構造に基づく変異導入および組み合わせ酵素設計

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クリエイティブ酵素 提供する 構造に基づく突然変異誘発および組み合わせ酵素設計サービス 高度な構造生物学、計算モデル、実験的変異原性を活用して、酵素機能を正確に再プログラムします。高解像度の構造データと組み合わせ変異戦略を統合することで、触媒性能、安定性、特異性、または産業条件下での耐性を向上させる有益な変異を合理的に特定し、組み立てます。私たちのプラットフォームは、分子の洞察と組み合わせの多様性を融合させ、設計コンセプトから最適化された酵素変異体への迅速かつ効率的な道を確保します。研究、製薬合成、または産業バイオ触媒のいずれにおいても、Creative Enzymesは正確でデータ駆動型の酵素工学ソリューションを提供します。

構造に基づく変異導入と組み合わせ酵素設計とは何か

酵素機能性はその中に深く根付いています。三次元構造—各原子と残基は触媒作用の複雑な振り付けに寄与しています。この関係を理解し活用することが、構造に基づく酵素設計の基盤を形成します。

に対してランダム変異誘発または純粋な経験的手法、 構造に基づく変異導入 結晶学的または計算データに基づいて、アミノ酸残基の標的修正を可能にします。このアプローチは、各変異が明確な目的を持って選択されることを保証します。たとえば、柔軟なループの安定化、基質アクセスの最適化、または特異性を向上させるための活性部位の形状変更などです。

単一の変異を超えたデザインの可能性を広げるために、 組合せ酵素設計 複数の置換の相乗効果を探ります。個別に有益な変異を体系的に組み合わせることで、加算的またはさらなる相乗的な性能向上を持つ最適化された変異体を明らかにします。計算予測とハイスループットスクリーニングと統合することで、この二重アプローチは酵素最適化において前例のない制御と効率を提供します。

Simplified workflow diagram of combinatorial enzyme design 図1. 酵素の組み合わせ合成と設計。 (Lipsh-Sokolik) 他者., 2023)

クリエイティブエンザイムズは結合します 合理な突然変異、分子モデリング、組み合わせアセンブリ 高効率な酵素設計ワークフローを提供します。私たちの専門知識は、加水分解酵素や酸化還元酵素から転移酵素やリアーゼに至るまで、多様な酵素ファミリーにわたり、製薬、グリーンケミストリー、食品技術、バイオエネルギー産業などのさまざまな応用に対応しています。

構造に基づく変異誘発および組み合わせ酵素設計：私たちの提供内容

クリエイティブエンザイムズは、合理的な酵素最適化のすべての段階をカバーする構造誘導変異導入および組み合わせ設計サービスの包括的なスイートを提供しています。

構造解析とターゲット同定

触媒残基、柔軟な領域、および安定性を決定するモチーフを特定するための結晶構造またはホモロジーモデルの評価。
計算スキャンと残基相互作用マッピングを用いた変異ホットスポットの検出。
活動、安定性、および基質選択性の間の潜在的なトレードオフの評価。

構造に基づく変異導入

構造-機能関係に基づいた単一または複数の点変異の合理的設計。
水素結合、塩橋、ループの柔軟性、疎水性パッキング、または補因子結合を標的とした変異。
特異的および飽和変異導入戦略による正確なアミノ酸置換の探求。

組合せ酵素設計

計算的再結合アルゴリズムを用いた有益な単一変異の体系的な組み合わせ。
酵素の性能に対する相乗効果を探る組み合わせライブラリの構築。
合成前に最適な変異体の組み合わせを特定するためのエネルギースコアリングと安定性評価。

計算モデルとシミュレーション

基質相互作用と立体的柔軟性を予測するための分子ドッキングと動力学シミュレーション。
エネルギーランドスケープ、溶媒効果、および残基安定性スコアの計算。
構造的可視化と変異の影響予測を通じて インシリコ 分析。

実験的変異原性と検証

高精度のサイト指向変異導入および組み合わせライブラリ構築。
選択されたバリアントの発現と精製。
活性、安定性、およびエナンチオ選択性の検証のための生化学的および動力学的アッセイ。

