海鲈鱼的重要蛋白质。在机器学习预测的基础上，对70种鲜味肽进行进一步的筛选，根据谷氨酸和天冬氨酸在肽段中的比例>50％，最终获得16种鲜味肽，如表1所示。先前的研究表明，鲜味肽中具有连续的鲜味氨基酸序列时，其鲜味更强烈。在本发明中，也发现了具有这类结构的鲜味肽。在16种鲜味肽中，在8种鲜味肽(P1、P3、P9、P12、P21、P24、P26、P27)发现了“EE”结构，在4种鲜味肽(P4、P5、P10、P12)发现了“DD”结构，在2种(P3、P22)鲜味肽中发现了“ED”结构，在1种(P8)鲜味肽中发现了“DE”结构。这些特定结构可能加强鲜味肽与受体的相互作用，从而促进鲜味的形成。
表116种鲜味肽
2.3鲜味受体T1R1/T1R3的同源建模
在SWISS-MODEL在线服务器中输入T1R1和T1R3的氨基酸序列，选择代谢性谷氨酸受体(PDB ID：1EWK)作为T1R1/T1R3建模的模板。对T1R1/T1R3的同源建模结果如图3所示，左侧为T1R1，右侧为T1R3。由图3可知，在T1R1/T1R3模型中，T1R1是封闭构象，而T1R3是开放构象，并具有形似捕蝇草形状的配体结合域(VFTD)。研究表明，T1R3亚基中的VFTD结构域是区别和识别鲜味的主要结构域，鲜味肽能够进入此结构并与之结合，从而引发鲜味反应。此外，SAVESv6.0用于评估优化后的模型。Ramachandran图如图4所示，这表明T1R1/T1R3受体模型中99.4％的氨基酸残基位于合理的区域(87.7％在最佳的区域，9.9％在额外允许的区域，1.8％在一般允许的区域)。相反，0.6％的氨基酸残基位于不被允许的区域。这些结果表明，T1R1/T1R3受体模型合理且成功构建，可用于下一步的分子对接分析。
2.4鲜味肽与鲜味受体T1R1/T1R3的分子对接
通过Chemdraw绘制鲜味肽的结构，并利用Chem 3D进行能量最小化，鲜味肽的三维结构如图5所示。使用对接软件Autodock Vina实现鲜味肽与T1R1/T1R3的分子对接，利用PyMOL和Discovery Studio进行可视化分析，同时利用ToxinPred(https://webs.iiitd.edu.in/raghava/toxinpred/index.html)预测已确定的鲜味肽的毒性。16种鲜味肽与T1R1/T1R3分子对接时的对接能量及其毒理学预测如表2所示。结果显示，16种鲜味肽无毒安全，且对接能量显示在-7.149～-5.594kcal/mol之间，平均对接能量为-6.293kcal/mol。先前的研究表明，较低的对接能量表明配体和受体之间的亲和力较强，且结合后的结构更稳定，这可能更容易产生鲜味。本发明中P1、P8、P9、P10、P11和P27与T1R3结合的结合能低于其他鲜味肽，因此进一步研究其与T1R1/T1R3的详细能量相互作用和表面力。
表216种鲜味肽与T1R1/T1R3分子对接时的对接能量及其毒理学预测
图6-7显示了P9和P102种鲜味肽与T1R1/T1R3之间对接能量最小的最佳对接姿势的3D图和2D图。可以发现，2种鲜味肽均可以进入位于T1R3腔VFTD内的结合口袋，其结合位点表现出基本相同的特征。这可能是因为T1R1的结合域处于封闭状态，而T1R3的结合域处于开放的构象中，其结合位点足够大，更易与鲜味肽结合。2种鲜味肽与T1R3活性残基之间的相互作用显示为二维图(图6-7)。先前的研究表明，鲜味肽与T1R3亚基的结合主要是通过氢键和疏水相互作用。在本发明中，鲜味肽与T1R3之间存在7种相互作用力，常规氢键、π-烷基、碳氢键是鲜味肽和T1R3之间的主要相互作用力，其次是烷基、π-共价键和π-π堆叠，而π-供体氢键仅在P27中出现，如图8所示。此外，所有的氢键距离都较短这表明鲜味肽对味觉受体口袋具有较强的结合力，其复合物构象稳定。T1R3中共有24个氨基酸残基在与鲜味肽形成相互作用中起到关键作用，这些氨基酸残基主要是通过氢键相互作用与鲜味肽进行连接。其中，活性残基主要包括SER170、SER147、GLN389、HIS145、SER146、TYR218、GLU301、ALA302等，其中SER170、SER147、GLN389、HIS145在与鲜味肽的所有相互作用中出现的频率较其它氨基酸残基高，出现频次分别为15次、10次、9次和8次，是鲜味肽与T1R1/T1R3结合的关键位点。由此说明，SER、GLN和HIS对鲜味肽的相互作用贡献最大。
