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使用酶的化学合成的最新进展
生物催化剂赋予高区域和对映选择性酶特性，可以通过工程化蛋白质序列来调整工业应用。默克研究人员最近的工作解决了与-Ketoglutarate依赖性二氧酶（A -kGD）在制造量表上有关的挑战，包括较低的总周转次数（TTN），有氧反应条件，低稳定性，酶降低，酶灭活酶会因自我 - 羟基化和过度氧化的非氧化剂而灭绝。一个工程的-kGD用直接酶促羟基化取代了五个合成步骤，从而从1中使用1的1中产生手性中间体2，以高的映选择性和制备性产量（图2 a）[ *5]。与血红素依赖性的氧酶相比，A-kgd仅需要与-Ketogoglutarate组合铁，并且不需要复杂的共同因素或还原酶域的共表达。酶的高选择性还使它们能够针对特定的
关键字：过氧化酶，根际细菌，UIN校园2的实验室
由四个血红素组组成。血红素与过氧化物化合物反应。过氧化氢将导致细菌死亡，无法裂解H 2 O的毒性含量。酶过氧化酶在细胞裂解过程中起作用（Pulungan和Diana，2018）。需要知道酶过氧化酶对土壤和植物有显着有益。酶过氧化酶对植物的好处之一是通过总体报告证明了该酶位于过氧化物酶体中，该酶在植物生长，发育和压力反应中起重要作用也与水果成熟有关（Wang等，2019）。Kaushal等人（2018）的研究结果表明，酶过氧化酶可以是生物化的指标，尤其是对油粉土壤的修复。通过去除水中含有过氧化氢污染的水，酶过氧化酶也在净化纺织废物污染的水中起作用。
由药用植物的内生细菌产生的酶的定性和定量估计
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; 8(8): 164-170 www.biochemjournal.com Received: 07-05-2024 Accepted: 12-06-2024 VR Chavda Department of Biotechnology, College of Agriculture, Junagadh Agricultural University, Junagadh, Gujarat, India SB Bhatt Department of Biotechnology, College of Agriculture, Junagadh Agricultural University,印度印度古吉拉特邦的贾纳加德，贾纳加德农业大学生物技术系生物技术系Junagadh农业大学，贾纳加德，古吉拉特邦，印度，印度VR Umaretiya生物技术系，农业学院，Junagadh农业大学，朱贾拉特，朱贾拉特，SM Padhiyar junagadh junagadh junagadh农业学院，印度少年，印度少年，印度少年少年少年贾加拉特。印度古吉拉特邦Junagadh农业大学农业学院生物技术学院
PARP酶和单ADP-核糖基化
PARP家族的ADP-核糖基转移酶包括一组细胞中具有各种调节功能的酶，范围从DNA损伤修复到控制细胞周期进展和免疫反应。多年来，这些知识导致使用PARP1/2抑制剂作为治疗卵巢，泛氧化，前列腺和乳腺癌治疗的主要药物策略，并在编码涉及DNA修复机制的蛋白质的基因中持有突变（合成六）。同时，过去十年在理解受单ADP-核糖基调节的细胞途径方面取得了重大进展，在开发新型选择性化合物以抑制那些赋予具有单ADP-核糖基化活性的parps的细胞中。本综述着重于癌症领域的进展，深入研究了有关酶的一部分（干扰素刺激的PARP）在癌症进展中的作用的最新发现。
通过结合机器学习和超高通量筛选