下流アプリケーションとの統合

産業、製薬、または生合成用途のための最適化された酵素バリアントの移転。
オプションのダウンストリームサービスには、活動測定、メカニズム研究、および構造特性評価が含まれます。

サービスワークフロー

Service workflow for structure-based mutagenesis and combinatorial enzyme design

プロジェクト成果物

サービスモジュール	成果物
構造解析とモデリング	3Dモデル、残留マッピング、変異ホットスポットレポート
合理的突然変異設計	変異提案リスト、構造的根拠
組合せライブラリ設計	バリアントの組み合わせ、予測エネルギースコア
分子動力学およびドッキングシミュレーション	エネルギーランドスケープ、構造解析
実験的変異原性と発現	確認された変異体クローン、精製された酵素
酵素特性評価	運動データ、安定性プロファイル、活性比較
包括的最終報告	完全な分析、実験的検証、将来の指針

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私たちの特長的な利点

統合計算・実験専門知識

計算酵素設計と実験的変異原性を組み合わせ、完全に検証された合理的なエンジニアリングプロセスを確保します。

精密構造の洞察

私たちの方法は構造生物学とエネルギーに基づくモデリングに根ざしており、酵素の機能に関する原子レベルの理解を提供します。

効率的な組合せ戦略

無数のランダムな突然変異体をスクリーニングする代わりに、最大のパフォーマンス向上のために、限られたが高確率の組み合わせを知的に設計します。

学際チーム

私たちのバイオケミスト、構造生物学者、計算科学者のチームは、すべてのデザインが生物学的に関連性があり、実験的に実現可能であることを保証します。

カスタマイズ可能でスケーラブルなソリューション

単一の改善から大規模な組合せ最適化まで、私たちのサービスは各クライアントの技術的および産業的ニーズに合わせて調整されています。

品質保証と機密性

すべてのプロジェクトは厳格な品質管理の下で実施され、機密保持契約によって保護されており、正確性とデータの安全性が確保されています。

ケーススタディと実世界の例

ケース1：自動化された組み合わせバックボーンアセンブリと配列設計による高活性酵素

この研究は、相同でありながら多様な構造から新しい酵素バックボーンを作成し、触媒残基を保持しながらRosettaで最適化する組み合わせバックボーンアセンブリを用いた酵素設計の自動化手法を紹介します。このアプローチは、2つのTIMバレル酵素ファミリー—GH10キシラナーゼとPLLラクトナーゼ—に適用され、それぞれ43および34の設計を生成し、21のGH10および7のPLL酵素が活性を示しました。これには、<25%の配列同一性を持つテンプレートからのものも含まれます。4つの設計は自然酵素の活性と一致し、結晶学的手法によって原子レベルの精度が確認されました。β-αバックボーンユニットを戦略的にセグメント化し、複数のセグメンテーションスキームをテストすることにより、この手法は柔軟性と安定した活性の多様な酵素を作成する可能性を示しました。

Machine learning-guided co-optimization approach for designing diverse combinatorial enzyme libraries 図2. 組み合わせバックボーンアセンブリに使用される異なるセグメンテーションスキーム。a GH10(I): 8つのβ-αユニットそれぞれが独立してサンプリングされ、バックボーンの多様性が最大化された。b GH10(II): 各セグメント内の安定化相互作用を保持するために、β-αユニット1、2-4、5-6、および7-8をセグメント化した。c GH10(III): 構造的に保存されたβ-αユニット1および5-6が1つのセグメントを形成し、ユニット2-4および7-8によって2つの別のセグメントが形成される不連続セグメンテーション。d PLLのホモ二量体インターフェース（β-αユニット1-3および8、グレー）は1つのバックボーンセグメントとして使用され、ユニット4-7は独立してサンプリングされた。 他の人々., 2024)

