A General Tool for Engineering the NAD/NADP Cofactor Preference of Oxidoreductases.
A General Tool for Engineering the NAD/NADP Cofactor Preference of Oxidoreductases.
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DOI：
10.1021/acssynbio.6b00188
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发表时间：
2017-02-17
影响因子：
4.7
通讯作者：
Arnold FH
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cahn JK;Werlang CA;Baumschlager A;Brinkmann-Chen S;Mayo SL;Arnold FH
控制酶促烟酰胺辅因子利用的能力对于工程化有效代谢途径至关重要。然而，决定辅因子结合偏好的复杂相互作用使得这种工程特别具有挑战性。基于物理的模型不够精确，盲目的定向进化方法效率太低，不能被广泛采用。在对以前的研究和我们自己以前的工程成功进行全面调查的基础上，我们提出了一种结构指导的半理性策略，用于逆转酶促烟酰胺辅因子特异性。这种基于化学的方法利用催化生产辅因子结合几何形状的多样性和敏感性，将问题限制在实验上易于处理的规模。我们证明了这种策略的有效性，通过反转的辅因子特异性的四种结构不同的NADP依赖性酶：乙醛酸还原酶，肉桂醇脱氢酶，木糖还原酶，和含铁的醇脱氢酶。这种方法的分析组件已经完全自动化，并以易于使用的网络工具的形式提供：辅助因子特异性参考-结构分析和库设计（CSR-SALAD）。
The ability to control enzymatic nicotinamide cofactor utilization is critical for engineering efficient metabolic pathways. However, the complex interactions that determine cofactor-binding preference render this engineering particularly challenging. Physics-based models have been insufficiently accurate and blind directed evolution methods too inefficient to be widely adopted. Building on a comprehensive survey of previous studies and our own prior engineering successes, we present a structure-guided, semi-rational strategy for reversing enzymatic nicotinamide cofactor specificity. This heuristic-based approach leverages the diversity and sensitivity of catalytically productive cofactor binding geometries to limit the problem to an experimentally tractable scale. We demonstrate the efficacy of this strategy by inverting the cofactor specificity of four structurally diverse NADP-dependent enzymes: glyoxylate reductase, cinnamyl alcohol dehydrogenase, xylose reductase, and iron-containing alcohol dehydrogenase. The analytical components of this approach have been fully automated and are available in the form of an easy-to-use web tool: Cofactor Specificity Reversal – Structural Analysis and LibrAry Design (CSR-SALAD).
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影响因子：
2.4
作者：
Cahn, J. K. B.;Baumschlager, A.;Arnold, F. H.
通讯作者：
Arnold, F. H.
DOI：
10.1093/protein/gzv028
发表时间：
2015-08
期刊：
Protein engineering, design & selection : PEDS
影响因子：
--
作者：
Maddock DJ;Patrick WM;Gerth ML
通讯作者：
Gerth ML
影响因子：
5.8
作者：
Arnold, K;Bordoli, L;Schwede, T
通讯作者：
Schwede, T
影响因子：
4.1
作者：
Di Luccio, Eric;Elling, Robert A.;Wilson, David K.
通讯作者：
Wilson, David K.
影响因子：
3.8
作者：
Fasan, Rudi;Crook, Nathan C.;Arnold, Frances H.
通讯作者：
Arnold, Frances H.