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World File Search System定向进化
将定向演化与机器学习结合起来启用准确的基因型至表型预测
摘要：将序列变化与表型效应联系起来对于有效利用大型基因组数据集至关重要。在这里，我们提出了一种新的方法，将定向进化与蛋白质语言建模相结合，以表征水稻免疫受体的自然发展变体。使用高通量定向进化，我们设计了水稻免疫受体PIK-1，以结合和识别真菌蛋白AVR-PIKC和AVR-PIKF，它们通过当前特征的PIK-1等位基因避免检测。在此数据上对蛋白质语言模型进行了微调，以将序列变化与配体结合行为相关联。然后使用此建模来表征3,000个水稻基因组项目数据集中发现的PIK-1变体。两种变体因与AVR-PIKC的结合高度评分，并且体外分析证实了它们在野生型PIK-1受体上的提高配体结合。总体而言，这种机器学习方法确定了水稻中有希望的疾病抗性来源，并显示了探索其他感兴趣蛋白质的表型变化的潜在效用。
在蛋白质活性和稳定性之间取舍的定向进化方法Samuel D. Stimple 1,2，＃，Matthew D. Smith 2和Peter
这是被接受出版的作者手稿，并且已经进行了完整的同行评审，但尚未通过复制，排版，分页和校对过程，这可能会导致此版本和记录版本之间的差异。请引用本文为doi：10.1002/aic.16814
AAV REP中的同义突变增强了库选择中的基因组包装
*乔纳森·J·西尔伯格（Jonathan J. Silberg），莱斯大学生物科学系，大街6100号，MS-140，德克萨斯州休斯敦，77005；电话：713-348-3849;电子邮件：joff@rice.edu关键字：腺相关病毒，DNA包装，定向进化，基因治疗，解旋酶，蛋白质工程，蛋白质工程，转化读取
介绍DNA识别螺旋工程改变...
• 通过结构建模、定向进化和人类细胞筛选相结合的方法，我们重新编程了丝氨酸整合酶 Bxb1 的特异性。然后，我们利用这些重新编程的 Bxb1 变体，将千碱基大小的构建体精确整合到人类基因组内的多个内源位置，具有高活性和有希望的全基因组特异性。DNA 识别螺旋工程改变 Bxb1 特异性
非洲杂志
工业和军事中使用的化学物质，以及较差的废物管理，造成土壤，水和空气污染。污染物由于抵抗降解过程而构成健康风险。常规方法是昂贵的，并产生次要污染。生物修复使用酶和纳米技术提供生态友好型替代品，以原位或Ex sit进行有效的污染物去除。微生物通过通过矿化等过程将有毒元素转化为有害的化合物，在生物修复中起着至关重要的作用。它们可以在不同的环境中生存并利用各种底物，从而有效地去除污染物。微生物利用诸如固定化和动员之类的机制从环境中去除污染物，并具有不同类型的细菌，专门降解特定的污染物。酶工程涉及处理生物技术应用的生物分子和过程。两种主要策略是理性设计，需要先验知识和定向进化，以受控方式模仿自然选择。有理设计结合了特定反应的微生物或酶，而定向进化可以通过随机诱变创造基因变异，以实现所需特征。两种方法旨在改善生物修复应用的酶。
Menten AI 利用量子肽疗法对抗 COVID-19
计算机技术的进步使得 Menten 等公司开始将蛋白质设计过程转变为更合理的工程操作，但这也带来了新的挑战。首先，即使是最强大的超级计算机，对蛋白质的潜在探索也是有限的。其次，虽然研究人员现在可以进行定向进化实验——以自然产生的蛋白质为原料，有目的地对其进行变异——但这只有在你已经知道你的起点时才有效。对于大多数可能的蛋白质来说，自然的起点并不存在。
Jimmy Gollihar，博士-CDN