ケース2：酵素の組み合わせアセンブリと設計

この研究はCADENZ（酵素の組合せ合成と設計）を紹介します。これは、さまざまな安定した触媒活性を持つ構造を形成できる酵素フラグメントを設計する機械学習と原子レベルの手法です。エンドキシラナーゼに適用した結果、CADENZは数千の活性で構造的に多様な酵素を生成しました。ゴールデンゲートアセンブリ、酵母ディスプレイ、活性ベースのプローブを使用して、研究者たちは活性な設計を特定し、その58％が基質変換を触媒しました。ロングリードシーケンシングにより、756のバックボーンにわたって3,114の異なる設計が明らかになり、自然の多様性を大きく上回りました。最大169の変異と自然ホモログに対して48〜73％の配列同一性を持っています。パッキングと事前組織化に関する洞察を取り入れることで成功率が10倍向上し、10,000以上の活性酵素が得られました。

CADENZ machine-learning and atomistic design platform generating diverse, active engineered enzymes 図3. CADENZは高い構造と配列の多様性を持つ機能的酵素を生成します。(A) (上) CADENZによって設計された回収酵素の代表的なモデル構造。4つのデザイン間で異なる領域が色で強調されています。(下) 代表的なデザインの活性部位の静電ポテンシャル表面は顕著な違いを示しています（PDBエントリ4PUDに基づく仮定的なリガンド結合構造は黄色のスティックで示されています）。(B) 活性バックボーンの最近接自然ホモログに対する配列同一性の分布。(C) フラグメントが供給されるユニークな構造の数。ほとんどの活性デザインは4つの異なるソースからのフラグメントを組み込んでいます。(Lipsh-Sokolik) 他者., 2023)

よくある質問

構造に基づく変異導入法と他の方法との主な違いは何ですか？ランダム変異導入？

A: 構造ベースの突然変異導入は、酵素の3D構造と計算分析に基づいた合理的なアプローチであり、機能に重要な特定の残基に焦点を当てています。それに対して、ランダム突然変異導入は、構造やメカニズムに関する事前の知識なしに、確率的な突然変異とスクリーニングに依存しています。
プロジェクトを開始するために必要な構造情報の種類は何ですか？

A: 我々は、実験的に決定された結晶構造、クライオEMデータ、または計算的に予測されたモデル（例えば、AlphaFold2）を使用することができます。構造が利用できない場合、我々のチームはホモロジーモデリングを行って生成することができます。
Q: 一つのプロジェクトで計算作業と実験作業を組み合わせることはできますか？

A: はい。Creative Enzymesは、計算モデリングが実験的変異導入に直接影響を与える統合ワークフローを提供しており、一貫した設計から検証までの実行を確保しています。
Q: あなたが通常生成する組合せライブラリの大きさはどのくらいですか？

A: 我々は、数十から数百のバリアントにわたる集中型の組み合わせライブラリを設計し、効率的なスクリーニングを確保しながら、優れた酵素を特定する可能性を最大化しています。
このサービスを通じて改善できる酵素の特性にはどのようなものがありますか？

A: 私たちの構造に基づく設計アプローチと組み合わせ設計アプローチは、触媒効率、基質特異性、エナンチオ選択性、溶媒耐性、熱安定性などを向上させることができます。
Q: 一般的なプロジェクトはどのくらいの時間がかかりますか？

A: プロジェクトの複雑さに応じて、完全な設計–検証サイクルは通常6～10週間かかります。これには計算分析、突然変異誘発、発現、および特性評価が含まれます。
Q: 設計された酵素の下流特性評価を提供していますか？

はい。私たちは、設計された酵素の性能向上を完全に確認するために、活性アッセイ、動的パラメータの測定、および構造の検証を提供しています。

参照：

ディン K、チン M、ジャオ Y、他者機械学習に基づく適応度と多様性の共同最適化は、酵素工学における組み合わせライブラリ設計を促進します。 ナチュラル・コミュニケーション2024;15(1):6392。doi:10.1038/s41467-024-50698-y
リプシュ＝ソコリク R、ヘルソンスキー O、シュレーダー SP、他者酵素の組み合わせ合成と設計。科学2023年;379(6628):195-201. doi:10.1126/science.ade9434

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