优化酶在新型化学环境中起作用是合成生物学的核心目标，但通常会因崎,、膨胀的蛋白质搜索空间和昂贵的实验而阻碍优化。在这项工作中，我们提出了电信，这是一种将进化和实验数据融合到设计多种蛋白质变体文库的ML框架，并采用它来改善核酸酶酶的催化活性，从而降解在慢性伤口上积累的生物膜。在使用触觉和标准定向进化（DE）方法的多轮高通量实验（并行）之后，我们发现我们的方法发现，与DE相比，最高表现的酶变体明显更好，在发现多样化的高级活动性变体方面具有更好的命中率，甚至无法使用高强度的初始实验数据来设计高度，甚至能够设计出高度的初始实验数据。我们发布了一个55K核酸酶变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一，以推动ML引导设计的进一步进展。
设计用于癌症基因治疗的细胞色素P450酶
癌症是全球社会经济的重要负担，因为每年发生数百万个新病例和死亡。在2020年，全世界记录了近1000万次癌症死亡。癌症基因疗法的进步已彻底改变了癌症治疗的景观。具有有希望的癌症基因治疗潜力的方法是将基因引入编码化学疗法前药代谢酶的癌细胞，例如细胞色素P450（CYP）酶，这可以有效消除癌细胞。这可以通过基因定向的酶前药治疗（GDEPT）来实现。CYP酶可以进行基因设计，以改善抗癌前药转化为活性代谢物，并通过减少前药剂量来最大程度地减少化学疗法副作用。有理设计，定向进化和系统发育方法是开发量身定制的CYP酶进行癌症治疗的方法。在这里，我们提供了旨在建立能够生物激活不同化学治疗前药的高度有效的治疗基因的CYP酶进行遗传修饰的汇编。此外，本综述总结了有希望的临床前和临床试验，强调了工程化的CYP酶在GDEPT中的潜力。最后，讨论了在癌症基因治疗中使用CYP酶进行GDEPT的挑战，局限性和未来方向。
基于角蛋白酶处理的可食用鸟巢的质量
可食用的鸟巢（EBN）是豪华食品之一，由于其营养价值和治疗益处，被广泛用作健康食品。传统的EBN洗涤过程会导致体重和养分含量的减少，并且由于使用过氧化氢而增加了污染物。使用基于角蛋白分解酶的洗涤溶液在洗涤前后，使用一种探索性观察方法来检查Fuciphaga Colocalia fuciphaga的EB质量。EB清洁有四个阶段，即通过自来水，乙醇溶液，室温下的酶溶液和50 o C进行清洁，在40 o C下干燥42小时。使用AOAC方法分析了总共60个EBN（不干净，n = 30）和清洁，n = 30）。使用原子吸收分光光度计（AAS）的Ca，Fe，K和Mg的矿物质含量，除了通过分光光度计测量P。使用碳水化合物估计试剂盒测量糖蛋白含量，并使用HPLC方法确定氨基酸含量。对清洁度的评估是使用半训练的小组成员进行的评分系统进行的。获得的结果表明，干净的EBN颜色略淡黄色，清洁前后EB的清洁度从2.35增加到3.84。清洁EBN蛋白质含量降低了7.2％，而总氨基酸从38.51％降至32.71％。清洁EBN包含八个必需氨基酸，为17.93％，亮氨酸，缬氨酸，精氨酸和苏氨酸含量高（2.42-2.96％）。EBN的干净灰分含量从3.7％增加到7.8％。清洁EBN中的碳水化合物含量和铁分别为39.19±0.76％和14.35 mg/100 g干物质。高水平的碳水化合物和铁似乎是糖蛋白支持健康的良好来源，并有潜力作为贫血患者的铁的替代来源。可以使用基于角蛋白水解酶的梯田，乙醇和洗涤溶液进行逐步洗涤方法，以减轻体重减轻并改善EBN的质量。
自动驾驶的自动驾驶机器，以设计新型酶
