## Identifikasi Peptida Bioaktif dari Protein Kedelai sebagai Inhibitor Enzim α-glukosidase untuk Kandidat Antidiabetes
Identification of Bioactive Peptides from Soy Protein as an α- glucosidase Enzyme Inhibitor for Antidiabetic Candidates
Taufik Muhammad Fakih * , Mentari Luthfika Dewi Program Studi Farmasi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Bandung, Bandung, Indonesia *E-mail: taufikmuhammadf@gmail.com
Received: 1 April 2020; Accepted: 24 Desember 2020; Published: 31 Desember 2020

## Abstrak
Diabetes  mellitus  merupakan  salah  satu  gangguan  metabolisme  endokrin  yang  telah  menyebabkan morbiditas dan mortalitas di seluruh dunia. Diperlukan inhibitor enzim α-glukosidase yang berperan penting dalam  metabolisme  karbohidrat  untuk  menghindari  hiperglikemia  postprandial.  Peptida  bioaktif  yang berasal  dari  protein  kedelai  dipilih  sebagai  alternatif  pengobatan  diabetes  karena  potensi  terapeutiknya. Terdapat  beberapa  peptida  bioaktif  yang  telah  terbukti  dapat  menghambat  enzim  α-glukosidase,  seperti peptida  bioaktif LLPLPVLK,  SWLRL, dan  WLRL.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan mengevaluasi interaksi molekuler yang terjadi antara molekul peptida bioaktif dengan makromolekul enzim α-glukosidase  menggunakan  motode  penambatan  molekuler  berbasis  protein-peptida  secara in  silico . Sekuensing peptida bioaktif terlebih dahulu dimodelkan dengan menggunakan perangkat lunak PEP-FOLD. Konformasi  terbaik  dipilih  untuk  dilakukan  studi  interaksi  terhadap  makromolekul  enzim  α-glukosidase dengan  menggunakan  perangkat  lunak  HPEPDock.  Eksplorasi  lebih  lanjut  dilakukan  terhadap  interaksi molekuler  yang  terbentuk  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  BIOVIA  Discovery  Studio  2020. Berdasarkan hasil dari penambatan molekuler, peptida bioaktif WLRL memiliki afinitas yang paling baik terhadap enzim α-glukosidase, yaitu dengan nilai energi bebas ikatan −748,12 kJ/mol. Dengan demikian, peptida bioaktif tersebut diprediksi dapat digunakan sebagai kandidat inhibitor enzim α-glukosidase. Kata Kunci : diabetes mellitus, enzim α-glukosidase, peptida bioaktif, protein kedelai, studi in silico

## Abstract
Diabetes  mellitus  is  one  of  the  endocrine  metabolic  disorders  that  has  caused  morbidity  and  mortality worldwide. Α-glucosidase inhibitor which plays an important role in carbohydrate metabolism is needed to avoid  postprandial  hyperglycemia.  A  bioactive  peptide  derived  from  soy  protein  was  chosen  as  an alternative treatment for diabetes because of its therapeutic potential. Several bioactive peptides have been shown to inhibit the α-glucosidase enzyme, such as the bioactive peptide LLPLPVLK, SWLRL, and WLRL. This  study  aims  to  identify  and  evaluate  molecular  interactions  that  occur  between  bioactive  peptide molecules and α-glucosidase enzyme macromolecules using protein-peptide docking methods through in silico.  Bioactive  peptide  sequencing  was  first  modeled  using  the  PEP-FOLD  software.  The  best conformation  was  chosen  for  an  interaction  study  of  the  α-glucosidase  enzyme  macromolecule  using HPEPDock  software.  Further  exploration  was  carried  out  on  the  molecular  interactions  formed  using BIOVIA Discovery Studio 2020 software. Based on the results of molecular docking, the WLRL bioactive peptide has the best affinity against the α-glucosidase enzyme, with a binding free energy value of −748.12 kJ/mol. Therefore, the bioactive peptide is predicted to be a suitable candidate for the α-glucosidase enzyme inhibitor.
