研究和评论:微生物学和雷竞技苹果下载生物技术杂志》上
菜单E - ISSN: 2320 - 3528
P - ISSN: 2347 - 2286
E - ISSN: 2320 - 3528
P - ISSN: 2347 - 2286
酶;醋;水解酶;洗涤剂
酶是生物催化剂催化高度特定的化学反应在所有生物体。酶经过数百万年的进化进行生活的非常具体的化学反应。人类所知的最古老的化学反应,如醋的生产、奶酪、啤酒和葡萄酒,采用酶。然而,到1990年代的可用性适合工业应用的酶是非常有限的。天然酶大多是在工业条件下不稳定,经常给低收益率。因此,大多数应用程序最初仅限于简单的水解酶酯化和水解,主要在洗涤剂和皮革制造。利用基因重组技术,如随机诱变、定向诱变,设计合理、DNA洗牌,定向进化,已启用的商业化酶之前不可以在工业生产过程中实现的。如今,酶起着重要的作用在各种各样的行业,包括家庭保健,食品和饮料,动物健康和营养,纺织品、纸浆和造纸、个人护理、化妆品、农业、精细化学品、诊断和制药(1,2]。由于其高化疗、enantio和区域选择性,导致更高的收益率要求的对映体,酶正越来越多地用于精细化工和制药行业,尤其是在合成手性医药中间体原料药的生产(api) (3]。酶的另一个主要优点是,他们消除了要求保护团体和减少不良副反应,从而提高产品的产量和纯度,减少在API生产时间。酶也能在温和的条件下工作,提供一个安全的工作环境,导致
显著节约生产成本和资源,比如能源和水,受益的行业问题和环境问题。工业酶的重要性进一步增加了生产燃料和化学品的需求从替代能源和可再生资源。这样的需求增强了可持续发展的需要,环境和经济的解决方案由于温室气体排放引起的气候变化的担忧,已与化石燃料。因此,更加强调biorenewables工业酶也发挥着根本性的作用在这些原材料转变成biorenewable产品,如生物燃料、生物聚合物,和其他生物产品,温和的和可持续的条件下(4,5]。
蛋白质工程的最近进展和定向进化酶生物催化已产生巨大的影响,提供了一个定制的酶的多样性。工程酶以适应条件所需的工业过程的标准方法。然而,即使是最有效的蛋白质工程和定向进化方法需要多次多样性的一代,基因重组和功能筛选识别改进的变异。这种方法的迭代特性结果逐步改进整体功能,最终产生一个产品所需的属性。然而,这样的迭代过程,cost-intensive相对时间。因此,尽管成功定义裁剪酶的工业应用,有一个持续的过程需要改进或定制酶功能更加可靠,高效和划算的(6,7]。一个解决方案是创建下一代酶的发现和开发技术,如加速分子动力学模拟和实验指导的机器学习。
机器学习与人工智能相结合,使得在一些领域产生重大影响,如图像识别,自动驾驶汽车,利用可用性大,不同的序列和结构数据大量酶识别序列功能的相关性,预测有利的突变,并探索新颖的蛋白质序列。提供的这些方法,这已经被大量的生物技术公司,加速定向进化学习性质的变异特征,同时优化多个蛋白质特性和更有效地探索序列空间8]。
最近开发的技术做出了重要的贡献的发现新颖的蛋白质和定制的工程酶的工业应用定义集成加速分子动力学仿真和功能序列空间聚类实验指导机器学习(9]。这个强大的技术,由公司candidum GmbH,包括专有的应用酶设计平台,克服了统计结构动力学分析的关键效率瓶颈使精简功能蛋白质序列的聚类空间。这种技术允许快速、可靠和具有成本效益的识别和后续工程的热点蛋白质。因此,酶特性,如手性催化活性,pH稳定性、热稳定性、底物特异性、或立体选择性,可以快速和廉价地改善。此外,结合热点资料序列数据库分析使酶的发现基于其功能与序列同源性。这个过程从而导致蛋白质的识别和潜在的性能比目标酶同系物。结合两种方法的实验验证周期较短的收益率强大集中组合库,并提供优秀的机会工业酶的选择和后续的设计与所需的属性。
最近的现代生物技术的发展已经有了一个重大影响的实现酶广泛的工业应用。进一步的计算和实验技术的进步结合增加理解和与本裁缝酶的能力范围未知新奇的功能将进一步提高对化学反应的催化和酶的工业应用。