鲜味肽与受体T1R1/T1R3之间的相互作用表面力主要有六种，分别是芳香族相互作用、氢键、插值电荷(IC)、疏水性、电离性和溶剂可及表面(SAS)。在本发明中，芳香族相互作用中边对面堆积作用强于面对面堆积作用。根据能量相互作用的结果，P9和P102种鲜味肽均能够与T1R3形成氢键。疏水性方面，P9和P102种鲜味肽都表现出明显的亲水性，这可能与鲜味肽和T1R3中亲水基团有关，如NH2、COOH和-OH。根据之前的研究，引发苦味的重要原因是肽的疏水性。本发明中P9和P102种鲜味肽中疏水氨基酸所占比例较低，因此苦味小，鲜味较强。在本发明中，可以看到鲜味肽与T1R3结合的区域SAS较高，这可能是由于它们之间的结合存在范德华力。然而，鲜味肽与T1R3结合区域的IC和电离性很小，这可能对于鲜味肽与T1R3的结合影响较小。由此说明，鲜味肽与受体T1R1/T1R3之间的相互作用表面力主要有芳香族相互作用、氢键、亲水性和SAS。
2.5合成肽的感官评价
从发酵海鲈鱼中鉴定出的2个肽(P9、P10)通过进一步合成以验证其鲜味特征。2个合成肽的感官评价结果如图9中A所示。在合成肽的五种基本味觉中，鲜味最为突出，其次是苦味，酸味和甜味，咸味最弱。2个合成肽中P9(DEEYPDL)得分为3.5分，P10得分为3.25分。由图9中A可以看出，所有的合成肽均表现出一定的酸味和苦味，可能是由于肽在合称过程中引入的杂质等。不过，这对鲜味没有产生影响。之前的研究表明，肽的鲜味与序列中谷氨酸和天冬氨酸残基有关。从蘑菇中鉴定的鲜味肽EGTAG同时含有谷氨酸和天冬氨酸。本发明的研究中得到的鲜味肽也同时具有谷氨酸和天冬氨酸。
为进一步研究合成肽的呈味特性，小组成员被要求利用味觉稀释分析(TDA)评估2种肽的呈味阈值，并对其滋味进行描述。2种合成肽的呈味阈值和滋味描述如表3所示。结果显示，所有的肽均具有鲜味，其中P10(DGEKVDFDD)的阈值为0.34375mg/mL，高于味精的阈值(0.3mg/mL)，P10的阈值低于味精。此外，合成肽的滋味描述更为复杂，其中P9(DEEYPDL)具有明显的鲜味和咸味，P10(EPEPEPEPE)鲜味较弱。
表32个合成肽的呈味阈值和滋味描述
| 多肽编号 | 滋味描述 | 呈味阈值(mg/mL) |
| P9 | 有着独特的鲜味和咸味 | 0.1875 |
| P10 | 鲜味和咸味较弱 | 0.34375 |
2.6合成肽的电子舌分析
图9中B显示了2种合成肽的电子舌雷达图谱，结果表明，P9的鲜味强度大于P10。
综上所述，本发明利用肽组学和机器学习复合筛选传统发酵海鲈鱼中的鲜味肽，并基于鲜味受体T1R1/T1R3分子对接研究鲜味肽的呈味机制，然后分析合成肽的呈味特性。实验结果表明，本发明从传统发酵海鲈鱼中得到2种鲜味肽，且鲜味阈值均不同。此外，分子对接结果表明，2种鲜味肽均可以进入到T1R3的空腔内，分析其与T1R3亚基的相互作用和表面力。SER170、SER147、GLN389、HIS145是T1R1/T1R3的关键结合位点，主要的相互作用表面力是芳香族相互作用、氢键、亲水性和SAS。此外，经感官评价和电子舌分析验证，2个合成肽均具有鲜味，且鲜味阈值在0.1875-0.34375mg/mL。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (10)
1.一种源自海鲈鱼的鲜味肽P9，其特征在于，氨基酸序列如SEQ ID NO.6所示。
2.一种如权利要求1所述的源自海鲈鱼的鲜味肽P9在提高食品鲜味中的应用。
3.一种如权利要求1所述的源自海鲈鱼的鲜味肽P9在制备调味品中的应用。
4.一种调味品，其特征在于，所述调味品的鲜味成分包括权利要求1所述的源自海鲈鱼的鲜味肽P9。
5.一种如权利要求4所述的调味品在提高食品鲜味中的应用。
6.一种源自海鲈鱼的鲜味肽P10，其特征在于，氨基酸序列如SEQ ID NO.7所示。
7.一种如权利要求6所述的源自海鲈鱼的鲜味肽P10在提高食品鲜味中的应用。
8.一种如权利要求6所述的源自海鲈鱼的鲜味肽P10在制备调味品中的应用。
9.一种调味品，其特征在于，所述调味品的鲜味成分包括权利要求6所述的源自海鲈鱼的鲜味肽P10。
10.一种如权利要求9所述的调味品在提高食品鲜味中的应用。
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