Keywords : diabetes mellitus, α-glucosidase enzyme, bioactive peptide, soy protein, in silico study

## PENDAHULUAN
Diabetes mellitus (DM) adalah gangguan metabolisme  kronis  yang  ditandai  dengan disregulasi  glukosa  darah.  Hingga  saat  ini,
DM  merupakan  masalah  kesehatan  global. Terdapat dua bentuk DM antara lain DM tipe 1  yang  tergantung  pada  insulin  (T1DM) sebanyak 10% dari semua kasus DM, dan DM
tipe  2  yang  tidak  tergantung  pada  insulin (T2DM) sebanyak 90% dari semua kasus DM. Diperkirakan jumlah  pasien  yang  mengalami diabetes akan meningkat dari 350 juta menjadi 592  juta  pada  tahun  2035  (Lee et  al .,  2016). Manajemen terapi T2DM biasanya melibatkan  modifikasi  gaya  hidup  dan  terapi farmakologis. Beberapa obat yang digunakan untuk  mengobati  hiperglikemia  pada  T2DM, memiliki  beberapa  kekurangan,  seperti  biaya yang mahal dan memiliki efek samping serius (Qaseem et  al .,  2017).  Efek  samping  dan toksisitas  obat  terapeutik  menyebabkan banyaknya  permintaan  antidiabetik  yang berasal  dari  senyawa  alami  karena  dianggap lebih murah dan aman.
Enzim yang berhubungan dengan regulasi hiperglikemia postprandial, seperti α- glukosidase, α-amilase,  dan  dipeptidyl peptidase  IV  (DPP-IV),  telah  digunakan sebagai target terapi. α-glukosidase merupakan enzim  yang  terikat  membran  dan terletak  pada  jaringan  epitel  usus  kecil, berperan  dalam  pemecahan  karbohidrat menjadi  glukosa  pada  saluran  pencernaan (Matsui et al ., 1996). Penghambatan enzim ini telah  diakui  sebagai  pendekatan  yang  efektif untuk  menurunkan  kadar  glukosa  darah (Johnson et  al .,  2011).  α-glukosidase  yang mengkatalisis  reaksi  dari  dekstrin  menjadi glukosa dalam usus kecil, memainkan peranan penting  dalam  sistem  pencernaan  dan penyerapan  karbohidrat  (Lee et  al .,  2013). Dengan  demikian,  inhibitor  α-glukosidase seperti  acarbose,  voglibose,  dan  miglitol secara  efektif  mengurangi  hiperglikemia postprandial dengan menghambat metabolisme  karbohidrat.  Namun,  inhibitor tersebut  memiliki  efek  samping  terhadap gastrointestinal.  Kemudian,  target  terapi lainnya seperti dipeptidyl peptidase IV (DPP- IV)  diketahui  dapat  menyebabkan  inaktivasi hormon incretin GLP-1 dan gastric inhibitory peptide (GIP) (Drucker, 2007).
Laporan  Statistik  Diabetes  Nasional  AS pada  tahun  2017  mengungkapkan  bahwa sekitar  73,6%  orang  dewasa  dengan  DM memiliki  riwayat  hipertensi  yang  dapat
meningkatkan risiko penyakit jantung koroner (Abuissa et al ., 2005), penyakit arteri perifer, stroke, dan bahkan penyakit ginjal. Selain itu, terdapat juga bukti yang menunjukkan bahwa diabetes  dapat  menyebabkan  stres  oksidatif sehingga  produksi  radikal  bebas  dapat melebihi  kemampuan  antioksidan  tubuh (Asmat, Abad, & Ismail, 2016). Oleh karena itu, diperlukan strategi pengobatan baru untuk mengatasi berbagai patologi dari penyakit ini.
Peptida  bioaktif  memiliki  berbagai aktivitas  fungsional,  antara  lain  antimikroba, antihipertensi, aktivitas hipoglikemik, imunomodulasi,  dan  antioksidan.  Karena memiliki  berat  molekul  yang  relatif  lebih rendah maka absorbsivitas dan bioavailabilitasnya  tinggi  (Koopman et  al ., 2009).  Peptida bioaktif  telah  terbukti berpotensi  sebagai  alternatif  alami  atau pelengkap  obat  sintetis.  Berbagai  penelitian telah menunjukkan efek hipoglikemik peptida bioaktif dari protein biji rami, ikan goby, dan protein kuning telur (Nasri et al ., 2015; Ren et al ., 2016; Zambrowicz et al ., 2015).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mengeksplorasi aktivitas peptida bioaktif dari protein  kedelai  sebagai  inhibitor  enzim  α- glukosidase  (Wang et  al .,  2019).  Metode penambatan  molekuler  berbasis  protein- peptida digunakan untuk menjelaskan interaksi  dengan  afinitas  terbaik  dari  peptida bioaktif  sehingga  diperoleh  struktur  molekul peptida  acuan  sebagai  kandidat  antidiabetik alami.

