Enzymtechnik
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Abstrakt

Vorhersage der Michaelis-Menten-Konstante in der Reaktion von Beta-Cellobiosidasen mit Lactosid als Substrat

Shaomin Yan und Guang Wu

Die Michaelis-Menten-Konstante Km ist wichtig, um die Eigenschaften von Enzymen und ihre Beziehung zu Substraten und zahlreichen Bedingungen in biochemischen Reaktionen zu verstehen. Obwohl die enzymatische Forschung eine schnelle Entwicklung zeigt, muss der Km-Wert für jedes Enzym unter verschiedenen Bedingungen weiterhin einzeln gemessen werden. Andererseits bieten moderne Computertechniken und die Bioinformatik die Möglichkeit, Km in Enzymen mit verschiedenen Substraten unter verschiedenen Bedingungen theoretisch vorherzusagen. Cellulose-1,4-beta-Cellobiosidase ist ein Enzym, das bei der Cellulosehydrolyse in der Biokraftstoffindustrie verwendet wird, und es werden enorme Anstrengungen unternommen, um seine Effizienz durch die Suche nach neuen Beta-Cellobiosidase-Stämmen sowie durch enzymatisches Engineering zu verbessern. Deshalb wird die Entwicklung von Methoden zur Vorhersage des Km-Werts in Beta-Cellobiosidase-Reaktionen als wichtig erachtet. In dieser Studie wurden die Informationen über die Aminosäureeigenschaften in Beta-Cellobiosidase, pH-Wert und Temperatur in der Reaktion sowie Lactosid als Substrat als Prädiktoren ausgewählt, um die Km-Werte durch Feedforward-Backpropagation-Neuralnetze vorherzusagen, und das Delete-1-Jackknife wurde verwendet, um das Vorhersagemodell zu validieren. Die Ergebnisse zeigen, dass 11 von 25 gescannten Aminosäureeigenschaften als Prädiktoren dienen konnten und dass die Aminosäureverteilungswahrscheinlichkeit der beste Prädiktor zu sein schien. Die zweischichtige Struktur der neuronalen Netzwerkkonfiguration war für das anfängliche Scannen ausreichend. In Übereinstimmung mit früheren Studien war der Km-Wert enzymatischer Reaktionen anhand von Enzymsequenzinformationen und Reaktionsbedingungen mit neuronalen Netzwerkmodellen vorhersagbar.