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World File Search System催化效率
合成生物学在定向进化中的应用以增强酶催化效率Wenzhong Huang
抽象的合成生物学和定向进化是现代生物技术的最前沿，为提高工业应用的酶催化效率提供了前所未有的机会。这项研究提供了这些领域的全面概述，首先是对合成生物学原理和定向进化的基本原理的介绍，强调了它们在改善酶性能方面的重要性。我们探讨了有向进化的各种方法，包括随机和位置定向的诱变技术和高通量筛选方法，这对于鉴定具有出色催化特性的变体至关重要。该研究还深入研究了彻底改变了定向进化的合成生物学工具，例如CRISPR/CAS系统，重组DNA技术和用于酶设计的计算工具。通过详细的案例研究，我们突出了这些方法在增强生物燃料生产，药物合成，食品行业应用和环境生物修复方面的成功应用。讨论扩展到酶工程的最新进展，展示了催化效率提高的显着成就以及合成生物学与定向进化的整合。我们还解决了该领域的挑战和局限性，包括技术障碍，可伸缩性问题和道德考虑。最后，我们概述了未来的观点，专注于基因组编辑和人工智能等新兴技术，这些技术具有进一步推进酶工程的潜力。这项研究以对合成生物学的未来和工业生物技术的指导进化的长期目标和意义的反思结束。关键词合成生物学；定向进化；酶催化效率；蛋白质工程；工业生物技术
合成生物学在定向进化中的应用以增强酶催化效率Wenzhong Huang
抽象的合成生物学和定向进化是现代生物技术的最前沿，为提高工业应用的酶催化效率提供了前所未有的机会。这项研究提供了这些领域的全面概述，首先是对合成生物学原理和定向进化的基本原理的介绍，强调了它们在改善酶性能方面的重要性。我们探讨了有向进化的各种方法，包括随机和位置定向的诱变技术和高通量筛选方法，这对于鉴定具有出色催化特性的变体至关重要。该研究还深入研究了彻底改变了定向进化的合成生物学工具，例如CRISPR/CAS系统，重组DNA技术和用于酶设计的计算工具。通过详细的案例研究，我们突出了这些方法在增强生物燃料生产，药物合成，食品行业应用和环境生物修复方面的成功应用。讨论扩展到酶工程的最新进展，展示了催化效率提高的显着成就以及合成生物学与定向进化的整合。我们还解决了该领域的挑战和局限性，包括技术障碍，可伸缩性问题和道德考虑。最后，我们概述了未来的观点，专注于基因组编辑和人工智能等新兴技术，这些技术具有进一步推进酶工程的潜力。这项研究以对合成生物学的未来和工业生物技术的指导进化的长期目标和意义的反思结束。关键词合成生物学；定向进化；酶催化效率；蛋白质工程；工业生物技术
人工金属酶催化的非静电基础
酶是一种非常强大的生物催化剂，在几乎所有的生化过程中都发挥着至关重要的作用。（1）酶具有极高的催化速率和无与伦比的选择性，是解决人类面临的诸多问题（包括能源危机、制药业、环境污染和粮食短缺）的极具吸引力的催化剂。（2、3）此外，通过人工引入金属离子辅因子，可以大大扩展天然酶的功能，从而加速化学转化，促进氧化还原化学、自由基过程和具有挑战性的化学反应。（4）然而，蛋白质、底物和过渡金属复合物的正确放置和有效的相互作用已被证明具有挑战性，因此这些金属酶达到的催化效率通常低于分离的小分子复合物。（5、6）
从微生物鉴定出的大型保守的小分子羧基甲基转移酶
小分子羧基甲基转移酶（CBMT）对于调节生物学过程至关重要，并且在工业生物技术中非常有用。但是，它们主要仅限于植物中的安萨巴家族。在这项研究中，发现3-OPC羧基甲基转移酶（OPCMT），它们具有与Sabath MTS不同的催化机制，并且在微生物中广泛分布，显着扩大了小分子CBMT的知识和可用性。这些甲基转移酶（MTS）对于新生儿菌是必不可少的，而在人类中未发现，这表明它们可以成为抗生素的理想靶标。此外，它们的笨重的底物结合口袋将它们与其他MT区分开，可以促进特定抑制剂的设计。最后，OPCMT的广泛底物特异性和高催化效率也为可持续生产甲基提供了有价值的工具。
切碎：符号对齐使快速和敏感的CRISPR脱离目标检测
我们提出了一个完全计算的工作流，用于使用自然蛋白质的主链片段从头设计，而无需访问迭代实验优化。最佳设计的KEMP消除酶表现出> 140个来自任何天然蛋白质，高稳定性（> 85℃）和前所未有的催化效率（12,700 m -1 S -1）的突变，超过了以前的计算设计。我们发现，在活性部位内部和外部的突变都会有助于高观察到的活性和稳定性。在所有先前的KEMP消除酶设计中使用的芳族残基的突变将效率提高到> 10 5 m -1 s -1。我们的方法解决了设计方法的临界局限性，在复杂折叠中产生稳定，高效率，新的酶，并通过有限的实验努力对生物催化基础的基础知识进行测试假设。
CHE 4341 - 生物化学I-第7周