## METODE PENELITIAN Makromolekul Enzim α-glukosidase
Makromolekul  enzim  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  merupakan  struktur kristal dari makromolekul enzim α- glukosidase yang telah membentuk kompleks dengan  acarbose.  Makromolekul  enzim tersebut diperoleh dari web Protein Data Bank (http://www.rcsb.org/pdb)  dengan  kode  PDB 3W37 dan memiliki resolusi 1,70 Å (Gambar 1) (Tagami et al ., 2013).
Preparasi  Makromolekul  Enzim  α- glukosidase
Struktur makromolekul enzim α-
glukosidase  yang  telah  diunduh  sebelumnya dari  web  Protein  Data  Bank  kemudian dipreparasi terlebih dahulu dengan menggunakan  perangkat  lunak  MGLTools 1.5.6 yang dilengkapi dengan AutoDock 4.2. Preparasi  makromolekul enzim  ini  dilakukan dengan  menghilangkan  molekul  air  dan acarose sebagai ligan alami yang terikat pada enzim  α-glukosidase,  kemudian  dilakukan penambahan  atom  hidrogen  polar  dan perhitungan muatan parsial Kollman (Kurniawan et al. , 2018).
Identifikasi  Sisi  Aktif  Makromolekul Enzim α-glukosidase
Makromolekul enzim α-glukosidase yang telah  dipreparasi  selanjutnya  diidentifikasi, dievaluasi,  dan  dieksplorasi  bagian  sisi  aktif pengikatan  yang  berperan  terhadap  aktivitas antidiabetes  dengan  menggunakan  perangkat lunak  BIOVIA  Discovery  Studio  2020 (Kemmish et  al. ,  2017;  Norel et  al. ,  2001). Acarbose  yang  berperan  sebagai  ligan  alami dari  makromolekul  enzim  α-glukosidase digunakan untuk mengamati karakteristik dan
sifat  dari  bagian  sisi  aktif  makromolekul enzim tersebut (Fakih dan Dewi, 2020).

## Molekul Peptida Bioaktif
Molekul peptida bioaktif yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  tiga  peptida bioaktif yang berasal dari protein kedelai dan telah dibuktikan melalui penelitian sebelumnya  memiliki  aktivitas  terhadap enzim  α-glukosidase.  Sekuensing  dari  ketiga molekul  peptida  bioaktif  tersebut  antara  lain LLPLPVLK,  SWLRL, dan WLRL ( Wang et al ., 2019 ).

## Pemodelan Molekul Peptida Bioaktif
Pemodelan  molekul  dilakukan  terhadap ketiga  molekul  peptida  bioaktif  dengan menggunakan  perangkat  lunak  PEP-FOLD (http://bioserv.rpbs.univ-paris-diderot.fr/PEP- FOLD/)  (Gambar  2). PEP-FOLD  merupakan suatu  perangkat lunak yang digunakan untuk memodelkan  sekuensing  peptida  bioaktif menjadi  konformasi  struktur  3D  dengan memanfaatkan  metode de  novo (Thevenet et al. , 2012; Shen et al. , 2014).
Penambatan  Molekuler  Berbasis  Protein- Peptida
Studi in  silico dengan  memanfaatkan metode  penambatan  molekuler  berbasis
Gambar 1. Struktur kristal makromolekul enzim α-glukosidase yang membentuk kompleks dengan acarbose
protein-peptida dilakukan dengan
menggunakan  perangkat  lunak  HPEPDock untuk  mengidentifikasi  afinitas  dan  interaksi molekuler  antara  makromolekul enzim α- glukosidase dengan  ketiga  molekul peptida bioaktif. Jarak antara permukaan makromolekul enzim dengan molekul peptida bioaktif dibatasi dengan radius maksimum 4.0 Å. Beberapa parameter yang digunakan dalam metode ini antara lain berdasarkan representasi bentuk molekul, bagian sisi aktif pengikatan makromolekul enzim, serta pemilihan dan penilaian. Metode penambatan molekuler  ini  dilakukan  secara  efisien  tanpa adanya  ikatan  yang  bersifat  rigid  antar molekul (Zhou et al ., 2018).
