酵素工学
オープンアクセス

概要

ラクトシドを基質とするベータセロビオシダーゼの反応におけるミカエリス・メンテン定数の期待値

フォン・オソウスキー

ミカエリス・メンテン定数 Km は、生化学的反応における触媒の特性と、触媒と基質およびさまざまな条件との関係を理解するために不可欠です。酵素分析では急速な変化が確認されていますが、実際には、さまざまな条件下での各タンパク質の Km 値を個別に評価する必要があります。一方、最先端の計算手法とバイオインフォマティクスにより、さまざまな条件下でさまざまな基質との化合物の Km を理論的に予測することができます。セルロース 1,4-β-セロビオシダーゼは、バイオ燃料産業のセルロース加水分解に使用されるタンパク質であり、β-セロビオシダーゼの新しい系統の探索や酵素設計を通じて、その生産性を向上させるための多大な努力が行われています。したがって、β-セロビオシダーゼの反応における Km 値を予測する手法を開発することが重要であると考えられています。この研究では、ベータセロビオシダーゼのアミノ酸特性、反応時のpHと温度、基質としてのラクトシドのデータが、フィードフォワードバックプロパゲーションニューラルネットワークによるKm値を予測するための指標として選択され、1倍折りたたみブレードが予測モデルの承認に使用されました。結果は、テストされた25のアミノ酸特性のうち11が指標として機能し、アミノ酸拡散確率が最適な指標であることを示しています。ニューラルネットワーク設計の2層構造は、導入フィルタリングに十分でした。過去の研究と一致して、ニューラルネットワークモデルで化合物配列データと反応条件を使用して、酵素応答のKm値を予測することは不可能ではありませんでした。