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EVdesign结合理性设计改造PET水解酶

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AI 综述

研究团队将进化信息指导的设计(EVdesign)与理性设计结合,改造PET水解酶(PETase),共实验测试了来自8种亲本PETase的603个设计。其中400多个携带12–68个替换的变体能够解聚PET,几乎所有变体都优于各自的亲本酶,许多在部分转化测定中接近基准LCC-ICCG的表现。 设计成功率与性能明显依赖亲本骨架,Thermobifida fusca Tf Cut2被认定为最适合设计的骨架。提高序列多样化会减少有活性的酶数量,但扩大性能方差,从而有助于发现高性能离群变体。 四个理性突变克服了Tf Cut2的热稳定性瓶颈,该变体随后作为稳健骨架用于迭代EVdesign,进一步提升活性。上述性能比较来自研究中的部分转化测定,并非全部实际应用条件。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

报道时间线

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11月3日
  1. Nature Communications
    迭代计算与理性设计生成多样化 PET 水解酶用于塑料解聚

    研究将进化信息指导的设计(EVdesign)与理性设计结合,改造聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)水解酶(PETase)。来自多个 PETase 的设计显示成功率与性能存在明显的亲本依赖性,其中 Thermobifida fusca Tf Cut2 是最适合设计的骨架。提高序列多样化会减少活性酶数量,但扩大性能方差,从而有助于发现高性能离群变体。四个理性突变克服了 Tf Cut2 的热稳定性瓶颈,该变体又作为迭代 EVdesign 的稳健骨架进一步提升活性。

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