Analisis  Hasil  Penambatan  Molekuler Berbasis Protein-Peptida
Tahapan identifikasi dan evaluasi dilakukan  terhadap  interaksi  molekuler  yang terjadi  antara  makromolekul  enzim  α- glukosidase  dengan  ketiga  molekul  peptida bioaktif berdasarkan nilai energi bebas ikatan (Zhou et  al .,  2018).  Pengamatan  lebih  lanjut dilakukan  terhadap  residu  asam  amino  yang berperan dalam pembentukan interaksi molekuler pada bagian sisi aktif makromolekul  enzim  dengan  menggunakan perangkat  lunak  BIOVIA  Discovery  Studio 2020.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Studi  penambatan  molekuler  digunakan untuk  memprediksi  orientasi  pengikatan molekul  kecil  dan  kandidat  obat  terhadap target protein untuk memprediksi afinitas dan aktivitasnya  (Seeliger,  Groot,  &  De  Pymol, 2010;  Rauf,  Zubair,  &  Azhar,  2015).  Dalam penelitian  ini,  dilakukan  pemodelan  peptida bioaktif yang berasal dari protein kedelai dan telah  terbukti  mampu  menghambat  enzim  α- glukosidase ( Wang et al ., 2019 ) .
Kontrol  glukosa  merupakan  pengobatan yang  efektif  untuk  diabetes  mellitus  tipe  II (Blonde,  2012;  Zafar et  al .,  2016).  Inhibitor enzim α-glukosidase direkomendasikan untuk pasien diabetes untuk mengurangi hiperglikemia  postprandial  yang  disebabkan oleh pemecahan molekul pati dalam usus kecil (Bolen et al ., 2019). Penggunaan tanaman atau zat  nabati  dapat menjadi sumber yang sesuai dari  inhibitor  enzim  α-glukosidase  karena harga  dan  toksisitas  yang  relatif  rendah (Benalla, Bellahcen, & Bnouham, 2010).
Makromolekul enzim α-glukosidase yang dipilih  sebagai  target  dipreparasi  terlebih dahulu  untuk  memastikan  agar  molekul peptida  bioaktif  dapat  membentuk  interaksi yang  stabil  dengan  makromolekul  enzim. Selain  itu,  acarbose  yang  membentuk
Gambar 2. Pemodelan tiga dimensi sekuensing molekul peptida bioaktif yang berasal protein kedelai
kompleks dengan enzim  α-glukosidase digunakan  sebagai  molekul  pembanding untuk  mengamati  interaksi  dan  afinitas  yang paling baik.
Kemudian  dilakukan  identifikasi  dan evaluasi  dari  bagian  sisi  aktif  makromolekul enzim  α-glukosidase  dengan  menggunakan perangkat  lunak  BIOVIA  Discovery  Studio 2020 sehingga sifat dan karakteristik dari area pengikatan  pada  enzim  tersebut  dapat diketahui.  Sebagaimana  yang  ditunjukkan pada  Gambar  3,  interaksi  molekuler  yang terbentuk antara enzim α-glukosidase dengan acarbose  terdiri  dari  14  ikatan  hidrogen (dengan  Asp232,  Ala234,  Asn237,  Asp357, Arg552, Asp568, dan His626) dan 3 interaksi hidrofobik  (dengan  Trp329,  Trp432,  dan Phe601). Dari hasil pengamatan tersebut maka dapat  diprediksi  bahwa  residu  asam  amino
tersebut berperan sebagai komponen penyusun  dari  bagian  sisi  aktif  pengikatan makromolekul enzim α-glukosidase.
