摘要:寻找新的机制解决方案以应对生物催化挑战是酶进化适应以及设计新催化剂的关键。最近人造物质被释放到环境中,为观察生物催化创新提供了动态试验场。用作杀虫剂的磷酸三酯最近才被引入环境中,而它们并没有天然对应物。为了应对这一挑战,酶已迅速进化以水解磷酸三酯,并趋向于相同的机制解决方案,即需要二价阳离子作为催化的辅助因子。相比之下,先前发现的宏基因组混杂水解酶 P91(乙酰胆碱酯酶的同源物)实现了由金属独立的 Cys-His-Asp 三联体介导的缓慢磷酸三酯水解。在这里,我们通过对 P91 进行定向进化来探究这种新催化基序的可进化性。通过将聚焦库方法与液滴微流体的超高通量相结合,我们仅通过两轮进化就将 P91 的活性提高了约 360 倍(达到 ak cat / KM ≈ 7 × 10 5 M − 1 s − 1 ),可与自然进化的金属依赖性磷酸三酯酶的催化效率相媲美。与其同源物乙酰胆碱酯酶不同,P91 不会遭受自杀抑制;相反,快速的去磷酸化速率使共价加合物的形成而不是水解速率成为限制因素。定向进化改进了这一步骤,中间体的形成速度提高了 2 个数量级。将聚焦的组合库与液滴微流体的超高通量相结合,可以用于识别和增强自然界中尚未达到高效率的机制策略,从而产生具有新型催化机制的替代试剂。■ 简介
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。它是制作
摘要:基因表达的转录后调节在心脏发育和疾病中起重要作用。心脏特异性替代剪接,协调对心肌细胞组织和收缩至关重要的蛋白质的同工型切换。RNA结合蛋白的功能障碍会损害心脏发育并引起心肌病的主要类型,这代表了一个异常的异常群体,严重影响心脏的结构和功能。尤其是RBM20和RBFOX2的突变与扩张的心肌病,肥厚性心肌病或低塑性左心脏综合征有关。在不同动物模型中的功能分析还提出了其他RNA结合蛋白在心肌病中的可能作用,因为它们参与了组织心脏基因编程。最近的研究为RNA结合蛋白与心血管疾病之间的因果关系提供了重大见解。它们还显示了纠正RNA结合蛋白中致病突变以营救心肌病或促进心脏再生的潜力。因此,RNA结合蛋白已成为心脏疾病功能障碍治疗干预措施的有希望的靶标。挑战仍然是破译它们如何协同调节靶基因的时间和空间表达以确保心脏功能和稳态。本综述讨论了了解心肌病中几种良好表征的RNA结合蛋白的含义的最新进展,目的是确定研究差距以促进该领域的进一步研究。
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可下可用(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2022 年 10 月 16 日发布。;https://doi.org/10.1101/2022.10.16.512417 doi:bioRxiv 预印本
5 加州大学伯克利分校分子与细胞生物学系,加利福尼亚州伯克利,美国。 6 马克斯普朗克分子细胞生物学和遗传学研究所以及马克斯普朗克复杂系统物理研究所,德国德累斯顿。 7 欧洲分子生物学实验室(EMBL),发育生物学部,德国海德堡。 8 加州大学欧文分校发育与细胞生物学系,加利福尼亚州欧文,美国。 9 波士顿大学生物医学工程系和生物设计中心,马萨诸塞州波士顿,美国# 通讯作者:alvaro.sanchez@yale.edu 摘要 定向进化已用于自上而下地设计生物系统数十年。通常,它已应用于生物体水平或以下,通过迭代采样突变景观来引导寻找具有更高功能的遗传变异。在生物体水平之上,少数研究尝试人工选择微生物群落和生态系统,但成功率参差不齐,且通常不高。我们对人工生态系统选择的理论理解仍然有限,特别是对于大型无性生物群落,而且我们对设计有效的方法来指导它们的进化知之甚少。为了解决这个问题,我们开发了一个灵活的建模框架,使我们能够在广泛的生态条件下系统地探究任意一组群落和选定功能上的任意选择策略。通过在相同条件下人工选择数百个计算机模拟微生物元群落,我们检查了迄今为止使用的两种主要育种方法的基本局限性,并规定了显着提高其功效的修改。我们确定了一系列定向进化策略,特别是当结合使用时,它们更适合自上而下地设计大型、多样化和稳定的微生物群落。我们的结果强调,定向进化允许在生态结构功能景观中进行导航,以寻找动态稳定、生态和功能具有弹性的高功能群落。
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 2 月 5 日发布。;https://doi.org/10.1101/2025.02.04.636165 doi:bioRxiv 预印本
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 2 月 4 日发布。;https://doi.org/10.1101/2024.09.30.614878 doi:bioRxiv 预印本
为了了解每种野生型氨基酸对不同侧链性质的可及性,我们将所有 20 种氨基酸分为 8 类:非极性(NP、M、I、L、V、A)、极性不带电(PU、S、T、Q、N)、带正电荷(PC、R、K、L)、带负电荷(NC、D、E)、芳香族(Ar、F、T、Y)和三个特殊基团 P、C、G,由于其性质不同,每个基团仅由一个氨基酸组成。通过易错 PCR,每种野生型氨基酸都有一些不可接近的性质类别,如图 4c 所示。此外,在
2 加州理工学院化学与化学工程部,加利福尼亚州帕萨迪纳 91125,美国 3 加州理工学院工程与应用科学部,加利福尼亚州帕萨迪纳 91125,美国 4 现地址:默克公司,南旧金山,加利福尼亚州 94080 5 现地址:苏黎世联邦理工学院生物系统科学与工程系,Schanzenstrasse 44,4056 Basel 6 主要联系人* 通讯作者:Frances H. Arnold,frances@cheme.caltech.edu Yisong Yue,yyue@caltech.edu 摘要 各种机器学习辅助定向进化 (MLDE) 策略已被证明能比典型的湿实验室定向进化方法更有效地识别高适应度蛋白质变体。然而,对影响 MLDE 在不同蛋白质中表现的因素的了解有限,阻碍了湿实验室活动的最佳策略选择。为了解决这个问题,我们系统地分析了多种 MLDE 策略,包括使用六种不同的零样本预测因子的主动学习和集中训练,涵盖 16 种不同的蛋白质适应度景观。通过用六个属性量化景观导航能力,我们发现 MLDE 在定向进化更具挑战性的景观上提供了更大的优势,尤其是当集中训练与主动学习相结合时。尽管不同景观的优势程度各不相同,但利用不同的进化、结构和稳定性知识来源的零样本预测因子的集中训练在结合相互作用和酶活性方面始终优于随机采样。我们的研究结果为选择蛋白质工程的 MLDE 策略提供了实用指南。关键词组合诱变、定向进化、上位性、适应度预测、机器学习、蛋白质工程、零样本预测因子
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