Gollihar博士是病理学和基因组医学教授，也是休斯顿卫理公会研究所（HMRI）的抗体发现与加速蛋白质治疗学（ADAPT）实验室负责人。他的作品包括广泛的工程生物学，从简单的遗传“零件”和电路的设计到蛋白质工程和工业生物制造。他使用合成生物学的基础来驯化非模型生物，然后将这些工具和机箱用于工程蛋白或具有治疗和工业潜力的生物合成途径。通过采用定向进化，理性设计和人工智能中的概念来创建生物学对策，诊断和候选疫苗，他采用了一种整体方法。他是病理学和基因组医学教授，也是休斯顿卫理公会研究所（HMRI）的抗体发现与加速蛋白质治疗剂（ADAPT）实验室负责人。他的作品包括广泛的工程生物学，从简单的遗传“零件”和电路的设计到蛋白质工程和工业生物制造。他使用合成生物学的基础来驯化非模型生物，然后使用S这些工具和机箱来设计具有治疗和工业潜力的蛋白质或生物合成途径。他通过采用定向进化，理性设计和人工智能中的概念来创建生物对策，诊断和候选疫苗来使用整体方法来蛋白质工程。
评论文章适应酶以改善其在植物中的功能：为什么和如何
合成生物学创建了新的代谢过程，并使用工程或天然酶改善了现有生物学。这些酶通常来自与目标植物器官不同的细胞，例如氧化还原电位，效应子水平或蛋白质的机制。因此，即使在其新植物的情况下（“植入”），非本地酶也可能需要适应其在其新植物环境中正常工作（即使其特定的细胞和动力学在体外都足够。因此，有两种不同的方式可以在植物中使用以用于植物的酶：在催化特性中，例如底物和产品植物，K CAT和K M；并且通常与表达酶的细胞环境兼容。连续的定向进化系统可以提供两种类型的改进，并且迄今为止是交付第二种类型的最广泛有效的方法。因此，在本综述中，我们提供了连续演化方法的简短说明，并强调了酵母菌系统，因为它适合植物应用。然后，我们涵盖了始终且日益紧迫的问题，这些酶和酶特性在理论上可以改善或不能改善这些酶，而实际上哪个是最适合作物改善的目标，即实际上可以改进且重要的那些足以保证部署连续的定向进化。，我们以园艺作物为例，因为它们提供的机会并提高了重点。
蛋白质工程方法增强酿酒酵母真菌漆酶的产量
摘要：腐生担子菌分泌的漆酶是一种多功能生物催化剂，仅需氧气即可氧化多种芳香族化合物。酿酒酵母是真菌漆酶工程的首选宿主。为了帮助酵母分泌活性酶，天然信号肽通常被酿酒酵母α交配因子（MF α 1）的前原前导序列取代。然而，在大多数情况下，只能获得基础酶水平。在酿酒酵母中与α因子前原前导序列融合的漆酶的定向进化过程中，我们证明了信号肽中积累的突变显著提高了酶的分泌。在这里，我们描述了为增强在酿酒酵母培养物液体提取物中检测到的漆酶活性而实施的不同蛋白质工程方法。我们通过使用实验室中连续进行的漆酶进化活动获得的适应性最强的突变 α 因子前导序列，证明了天然和工程漆酶的分泌得到改善。我们还特别关注了蛋白质 N-糖基化在漆酶生产和特性中的作用，以及通过共识设计引入保守氨基酸，从而能够表达酵母原本不会产生的某些漆酶。最后，我们修改了在之前的定向进化活动中积累的漆酶编码序列 (CDS) 突变的贡献，这些突变促进了酶的生产。
自适应景观平坦化允许设计两种酶：底物结合和催化能力
设计酶具有基础和技术意义。实验定向进化仍然有很大的局限性，计算方法是一条补充途径。设计的酶应满足多个标准：稳定性、底物结合、过渡态结合。这种多目标设计在计算上具有挑战性。最近的两项研究使用自适应重要性抽样蒙特卡罗重新设计蛋白质以进行配体结合。通过首先平坦化载脂蛋白的能量景观，他们获得了结合状态的正设计和非结合状态的负设计。我们现在已将该方法扩展到设计一种酶以进行特定的过渡态结合，即其催化能力。我们考虑了甲硫氨酰-tRNA 合成酶 (MetRS)，它将甲硫氨酸 (Met) 附着到其同源 tRNA 上，从而建立密码子身份。此前，MetRS 和其他合成酶已通过实验定向进化重新设计，以接受非规范氨基酸作为底物，从而导致遗传密码扩展。在这里，我们通过计算重新设计了 MetRS，使其能够结合多种配体：Met 类似物叠氮亮氨酸、甲硫氨酰腺苷酸 (MetAMP) 以及形成 MetAMP 生成过渡态的活化配体。通过设计计算恢复了已知具有叠氮亮氨酸活性的酶突变体，并对预测结合 MetAMP 的 17 种突变体进行了实验表征，发现它们均具有活性。预测具有低活化自由能的突变体在 MetAMP 生成中被发现具有活性，并且预测的反应速率与实验值非常吻合。我们建议本方法应成为计算酶设计的范例。