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合理的な酵素設計のための計算モデルとバイオインフォマティクス

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クリエイティブ酵素 オファー 計算モデルとバイオインフォマティクスサービスのための 合理的酵素設計酵素革新を加速するための強力なプラットフォームを提供することによって インシリコ 戦略。統合することによって 構造モデリング、分子動力学、ドッキングシミュレーション、バイオインフォマティクス駆動のデータ分析私たちは、実験室での検証前に有益な突然変異の合理的な予測と酵素の機能最適化を可能にします。私たちのサービスは、試行錯誤の実験を最小限に抑え、時間とコストを削減しながら、設計の精度を最大化します。触媒活性、熱安定性、基質特異性、またはエナンチオ選択性の向上に関わらず、Creative Enzymesは分子の洞察と具体的なバイオ触媒の性能を結びつけるデータ駆動型のアプローチを提供します。

背景：合理的酵素設計における計算モデリングとバイオインフォマティクス

計算生物学の急速な発展は、酵素工学に革命をもたらし、バイオカタリストの設計、最適化、特性評価の方法を変革しました。従来、酵素の改良は主に実験的手法に依存していましたが、 指向性進化強力ではあるが、時間がかかり、リソースを多く消費することがあります。

合理的な酵素設計によって力を与えられた 計算モデリングとバイオインフォマティクス予測的かつ体系的な代替手段を提供します。構造データベース、分子モデリング、動的シミュレーションを使用することで、科学者たちは重要なアミノ酸残基を特定し、それらの触媒作用や安定性における役割を予測し、変異の構造的影響を評価することができるようになりました—すべては1つのウェットラボ実験が行われる前に。

クリエイティブエンザイムズでは、私たちのバイオインフォマティクスおよびモデリングの専門家が最先端のアルゴリズムと深い生化学の専門知識を組み合わせて、効率的で合理的な酵素工学を導く実用的な洞察を提供します。私たちの計算プラットフォームは、構造に基づく最適化だけでなく、自然の多様性からのデータ駆動型学習もサポートし、すべての酵素クラスと産業応用にわたるカスタマイズされた設計戦略を可能にします。

Computational modeling and bioinformatics services for rational enzyme design at Creative Enzymes図1. 合理的な酵素設計のための計算モデリングとバイオインフォマティクス。（Sunからの引用） 他者., 2024)

私たちが提供するもの

Creative Enzymesは、酵素の構造予測、機能アノテーション、合理的な再設計のために設計された包括的な計算およびバイオインフォマティクスツールを提供しています。私たちのサービスには次のものが含まれます：

構造モデリングと検証

  • 高度な構造予測アルゴリズム（例：AlphaFold、Rosetta、MODELLER）を使用した酵素のホモロジーモデリング。
  • エネルギー最小化、ジオメトリの精緻化、構造の検証を行い、正確な折りたたみと安定性の予測を確保します。

分子ドッキングと基質相互作用解析

  • 酵素–基質、酵素–阻害剤、または酵素–補因子相互作用のシミュレーション。
  • 活性部位残基の同定、結合エネルギー、および構造変化。
  • 最適な結合方向と触媒メカニズムの予測。

分子動力学（MD）シミュレーション

  • 酵素の柔軟性、基質アクセス、および活性部位の動きの時間分解モデル化。
  • 酵素の構造と活性に対する温度および溶媒の影響の評価。
  • 合理的設計に重要な安定状態と遷移状態に関する洞察。

バイオインフォマティクス駆動の機能解析

  • 配列アライメントと系統的プロファイリングを用いて保存されたモチーフと機能的に重要な残基を明らかにする。
  • ドメイン予測、二次構造解析、及び活性部位マッピング。
  • ホモログおよびオルソログ間の比較分析を通じて、有益な自然変異を特定する。

バーチャル突然変異スクリーニングとエネルギー計算

  • インシリコ 変異生成および折りたたみエネルギー、安定性、触媒性能の評価。
  • 予測スコアリングアルゴリズムを使用した有益なアミノ酸置換の同定。

実験的酵素工学との統合

  • 計算デザインと実験室での実装とのシームレスな接続。
  • 酵素変異導入、発現、および特性評価チームとの協力により、予測された変異体を検証および最適化します。

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サービスワークフロー

Workflow diagram for computational modeling and bioinformatics in rational enzyme design

サービス出力

サービスモジュール 成果物
構造モデリングと検証 3D酵素構造のモデル、エネルギープロファイル、検証報告書
分子ドッキングシミュレーション 基質ドッキング結果、活性部位相互作用マップ
分子動力学シミュレーション 時間に基づく構造解析、RMSD/RMSFデータ
バーチャル変異誘発とスクリーニング ランク付けされた変異リスト、ΔΔG安定性予測
バイオインフォマティクス分析 配列アライメント、保存された残基の特定、構造アノテーション
統合酵素設計報告書 包括的な要約、合理的な設計提案、実験的な推奨事項

計算モデルを超えて

間に 計算モデルとバイオインフォマティクス 私たちの基盤を形成する 合理的設計による酵素工学クリエイティブエンザイムズは、理論的予測を機能的な酵素変異体に変換するための包括的なフォローアップサービスを提供しています。私たちの統合的アプローチは、各計算的洞察が次の専門サービスを通じて具体的な実験結果につながることを保証します：

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私たちの実証された強み

包括的な計算専門知識

私たちは、バイオインフォマティクス、構造ベースのモデリング、動的シミュレーションを一つの屋根の下で統合し、予測的および機構的な洞察のシームレスな統合を確保しています。

