采用多维计算策略(分子动力学模拟+机器学习),显著提升 α-半乳糖苷酶热稳定性

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在工业应用领域,α-半乳糖苷酶在食品加工、动物营养及医疗等方面发挥着重要作用。然而,微生物来源的该酶往往存在热稳定性不足的问题,限制了其在工业场景中的高效应用。近日,来自江南大学的团队在《International Journal of Biological Macromolecules》发表最新研究,通过多维计算策略成功提升了米曲霉 α-半乳糖苷酶的热稳定性与催化效率,为工业酶的分子改造提供了新范式。

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结果速览

1. 双策略框架:计算工具与分子模拟的协同创新

①策略一:多工具整合的突变库设计

利用 ABACUS2、PROSS、DBD2 等计算工具构建突变库,通过 Consurf 和 GREMLIN 分析序列保守性,结合 FoldX 计算展开自由能变化(ΔΔG)和 PROSS 的位置特异性评分矩阵(PSSM)筛选突变位点。最终获得优势突变体A169P,其在 pH 4.0、55℃条件下的热半衰期提升 78.52%(从 10.57 分钟延长至 18.87 分钟),催化效率(Kcat/Km)提高 52.04%。

图1. 多维计算策略流程图

图1. 多维计算策略流程图

②策略二:分子动力学与机器学习的联合预测

通过 GROMACS 进行 100 ns 分子动力学模拟,识别出 50 个高波动位点(RMSF>0.13),结合 Rosetta 的 cartesian_ddg 计算和 SPIRED 机器学习模型(SPIRED-Stab/SPIRED-Fitness),筛选出 E429I、N380L、T64P 三个稳定变体。其中,E429I 和 T64P 的热半衰期分别延长 57.33% 和 41.34%,同时催化效率提升 85.25% 和 65.90%。

图2. 分子动力学模拟结果,显示高波动位点筛选过程

图2. 分子动力学模拟结果,显示高波动位点筛选过程

2. 关键机制:结构稳定与催化性能的平衡

① 局部构象优化与疏水作用增强

突变体 A169P 和 T64P 通过引入脯氨酸(Pro)强化环区刚性,减少局部构象波动。例如,A169P 位于非催化区域,通过稳定酶的催化构象间接提升活性;E429I 通过将亲水谷氨酸替换为疏水异亮氨酸,促进 C407-C430 二硫键的形成与维持,增强整体稳定性。

图3. 突变位点的分子结构分析,显示了脯氨酸对环区的刚性作用

图3. 突变位点的分子结构分析,显示了脯氨酸对环区的刚性作用

②底物特异性与动力学优化

针对 pNPG 和棉子糖两种底物的动力学分析表明,A169P 和 E429I 均显著降低米氏常数(Km),提升底物亲和力。其中,E429I 对 pNPG 的(Kcat/Km)提升 85.25%,归因于其增加的亲水性表面积(SASA)改善了溶剂相容性。

图4. 酶-底物复合物的分子动力学模拟,对比野生型与突变体的结合稳定性

图4. 酶-底物复合物的分子动力学模拟,对比野生型与突变体的结合稳定性

传统定向进化需筛选大量突变体,而本研究通过计算策略将突变库规模从数千缩小至数十个,显著降低实验工作量。例如,策略一通过多指标过滤(保守性评分、ΔΔG<-0.5、PSSM≥0)将初始 236 个突变精简为 18 个候选,最终仅需验证 5 个高潜力突变体。

α-半乳糖苷酶在饲料加工中需耐受高温制粒过程,而野生型酶易失活。优化后的突变体在 pH 4.0(模拟动物胃肠道酸性环境)和 55℃条件下表现出显著稳定性,可有效降解大豆粕中的抗营养因子(如棉子糖家族寡糖),提升饲料消化率。

总结

该研究整合序列保守性分析、分子动力学模拟、机器学习预测等多维计算工具,建立了酶分子设计的通用框架。未来,结合更多元的算法(如深度学习预测蛋白质 - 配体相互作用)和实验验证,有望进一步加速工业酶的功能优化,推动绿色生物制造技术的发展。

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