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羧酸酯酶在手性羧酸和酯的对映选择性合成中充当有效的生物催化剂。然而，由于其几乎对称的结构，天然存在的羧酸酯酶具有有限的对映选择性，特别是对3-环己烯-1-羧酸乙酯（CHCE，S1）。机器学习（ML）有效地加快了定向进化的进程，但缺乏预测羧酸酯酶对映选择性的模型阻碍了其进展，主要原因是难以获得高质量的训练数据集。2024年10月10日，江南大学倪晔教授、许国超副教授在国际顶级期刊Nature
Communications发表题为《Enhanced stereodivergent evolution
of carboxylesterase for efficient kinetic resolution of near-symmetric esters
through machine learning》的研究论文。在本研究中，作者设计了一种高通量方法，通过偶联乙醇脱氢酶来测定不动杆菌sp. JNU9335中的羧酸酯酶AcEst1的表观对映选择性，生成高质量的数据集。利用源自生化考虑的七个特征，作者定量描述了AcEst1中残基的空间、疏水性、亲水性、静电、氢键和π-π相互作用效应，并训练强大的梯度增强回归树模型以促进立体发散进化，从而增强AcEst1对S1的对映选择性。通过这种方法，研究人员成功获得了两个立体互补变体，DR3和DS6，证明显著增加和逆转的对映选择性。值得注意的是，DR3和DS6在各种对称酯的对映选择性水解中具有实用性。全面的动力学参数分析、分子动力学模拟和QM/MM计算，深入了解了DR3和DS6受控对映选择性背后的动力学和热力学特征。
图2：AcEst1突变体的高质量位点特异性饱和突变结果和用于预测Eapp值的机器学习模型的开发图3：WT AcEst1及其突变体与(R)-和(S)-S1的相互作用Dou, Z., Chen, X., Zhu, L. et al. Enhanced
stereodivergent evolution of carboxylesterase for efficient kinetic resolution
of near-symmetric esters through machine learning. Nat. Commun. 15,
9057 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-53191-8.🌟 同步辐射，找华算 ！三代光源，全球机时，最快一周出结果，保质保量！👉全面开放项目：同步辐射硬线/软线/高能/液体/原位/SAXS/GIWAXS/PDF/XRD/数据拟合！🏅 500+博士团队护航，助力20000+研究在Nature&Science正刊及子刊、Angew、AFM、JACS等顶级期刊发表！