一个人可以设计并自动化一个计算和实验平台，以便每个平台迭代指导并驱动另一个平台以实现预定的目标？Rapp及其同事（2024）在论文中仅描述了这种可能性，该论文详细介绍了一个自动驱动实验室的原型，该实验室可以自动导航，以产生具有所需属性的工程酶。这个实验室，而不是自动化协议，用缩写词来提及。这是指用于蛋白质景观探索的自动驾驶自动驾驶机器。本文描述了一个原型，涉及糖苷水解酶的工程，以增强热稳定性。“大脑”是该自动化系统背后的计算组件，旨在从策划的数据集学习蛋白质序列 - 功能关系。然后，通过一个全自动的机器人系统评估了这些设计蛋白，该蛋白可以合成并实验表征设计的蛋白质，并向代理（即计算成分）提供反馈，以填补其对系统的理解。因此，设计样品剂是通过在搜索过程中积极获取信息来不断地重新理解对蛋白质景观的理解。由于该智能代理从一个精心策划的，多样化的数据集中学习蛋白质序列 - 功能关系，因此根据更新的假设，这种反馈对于重新景观探索和新蛋白质的设计至关重要。在此原型中，将四个样品剂的任务承担了此目标。单个药物的搜索行为差异主要是由实验测量噪声引起的。这些药物的目标是导航糖苷水解酶景观，并以增强的热耐受性鉴定酶。然而，尽管他们的搜索行为有所不同，但所有四个代理都可以在热稳定糖苷水解酶上融合 - 这是显着的壮举，因为它显然不需要任何人类干预。为了启动迭代设计过程，Rapp及其同事用糖苷水解酶序列喂养样品，具有工程热耐受性的靶标。使用在可抑制和热固醇糖苷水解酶进行的实验中的非常最小的信息，以蛋白质耐受景观呈现样品（Romero and Arnold 2009）。蛋白质富度景观描述了从序列到类似于峰，山谷和山脊的陆地景观的映射，该目标是达到拟合度更高的自适应峰。至关重要的输入来自一个反馈周期，其中代理查询环境以收集信息，从而改善了内部对景观的看法。从这个意义上讲，蛋白质工程代理的任务是贝叶斯优化的任务，其中未知的目标函数与探索和开发之间的有效平衡（作者称为权衡）相息。样品以部署高斯工艺（GP）模型，以探索景观并提取可以描述序列水平上的可热稳定蛋白与中序蛋白有何不同的信息（Romero等2013）。使用贝叶斯优化（BO）技术，此信息启用了迭代设计蛋白质序列的样品。作者还设计了几种BO方法，以说明缺乏丰富的实验数据。这方面通常至关重要，因为人工工程/机器学习（AI/ML）工具需要一个大型，多样化的数据集有效。首先使用基于GP模型的分类器来识别功能序列，然后采用了上层信心结合算法来选择实验验证的顶级序列（Dauparas等人。2022）。使用预先合成的基因片段组装了新型工程酶，即设计的序列。该策略本身在合成生物学的高通量平台中很普遍。
使用元基因组采矿方法从高山土壤的质体中寻找新的降解酶
塑料材料，包括微塑料，即使在欧洲阿尔卑斯山等偏远和寒冷的环境中也积聚在所有类型的生态系统中。这种污染对环境和人类构成了风险，需要解决。使用大约3,000 m a.s.l.的东部瑞士阿尔卑斯山收集的土壤的shot弹枪DNA宏基因组学，我们确定了可能降解塑料的基因及其蛋白质。我们通过差异丰度分析筛选了质体和大块土壤的宏基因组，并与专门针对推定的塑料降解基因的特定数据库进行了基于相似性的筛选，并选择了具有信号肽的高概率的基因，用于信号肽的细胞外导出和高信任的功能率。此过程导致了9个候选基因的最终列表。预测蛋白的长度在425至845个氨基酸之间，预测产生这些蛋白质的属主要属于Caballeronia和Bradyrhizobium。我们使用异源表达进行了功能验证，然后进行上清液的酶测定。测试的九种蛋白质中的五种显示出我们使用酯酶测定时的活性显着增加，而从候选基因（一种水解酶型酯酶）中的五种蛋白质中的一种显然具有最高的活性，高于双倍以上。，我们仅用来自酯化酯酶测定中五个候选基因的蛋白质对塑料类型的塑料降解和生态®进行荧光测定，但是像阴性对照一样，这些蛋白质并未显示出任何偶尔的活性。相比之下，阳性对照的活性（包含文献中已知的Pla降解基因插入物）是阴性对照的20倍以上。这些发现表明，在计算机筛选中进行功能验证，适合查找新的降解酶。尽管我们只发现了一种新的酯酶酶，但我们的方法有可能应用于任何类型的土壤和各种生态系统中的塑料，以快速有效地寻找新的塑料降解酶。
