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人工金属酶ArMs能够催化非传统的反应,并且在可持续经济和发展中起到重要作用,虽然目前已经发展了各种不同反应的ArMs酶,对其基因优化方面的工作仅仅在少数例子中有作用,而且只能起到适度改善作用。为了实现进一步的改善,需要发展快速搜索活性ArM变体的方法。
有鉴于此,苏黎世联邦理工学院Markus Jeschek等报道了一种适用各种反应条件的,兼容自动化平台,能够通过生物素-链霉亲和素技术对大肠杆菌(Escherichia coli)中的周质分隔进行快速的进行工程化ArMs,通过5种生物正交变换(包括改变金属、反应机理、反应物),得到400种ArM变体,包括新颖的能够用于氢胺化、氢芳基化的Au催化ArM。
通过这种系统性工程化处理,活性提高了15倍,展示了这种系统性优化方法的潜力。此外,作者通过智能筛选方法、机器学习模型,能够准确预测ArM活性,该过程对未来ArM的发展非常有帮助。
参考文献
Tobias Vornholt, Fadri Christoffel, Michela M. Pellizzoni, Sven Panke, Thomas R. Ward, Markus Jeschek,‡ Systematic engineering of artificial metalloenzymes for new-to-nature reactions, Sci. Adv. 2021, 7 (4), eabe4208
DOI: 10.1126/sciadv.abe4208
https://advances.sciencemag.org/content/7/4/eabe4208
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