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反応におけるミカエリス・メンテン定数の予測

シャオミン・ヤンとグアン・ウー

ミカエリス・メンテン定数 Km は、酵素の特性と、生化学反応における基質やさまざまな条件との関係を理解するために重要です。酵素研究は急速に発展していますが、さまざまな条件下での各酵素の Km 値を個別に測定する必要があります。一方、現代の計算技術とバイオインフォマティクスは、さまざまな条件下でのさまざまな基質に対する酵素の Km を理論的に予測する機会を提供します。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酵素であり、β-セロビオシダーゼの新しい株の探索や酵素工学を通じてその効率を高めるための多大な努力が払われています。したがって、β-セロビオシダーゼの反応における Km 値を予測する方法の開発が重要であると考えられています。本研究では、ベータセロビオシダーゼのアミノ酸特性、反応中のpHと温度、基質としてのラクトシドの情報を、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ってKm値を予測するための予測子として選択し、delete-1ジャックナイフを使用して予測モデルを検証しました。結果は、スキャンされた25のアミノ酸特性のうち11が予測子として機能し、アミノ酸分布確率が最良の予測子であることを示しています。ニューラルネットワーク構成の2層構造は、初期スキャンには十分でした。以前の研究と一致して、酵素反応のKm値は、酵素配列情報とニューラルネットワークモデルによる反応条件を使用して予測可能でした。