亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Landscape profiling of PET depolymerases using a natural sequence cluster framework

计算生物学 聚类分析 仿形(计算机编程) 丝氨酸水解酶 化学 生物 生物化学 计算机科学 人工智能 操作系统 丝氨酸
作者
Hogyun Seo,Hwaseok Hong,Jiyoung Park,Seul Hoo Lee,Dongwoo Ki,A Young Ryu,Hye-Young Sagong,Kyung‐Jin Kim
标识
DOI:10.1101/2024.04.01.587509
摘要

Abstract Since the demonstration that rapid polyethylene terephthalate (PET) decomposition using enzymes is feasible, a number of efficient depolymerases have been reported with the aim of resolving the plastic pollution issues. However, sporadic studies on enzymes with PET hydrolysis activity hinder the understanding of the distribution of potential PETases hidden in nature’s repertoire, and subsequently, the identification of potent enzymes. Here, we present the clustering of 1,894 PETase candidates, which include the majority of known PETases, and describe their profiling. An archipelago landscape of 170 lineages shows distribution of 289 representative sequences with features associated with PET-degrading capabilities. A bird’s-eye view of the landscape identifies three highly promising yet unexplored PETase lineages and two potent PETases, Mipa-P and Kubu-P. The engineered Mipa-P M19 and Kubu-P M12 variants exhibit both high PET hydrolysis activity and thermal stability. In particular, Kubu-P M12 outperformed the engineered benchmarks in terms of PET depolymerization in harsh environments, such as with high substrate load and ethylene glycol as the solvent. Our landscape framework and the identified variants assist in the understanding of how biological processes respond to solid-state and non-natural PET plastics.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
橙橙发布了新的文献求助10
3秒前
懒羊羊大王完成签到 ,获得积分10
4秒前
研友_85Y5z8发布了新的文献求助20
19秒前
40秒前
斯文败类应助研友_85Y5z8采纳,获得10
44秒前
ssnope完成签到,获得积分20
45秒前
47秒前
Helen完成签到 ,获得积分10
50秒前
顾矜应助wyj采纳,获得10
52秒前
emnjkl完成签到,获得积分20
52秒前
大模型应助恋雅颖月采纳,获得10
58秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得30
58秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
58秒前
无花果应助务实的犀牛采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
wyj发布了新的文献求助10
1分钟前
研友_85Y5z8发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
张靖发布了新的文献求助10
1分钟前
科研通AI5应助zhr采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
ssnope发布了新的文献求助10
1分钟前
852应助张靖采纳,获得10
1分钟前
恋雅颖月发布了新的文献求助10
1分钟前
zhr发布了新的文献求助10
1分钟前
不准上学发布了新的文献求助10
1分钟前
2分钟前
2分钟前
韩梦发布了新的文献求助10
2分钟前
chen发布了新的文献求助10
2分钟前
西兰完成签到,获得积分10
2分钟前
Orange应助zz采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
zz发布了新的文献求助10
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
领导范儿应助wyj采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
hgq发布了新的文献求助10
3分钟前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 2000
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 1000
こんなに痛いのにどうして「なんでもない」と医者にいわれてしまうのでしょうか 510
Questioning in the Primary School 500
いちばんやさしい生化学 500
The First Nuclear Era: The Life and Times of a Technological Fixer 500
频率源分析与设计 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3686666
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3236999
关于积分的说明 9829262
捐赠科研通 2948993
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1617111
邀请新用户注册赠送积分活动 764115
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 738322