图形造型师监督了新的蛋白质设计方法和功能验证
Junxi Mu1,2, Zhengxin Li1, Bo Zhang1
1State Key Laboratory of Microbial metabolism, Joint International Research Laboratory of Metabolic Developmental Sciences, Department of Bioinformatics and Biostatistics, National Experimental Teaching Center for Life Sciences and Biotechnology, School of Life Sciences and Biotechnology, Shanghai Jiao Tong University, 800 Dongchuan Road, Shanghai, 200240, China.
Briefings in bioinformatics
|April 1, 2024
概括
基于图形的蛋白质设计 (GPD) 模型增强了蛋白质序列设计,改善了酶催化活性和基质选择性. 这种新的方法比创建功能性蛋白质的现有方法提供了更大的序列多样性.
科学领域:
- 蛋白质工程是指蛋白质工程.
- 计算生物学 计算生物学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 蛋白质设计对于创造具有增强生物功能的新型蛋白质至关重要,比如提高酶催化效率.
- 固定骨干蛋白质序列设计旨在为特定的蛋白质结构生成新的序列.
- 目前的方法在序列多样性和实验验证方面存在局限性,阻碍了功能性蛋白质的设计.
研究的目的:
- 为了解决现有的蛋白质序列设计方法的局限性.
- 开发一种用于增强蛋白序列设计的新型模型,以提高多样性和功能验证.
- 创建具有改善催化活性和基质选择性的新酶.
主要方法:
- 开发了基于图形的蛋白质设计 (GPD) 模型,利用基于图形的蛋白质结构上的变压器架构.
- 整合高斯式噪声和序列随机掩盖到节点特征中,以提高序列恢复和多样性.
- 应用了GPD来设计CalB酶,产生了九种人工变体.
主要成果:
- GPD模型在最先进的ProteinMPNN模型上表现出优越的性能,特别是在序列多样性方面.
- 与野生类型相比,设计的CalB酶变体的催化活性增加了1.7倍.
- 设计的蛋白质对具有不同碳链长度 (C2-C16) 的p-尼托芬酸具有强烈的基质选择性.
结论:
- GPD 方法显著改善了固定骨干蛋白质序列设计,提供了增强的序列多样性.
- 在 CalB 酶的成功 de novo 设计中,催化活性和选择性增加,证明了 GPD 的潜力.
- GPD是工业酶和蛋白质疗法的de novo设计的一个有希望的工具.