感谢您查看Baylor TC的生物化学1每周资源！此资源通常涵盖教授在课程的第7周教授的主题。如果您看不到本周特定部分的主题，请查看我们网站上列出的其他每周资源，以获取整个学期的其他主题。我们还邀请您查看我们网站上的小组辅导图表，以查看本学期是否提供小组补习课程。如果您对这些学习指南，小组补习会议，私人30分钟的辅导约会，贝勒辅导YouTube频道或我们提供的任何辅导服务有任何疑问，请访问我们的网站www.baylor.edu/tututoring或在开放营业时间打电话给我们的中心。m-th上午9点至晚上8点在上课天254-710-4135。关键字：Michaelis-Menten动力学，线条 - 武器图，VMAX，Michaelis-Menten Constant（KM），营业额，催化效率，竞争性抑制，非竞争性抑制，无效抑制，无竞争力抑制作用，组特定的试剂，反应性类似物，自动化型，自动化型
Matere Bond -RSC Publishing
键，导致电子密度的各向异性分布，在大多数情况下，产生了积极的电势区域。This phenomenon is particularly prominent in heavier p-block elements, such as germanium and tin in group 14 (tetrel bonds), 13 arsenic and antimony in group 15 (pnicto- gen bonds), 14 selenium and tellurium in group 16 (chalcogen bonds), 15 and bromine and iodine in group 17 (halogen bonds), 16 all of which act as σ -hole donors.σ-孔之间的相互作用，包括卤素，chalcogen，Pnictogen和Tetrel键，在超分子化学和晶体工程中是关键的，在摩尔组装过程中提供了方向性和特异性。17这些相互作用是形成高度有序的超分子结构的组成部分，并且越来越多地用于功能材料，分子识别系统和超分子催化剂的设计。在催化中，σ孔相互作用有助于过渡态和中间体的稳定，从而提高了催化效率和选择性。18，随着我们对σ孔相互作用的理解加深，它们的应用继续扩展，为高级材料和催化剂的设计和合成中创新的新途径提供了扩展。19
机器学习引导的蛋白质工程
摘要：工程的最新进展高度有希望的生物催化剂越来越涉及机器学习方法。这些方法利用了现有的实验和仿真数据来帮助发现和注释有希望的酶，以及提出改善已知靶标的有益突变。蛋白质工程的机器学习领域正在收集蒸汽，这是由于最近的成功案例和其他领域的显着进步所驱动的。它已经包含雄心勃勃的任务，例如理解和预测蛋白质结构和功能，催化效率，对映选择性，蛋白质动力学，稳定性，溶解度，聚集等等。尽管如此，该领域仍在不断发展，需要克服许多挑战和要解决的问题。从这个角度来看，我们概述了该领域正在进行的趋势，重点介绍了最近的案例研究，并研究了基于机器学习的方法的当前局限性。我们强调了在新兴模型进行理性蛋白质设计之前对新兴模型进行彻底实验验证的关键重要性。我们就基本问题发表了意见，并概述了未来研究的潜在方向。关键词：活动，人工智能，生物催化，深度学习，蛋白质设计
能量
目前，使用催化剂来促进吸附剂再生，被认为是减少CO 2捕获过程所需能量的有效方法。旨在鉴定具有高CO 2吸收效率的稳定且具有成本效益的催化剂，我们在这里研究了在水胺溶液的热再生过程中粉煤灰（FA）的性能。通过实验测量了添加FA的CO 2饱和乙醇盐水的解吸速率，环状容量和热效率，并将结果与没有八种不同催化剂的相同溶液获得的结果进行了比较。实验结果表明，与非催化系统相比，催化剂显着改善了再生，而FA是其中最有效的。在不同温度下对CO 2解吸的进一步研究表明，FA提供的解吸性能与在温度下至少高5℃的非催化系统相当，并且始终在同一温度下，尤其是在此过程开始时始终显着降低热效力。最后，回收测试表明FA具有良好的稳定性，即使经过20个周期，其催化效率也保持较高。总而言之，可以将FA视为能源有效CO 2捕获的具有成本效益的催化剂，值得进一步研究以促进其在工业规模的工厂中的应用。
UNIPD 和 UNIVE 为 NEST 打造 - Spoke 9 - Levi Cases
WP 9.0：协调 WP 9.1：能源应用材料的创新合成 T9.1.1. 提高材料催化效率的策略 T9.1.2. 具有改进的化学物理性质的材料工程 T9.1.3. 超分子和混合纳米结构系统的自组装 T9.1.4. 在非标准、恶劣和极端条件下操作的材料 T9.1.5. 多功能、复合和低维材料 WP 9.2：可持续材料的高效制备 T9.2.1. 绿色制备协议和材料 T9.2.2 可回收材料的设计策略 T9.2.3 循环经济方法中先进材料开发和使用的 LCA 和新规定 WP 9.3：能源应用材料的新生产工艺 T9.3.1 创新制造、纳米制造和固结工艺 T9.3.2表面功能化、界面处理、阵列 T9.3.3 延长材料寿命的处理方法 WP 9.4：材料特性和测试 T9.4.1：先进的结构和形态表征技术 T9.4.2：光学、电化学、电子特性 T9.4.3：磁、热和传输特性 T9.4.4：材料的原位、原位表征和测试 WP 9.5：材料开发的高级计算模型 T9.5.1 用于预测材料结构和特性的计算方法和建模 T9.5.2 用于提高材料效率和性能的高级计算方法 WP 9.6 传播和通信