Sekuensing  peptida  bioaktif  kemudian dimodelkan  menjadi  struktur  tiga  dimensi dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat lunak  PEP-FOLD.  Hasil  pemodelan  molekul peptida  bioaktif  dengan  konformasi  terbaik dipilih berdasarkan energi sOPEP ( Optimized Potential  for  Efficient  Structure  Prediction ) (Thevenet et  al. ,  2012;  Shen et  al. ,  2014). Energi  sOPEP  yang  terintegrasi  dalam perangkat lunak PEP-FOLD digunakan untuk menjelaskan  bahwa  struktur  molekul  peptida bioaktif  yang  dimodelkan  telah  mendekati keadaan  aslinya  dan  mampu  berinteraksi secara  stabil  dengan  makromolekul  enzim. Berdasarkan energi sOPEP yang terdapat pada Tabel  1  dapat  diprediksi  bahwa  peptida
Gambar 3. Bagian sisi aktif pengikatan makromolekul enzim α-glukosidase
Tabel 1. Energi sOPEP ( Optimized Potential for Efficient Structure Prediction ) molekul peptida bioaktif hasil pemodelan tiga dimensi Sekuensing peptida bioaktif Energi sOPEP LLPLPVLK −28,76 SWLRL −18,71 WLRL −34,17
bioaktif tersebut akan mampu berikatan pada area sisi aktif pengikatan enzim α- glukosidase.
Penambatan  molekuler  berbasis  protein- peptida  dilakukan  dengan  menggunakan perangkat lunak HPEPDock untuk mengamati afinitas  paling  baik  diantara  ketiga  molekul peptida  bioaktif,  serta  mengidentifikasi  dan mengevaluasi interaksi molekuler yang terjadi terhadap makromolekul enzim α-glukosidase. Afinitas  terbaik  peptida  bioaktif  hasil penambatan molekuler dibandingkan berdasarkan nilai energi bebas ikatan (Zhou et al ., 2018) . Seperti yang ditunjukkan Tabel 2, molekul  peptida  bioaktif  WLRL  memiliki afinitas yang lebih baik apabila dibandingkan dengan  peptida  bioaktif  lain  dan  acarbose, yaitu dengan nilai energi bebas ikatan −748,12 kJ/mol.  Berdasarkan  hal  tersebut  dapat
diprediksi  bahwa  terdapat  kemiripan  lokasi tempat  pengikatan  antara  peptida  bioaktif WLRL dengan acarbose pada bagian sisi aktif pengikatan  enzim α-glukosidase (Zhou et al ., 2018).
Selanjutnya,  dilakukan  identifikasi  dan evalusi  lebih  lanjut  terhadap  visualisasi  dari kompleks  molekul  peptida  bioaktif  dan makromolekul enzim α-glukosidase.  Gambar 4  menunjukkan  bahwa  peptida  bioaktif WLRL memiliki interaksi yang lebih banyak dibandingkan  peptida  bioaktif  lain.  Interaksi yang terbentuk dari kompleks peptida bioaktif tersebut  meliputi  3  ikatan  hidrogen  (dengan Asp232,  Ser474,  dan  Lys506),  9  interaksi hidrofobik  (dengan  Ala234,  Phe236,  Ile358, Ile396,  Trp432,  Phe601,  dan  Ala602),  dan  5 interaksi  elektrostatik  (dengan  Asp232, Asp357,  Asp469,  dan  Asp568).  Dengan
Tabel 2. Energi bebas pengikatan hasil penambatan molekuler berbasis protein-peptida
Molekul uji Energi bebas ikatan (kJ/mol) Acarbose −203,59 LLPLPVLK −565,84 SWLRL −706,20 WLRL −748,12
Gambar 4. Pose pengikatan molekul bioaktif WLRL dan interaksi yang terbentuk pada sisi aktif pengikatan makromolekul enzim α-glukosidase
demikian, fenomena ini membuktikan bahwa afinitas  paling  baik  yang  ditunjukkan  oleh peptida  bioaktif  WLRL  karena  adanya interaksi  elektrostatik  yang  terbentuk  pada bagian  area  sisi  aktif  dari  makromolekul enzim α-glukosidase.

## KESIMPULAN
Melalui  penelitian  ini  dapat  dibuktikan bahwa  peptida  bioaktif  WLRL  mampu menghambat  enzim  melalui  identifikasi  dan evaluasi  terhadap  interaksi  molekuler  yang
terbentuk  dengan  menggunakan  metode penambatan  molekuler  berbasis  protein- peptida.  Berdasarkan  hasil penambatan molekuler  diperoleh  bahwa  peptida  bioaktif tersebut  memiliki  afinitas  yang  paling  baik terhadap  sisi  aktif  pengikatan  makromolekul enzim α-glukosidase yaitu dengan nilai energi bebas ikatan −748,12 kJ/mol. Oleh karena itu, peptida  bioaktif  tersebut  memiliki  potensi sebagai kandidat inhibitor enzim α- glukosidase untuk pengembangan antidiabetes.

