中科院天工所 孙周通/曲戈 Chem Comm综述 通过减少热点数量和文库规模进行理性酶设计

文摘   2024-08-23 11:50   浙江  

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摘要
生物催化剂因其环保、可持续性和高特异性,在精细化学品、食品、洗涤剂、生物燃料、药物等生产领域具有巨大应用潜力。然而,由于活性低、底物范围窄、热稳定性差或选择性不正确等因素,大多数天然酶无法直接用于大规模生产目标产品。为了克服这些障碍,蛋白质工程方法经过几十年的发展,已经成为改造酶以提高催化性能或赋予新功能的强大工具。在传统定向进化中,蛋白质序列空间的广阔性使得筛选成为获取优势突变酶的瓶颈。在数学领域,蛋白质序列空间有两个主要限制:1)残基替换的数量(M);2)作为构建模块的氨基酸编码密码子的数量(N)。本文综述了通过减少M和N数量来降低筛选工作量的蛋白质工程策略,并讨论了通过理性设计天然酶以实现新催化功能的代表性开创性研究。

图1. CAST/ISM和FRISM的工作流程(ISM:迭代饱和突变,ISSM:迭代位点特异性突变)

图2. 蛋白质工程工艺的挑战与解决方案
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识别适当的突变残基以减少热点数量(M)

作者探讨了在蛋白质工程中识别和分析热点的多种方法,以增强酶的功能。方法包括:利用多序列比对识别保守或非保守位点进行突变;通过核磁共振光谱分析化学位移扰动,识别有益突变位点;通过蛋白-配体相互作用分析,定位关键残基;研究酶的构象动态,尤其是环区的柔性,以指导酶的设计(表1-2图3)。

表1. 用于多序列比对分析的程序

表2. 用于预测残基的计算机工具

图3. 关键残基的搜索定位案例
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减少氨基酸字母设计以减少构建块的数量(N)
本章节讨论了密码子简并性设计在构建饱和突变文库中的应用。传统方法使用NNN、NNK和NNS密码子来构建饱和突变文库,但存在冗余和氨基酸分布不均的问题。Tang等人在2012年提出了一种组合简并引物设计方法,通过使用精确编码单一氨基酸的密码子组来改进文库质量。此外,Kille等人提出了“22c-trick”策略,利用NDT、VHG和TGG密码子编码20种氨基酸。在文库设计中,减少的氨基酸字母表如NDT被用于降低筛选工作量。减少的氨基酸字母表可用于基于序列和结构信息设计突变文库,相关软件工具包括DC-Analyzer、DeCOIL等。为了减少筛选工作量,还可以将大的突变位点分割成多个小的位点,如Reetz团队在2005年提出的组合活性位点饱和测试(CAST)。另外,还开发了使用最小氨基酸字母表的单码饱和突变(SCSM)和三码饱和突变(TCSM)方法,用于探讨表观遗传效应。最后,讨论了为每个位点设计不同的简化氨基酸字母表的策略,以进一步优化文库设计和提高筛选效率(图4)。

图4. 精简氨基酸字母设计及“小而精”文库的构建
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赋予酶新功能

为了将自然催化与合成化学需求对接,研究人员将人类发明的化学反应引入酶中,虽然计算机辅助的酶设计受限于对序列-功能关系的理解,但对现有酶进行工程改造已取得显著成功。例如,通过工程改造的ThDP依赖酶实现了不对称自由基转化,改造的CHMO酶催化了α-氟酮的对映选择性合成,改造的肌红蛋白催化了不对称的内酰胺化反应,以及改造的柠檬烯环氧化物水解酶催化了Baldwin/反Baldwin反应。这些成功的案例展示了酶工程在实现新催化功能方面的潜力(图5)。

图5. 改造现有酶以实现新催化功能的示例
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结论与展望
工业对具有适当活性、特异性和稳定性的酶需求不断增加,而定向进化是一种有效的方法来满足这种需求。由于蛋白质序列空间的广泛性,酶具有无限的可进化性,然而广泛筛选的挑战可以通过两种主要方法应对:一是最小化残基替换的数量,二是减少编码氨基酸的密码子数。识别出增强酶性能的关键残基通常在保守位置、催化口袋、灵活残基或可能形成二硫键的残基中。计算工具可以帮助定位这些关键残基。同时,通过开发减少氨基酸字母表的突变策略,可以在较少的实验工作和时间成本下获得性能改进或新催化性质的工程化酶。近期,人工智能(AI)特别是机器学习和深度学习的突破,进一步激发了生物催化领域的兴趣。AI不仅在蛋白质结构/相互作用预测方面取得了显著成功,也在序列-功能预测、催化转化率预测和新功能的设计等方面得到了应用。虽然AI方法在探索功能蛋白质空间方面表现出色,但在有限训练数据下提高立体选择性仍然是一个挑战。预计AI辅助的FRISM方法将能够更智能地导航序列空间,超越实验室进化的迭代限制,加速未来工业应用理想蛋白质的一步生成。
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论文相关信息

作者信息及链接

孙周通:sourcedb.tib.cas.cn/cn/expert/rckyjy/201609/t20160918_4664103.html

研究方向:围绕工业酶设计与绿色生物催化,重点开展酶分子工程、化酶催化工程、生物合成工程等方向的基础与应用研究

曲戈:sourcedb.tib.cas.cn/cn/expert/rckfyjy/202102/t20210208_5891176.html
研究方向:酶分子理性设计与生物催化

文章信息:Rational enzyme design by reducing the number of hotspots and library size

文章链接:https://doi.org/10.1039/D4CC01394H

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