正確で信頼できる予測

最新の計算ツールと検証済みのアルゴリズムを使用して、実験の成功率を大幅に向上させる高信頼度の予測を提供します。

カスタマイズされたデザイン戦略

すべてのプロジェクトは、触媒効率、安定性、または基質特異性の向上など、特定の目標に合わせて調整されており、最も関連性の高いモデリングアプローチを確保しています。

実験的検証との統合

私たちの計算チームは、酵素工学および変異誘発ユニットと直接協力し、予測を機能的な酵素バリアントに変えています。

コストと時間の効率性

試行錯誤の実験を減らすことで、私たちの計算手法は実験室のコストを最小限に抑え、開発サイクルを加速します。

専門的なサポートと透明なコミュニケーション

プロジェクトの開始から最終報告書の納品まで、私たちは明確なコミュニケーションを維持し、すべての計算結果に関する解釈ガイダンスを提供します。

ケーススタディと成功事例

ケース1：エナンチオ選択性向上のためのケトレダクターゼの合理的再設計

クライアントのニーズ：

バイオカタリシス会社は、キラルアルコールの非対称合成に使用される野生型ケトレダクターゼのエナンチオ選択性を向上させることを目指しました。この酵素はラセミ混合物を生成し、望ましい(R)-アルコールの生産における産業的価値を制限していました。クライアントは、選択性の低さに寄与する構造的要因を特定するための計算的ガイダンスを必要としていました。

私たちのアプローチ：

我々は、利用可能な酵素の結晶構造とその基質アナログを用いて、構造ベースのモデリングと基質ドッキング解析を実施しました。分子相互作用マッピングにより、基質の位置決めや水素結合のジオメトリに影響を与える重要な活性部位残基が特定されました。3つの変異が計算的に予測され、疎水性ポケットを最適化し、(R)-特異的還元に向けた好ましい基質の向きを強制することが示されました。

結果：

選択された変異は実験的に導入され、動力学的評価により、触媒効率のほとんど損失なしに(R)-エナンチオ選択性が4.8倍向上したことが確認されました。再設計された酵素により、クライアントはキラルアルコール合成のためのコスト効果が高く、非常に選択的なバイオ触媒プロセスを確立し、下流の精製コストを削減し、製品収率を向上させることができました。

ケース2：分子動力学シミュレーションを用いた熱に不安定なエステラーゼの安定化

クライアントのニーズ：

産業バイオテクノロジーのクライアントは、穏やかな条件下でエステル加水分解のために中温性エステラーゼに依存していました。しかし、40°Cを超えると不安定になるため、連続的または高温プロセスでの適用が制限されました。クライアントは、酵素の活性を損なうことなく熱安定性を向上させる可能性のある安定化変異を特定するための計算分析を依頼しました。

私たちのアプローチ：

我々は、ホモロジーモデリングを利用し、その後、高温での分子動力学（MD）シミュレーションを行って、柔軟で不安定な構造領域を特定しました。高い平均二乗変動（RMSF）を示すループ領域内の残基を仮想変異導入の対象としました。安定性予測アルゴリズム（FoldXおよびRosetta）を用いた計算スクリーニングにより、より強いタンパク質内水素結合を形成し、構造的可動性を低下させると予測される置換が特定されました。

結果：

実験的検証により、改良された酵素は野生型と比較して融解温度（Tm）が7°C上昇し、熱インキュベーション後の残存活性が2.5倍高いことが確認されました。この安定性の向上により、酵素の運用温度範囲が拡大し、高温の産業バイオ変換プロセスでの成功した応用が可能になりました。

よくある質問

  • Q: 計算モデルプロジェクトを始めるために必要な情報は何ですか？

    A: 酵素の配列または3D構造（利用可能な場合）を提供し、望ましい改善点（例：安定性、選択性）についての詳細をお知らせください。実験データが利用できない場合、私たちのチームが構造予測を行うことができます。

  • Q: 計算予測は実験結果と比べてどれくらい信頼性がありますか？

    A: 私たちの方法は、検証されたアルゴリズムと広範なベンチマーキングを使用しており、実験的傾向との相関は80〜90%です。ターゲットを絞った検証と組み合わせることで、計算モデルは効率と精度を劇的に向上させます。

  • Q: 構造が知られていない酵素の分子モデリングを行うことはできますか？

    A: はい。私たちは、密接に関連したテンプレートやAIベースの構造予測（例：AlphaFold2）を使用して、分析のための正確なモデルを構築するホモロジーモデリングを行います。

  • Q: 計算結果を実験室でのテストと統合しますか？

    A: はい。私たちのサービスには、予測された変異体を実験的に検証し最適化するために、突然変異、発現、および特性評価チームとのオプションのコラボレーションが含まれています。

  • Q: 一般的なプロジェクトにはどのくらいの時間がかかりますか？

    A: ほとんどの計算モデルプロジェクトは、複雑さやシミュレーション要件に応じて、3〜6週間以内に完了します。

  • Q: 計算モデリングは複数の酵素特性を同時に予測できますか？

    はい。触媒速度、熱安定性、溶媒耐性、基質範囲などの複数の設計目標を、マルチパラメータスコアリングと動的シミュレーションを統合することで評価できます。

  • データの機密性は保証されていますか？

    A: もちろんです。すべてのプロジェクト情報、シーケンス、およびモデリング結果は、知的財産を保護するために厳格な機密保持契約（NDA）の下で取り扱われます。

参照文献：

  1. サン R、ウー D、チェン P、ジェン P。酵素設計と活性向上における最先端の計算アプローチ。 生化学工学ジャーナル2024年;212:109510。doi:10.1016/j.bej.2024.109510
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研究および産業用途にのみご使用ください。個人医療用途には適していません。一部の食品グレード製品は、食品および関連用途における処方開発に適しています。

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