## Daftar Pustaka
Abuissa,  H.,  Jones,  P.  G.,  Marso,  S.  P.,  and  O’Keefe,  J.  H.,  2005.  Angiotensin‐converting enzyme inhibitors or angiotensin receptor blockers for prevention of type 2 diabetes: A meta‐analysis  of  randomized  clinical  trials.  Journal  of  the  American  College  of Cardiology, 46(5), pp.821-826.
Asmat, U., Abad, K., and Ismail, K., 2016. Diabetes mellitus and oxidative stress—A concise review. Saudi Pharmaceutical Journal, 24(5), pp.547-553.
Benalla, W., Bellahcen, S., and Bnouham, M., 2010. Antidiabetic Medicinal Plants as a Source of Alpha Glucosidase Inhibitors. Current Diabetes Reviews, 6(4), pp.247-254.
Blonde, L., 2012. Benefits and Risks for Intensive Glycemic Control in Patients With Diabetes Mellitus. The American Journal of the Medical Sciences, 343(1), pp.17-20.
Bolen, S., Feldman, L., Vassy, J., Wilson, L., and Yeh, H., 2019. Review Annals of Internal Medicine Systematic Review: Comparative Effectiveness and Safety of Oral Medications for Type 2 Diabetes Mellitus. Annals of Internal Medicine, 147(6), pp.386-399.
Drucker,  D.,  2007.  Dipeptidyl  peptidase-4  inhibition  and  the  treatment  of  type  2  Diabetes. Diabetes Care, 30(6), pp.1335-1343.
Fakih,  T.  M,  and  Dewi,  M.  L.,  2020.  In  silico  Identification  of  Characteristics  Spike Glycoprotein  of  SARS-CoV-2  in  the  Development  Novel  Candidates  for  COVID-19 Infectious Diseases. Journal of Biomedicine and Translational Research, 6(2), pp. 48-52.
Johnson, M. H., Lucius, A., Meyer, T., and Gonzalez De Mejia, E., 2011. Cultivar evaluation and effect of fermentation on antioxidant capacity and in vitro inhibition of α-amylase and α-glucosidase by highbush blueberry (Vaccinium corymbosum). Journal of Agricultural and Food Chemistry, 59(16), pp.8923-8930.
Lee,  B.  H.,  Yan,  L.,  Phillips,  R.  J.,  Reuhs,  B.  L.,  Jones,  K.,  Rose,  D.  R.,  Nichols,  B.  L., Quezada-Calvillo, R., Yoo, S. H., and Hamaker, B. R., 2013. Enzyme-Synthesized Highly Branched Maltodextrins Have Slow Glucose Generation at the Mucosal α-Glucosidase Level and Are Slowly Digestible In Vivo . PLoS One, 8(4), e59745.
Lee,  J.  E.,  Min,  S.  H.,  Lee,  D.  H.,  Oh,  T.  J.,  Kim,  K.  M.,  Moon,  J.  H.,  and  Lim,  S,  2016. Comprehensive  assessment  of  lipoprotein  subfraction  profiles  according  to  glucose metabolism  status,  and  association  with  insulin  resistance  in  subjects  with  early-stage
impaired glucose metabolism. International Journal of Cardiology, 225, pp.327-331.
Kemmish, H., Fasnacht, M., and Yan, L., 2017. Fully automated antibody structure prediction using BIOVIA tools: Validation study. PLoS One, 12, e0177923.
Koopman, R., Crombach, N., Gijsen, A. P., Walrand, S., Fauquant, J., Kies, A. K., and van Loon, L. J. C., 2009. Ingestion of a protein hydrolysate is accompanied by an accelerated in  vivo  digestion  and  absorption  rate  when  compared  with  its  intact  protein.  American Journal of Clinical Nutrition, 90(1), pp.106-115.
Kurniawan, F., Miura, Y., Kartasasmita, R. E., Yoshioka, N., Mutalib, A., and Tjahjono, D. H., 2018.  In  silico  study,  synthesis,  and  cytotoxic  activities  of  porphyrin  derivatives. Pharmaceuticals, 11, 8.
Matsui, T., Yoshimoto, C., Osajima, K., Oki, T., and Osajima, Y., 1996. In vitro survey of α - glucosidase inhibitory food components. Bioscience, Biotechnology, and Biochemistry, 60(12), pp.2019-2022.
