酶工程
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抽象的

以乳糖苷为底物的β-纤维二糖苷酶反应中米氏常数的预测

严少敏和吴光

米氏常数 Km 对于理解酶的特性及其与底物和生化反应中众多条件的关系非常重要。尽管酶学研究发展迅速，但每种酶在不同条件下的 Km 值仍然需要单独测量。另一方面，现代计算技术和生物信息学为理论上预测不同条件下不同底物酶的Km提供了机会。纤维素1,4-β-纤维二糖苷酶是一种用于生物燃料工业纤维素水解的酶，人们通过寻找新的β-纤维二糖苷酶菌株以及酶工程来提高其效率。因此，开发预测β-纤维二糖苷酶反应中Km值的方法被认为很重要。在本研究中，选择β-纤维二糖苷酶中的氨基酸特性、反应中的pH和温度以及乳糖苷作为底物的信息作为预测因子，通过前馈反向传播神经网络预测Km值，并使用delete-1 jackknife进行验证预测模型。结果表明，25 个扫描氨基酸特性中的 11 个可以作为预测因子，并且氨基酸分布概率似乎是最佳预测因子。神经网络配置的两层结构足以满足初始扫描的需要。与之前的研究一致，酶促反应的 Km 值可以通过神经网络模型使用酶序列信息和反应条件来预测。