为了稳定脱酶,合理设计深层欧性溶剂:一种人工神经网络预测方法
Mia Radović1, Ana Jurinjak Tušek1, Tamara Reiter2
1Faculty of Food technology and Biotechnology, University of Zagreb, Zagreb, Croatia.
Frontiers in chemistry
|August 16, 2024
概括
深度环氧溶剂 (DES) 可以稳定工业生物催化剂的酶. 这项研究使用实验查和数学模型合理设计了DES,显著提高了酶稳定性,并使成本效益高的应用程序的预测设计成为可能.
科学领域:
- 生物催化和酶稳定 生物催化和酶稳定
- 绿色化学和可持续的溶剂
- 计算化学和预测建模
背景情况:
- 酶的运行稳定性是工业生物催化剂的关键,影响成本效益和可扩展性.
- 作为酶稳定剂,深度欧溶剂 (DES) 是有前途的,但最佳选择通常依赖于试错.
- 缺乏一种系统的方法来理解DES结构-活性关系,以使酶稳定.
研究的目的:
- 为了合理设计深层性溶剂 (DES) 来稳定脱酶.
- 开发一种用于酶稳定中DES功效的预测数学模型.
- 探索DES和酶稳定性之间的结构-活性关系.
主要方法:
- 在30°C时对28个DES进行选,以稳定三个脱酶 (ADH-A,Lk-ADH,GDH).
- 使用第一阶动态模型量化残留酶活性.
- 开发人工神经网络模型,使用COSMO-RS (Conductor-like Screening Model for Real Solvents) 的DES描述符.
主要成果:
- 基于多聚的DES对所有测试的脱酶都表现出显著的稳定性.
- Lk-ADH和GDH是本质上不稳定的酶,在基于糖的DES中,其半衰期分别增加了175倍和60倍.
- 基于DES特性开发了预测模型 (R2 > 0.75),用于基于DES属性的酶失活率的in silico选.
结论:
- 综合实验和in silico方法可以合理设计DES用于酶稳定.
- 基于糖的DES是脱酶的有效稳定剂,特别是Lk-ADH和GDH.
- 这一战略有助于开发具有成本效益和可扩展的生物催化工艺.