Nasri, R., Abdelhedi, O., Jemil, I., Daoued, I., Hamden, K., Kallel, C., and Karra-Châabouni, M., 2015. Ameliorating effects of goby fish protein hydrolysates on high-fat-high-fructose diet-induced hyperglycemia, oxidative stress and deterioration of kidney function in rats. Chemico‐Biological Interactions, 242, pp.71-80.
Norel,  R.,  Sheinerman,  F.,  Petrey,  D.,  and  Honig,  B.,  2001.  Electrostatic  contributions  to protein–protein  interactions:  Fast  energetic  filters  for  docking  and  their  physical  basis. Protein Sciences, 10(11), pp.2147-2161.
Qaseem, A., Barry, M. J., Humphrey, L. L., Forciea, M. A., Fitterman, N., Boyd, C., and Wilt, T. J., 2017. Oral pharmacologic treatment of type 2 diabetes mellitus: A clinical practice guideline update from the American college of physicians. Annals of Internal Medicine, 166(4), pp.279-290.
Rauf, M. A., Zubair, S., and Azhar, A., 2015. Ligand docking and binding site analysis with pymol  and  autodock/vina.  International  Journal  of  Basic  and  Applied  Sciences,  4(2), pp.168-177.
Ren, Y., Liang, K., Jin, Y., Zhang, M., Chen, Y., Wu, H., and Lai, F., 2016. Identification and characterization  of  two  novel  α-glucosidase  inhibitory  oligopeptides  from  hemp (Cannabis sativa L.) seed protein. Journal of Functional Foods, 26, pp.439-450.
Seeliger, D., Groot, B. L., and De Pymol, V., 2010. Ligand docking and binding site analysis with PyMOL and Autodock/Vina. Journal of Computer-Aided Molecular Design. 24(5), pp.417-422.
Shen, Y., Maupetit, J., Derreumaux, P., and Tuffery, P., 2014. Improved PEP-FOLD approach for  peptide  and  miniprotein  structure  prediction.  Journal  of  Chemical  Theory  and Computation, 10(10), pp.4745-4758.
Tagami, T., Yamashita, K., Okuyama, M., Mori, H., Yao, M., and Kimura, A., 2013. Molecular basis for the recognition of long-chain substrates by plant & alpha-glucosidase. Journal of Biological Chemistry, 288(26), pp.19296-19303.
Veeraragavan,  V.,  Narayanaswamy,  R.,  and  Chidambaram,  R.,  2017.  Predicting  the biodegradability  nature  of  imidazole  and  its  derivatives  by  modulating  two  histidine degradation  enzymes  (urocanase  and  formiminoglutamase)  activities.  Asian  Journal
Pharmaceutical and Clinical Research, 10(11), pp.383-386.
Wang, R., Zhao, H., Pan, X., Orfila, C., Lu, W., and Ma, Y., 2019. Preparation of bioactive peptides with antidiabetic, antihypertensive, and antioxidant activities and identification of α-glucosidase inhibitory peptides from soy protein. Food Science and Nutrition. 7(5), pp.1848-1856.
Zafar, M., Khan, H., Rauf, A., Khan, A., and Lodhi, M. A., 2016. In Silico study of alkaloids as  α-glucosidase  inhibitors:  Hope  for  the  Discovery  of  effective  lead  compounds. Frontiers in Endocrinology, 7, 153.
Zambrowicz,  A.,  Pokora,  M.,  Setner,  B.,  Dąbrowska,  A.,  Szołtysik,  M.,  Babij,  K.,  and Chrzanowska,  J.,  2015.  Multifunctional  peptides  derived  from  an  egg  yolk  protein hydrolysate: Isolation and characterization. Amino Acids, 47(2), pp.369-380.
Zhou, P., Jin, B., Li, H., and Huang, S. Y., 2018. HPEPDOCK: a web server for blind peptide- protein docking based on a hierarchical algorithm. Nucleic Acids Research, 46(1), pp.443- 450.
Zhou,  P.,  Li,  B.,  Yan,  Y.,  Jin,  B.,  Wang,  L.,  and  Huang,  S.  Y.,  2018.  Hierarchical  Flexible Peptide Docking by Conformer Generation and Ensemble Docking of Peptides. Journal of Chemical Information and Modeling, 58(6), pp.1292-1302.