Using Molecular Simulation to Guide Protein Engineering for Biocatalysis in Organic Solvents

生物催化 分子动力学 生化工程 蛋白质工程 合理设计 化学 定向进化 溶剂化 力场(虚构) 理论(学习稳定性) 计算机科学 纳米技术 计算化学 材料科学 工程类 溶剂 有机化学 催化作用 生物化学 离子液体 人工智能 基因 突变体 机器学习
作者
Haiyang Cui,Markus Vedder,Ulrich Schwaneberg,Mehdi D. Davari
出处
期刊:Methods in molecular biology [Springer Science+Business Media]
卷期号:: 179-202 被引量:11
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-1826-4_10
摘要

Biocatalysis in organic solvents (OSs) is very appealing for the industry in producing bulk and/or fine chemicals, such as pharmaceuticals, biodiesel, and fragrances. The poor performance of enzymes in OSs (e.g., reduced activity, insufficient stability, and deactivation) negates OSs' excellent solvent properties. Molecular dynamics (MD) simulations provide a complementary method to study the relationship between enzymes dynamics and the stability in OSs. Here we describe computational procedure for MD simulation of enzymes in OSs with an example of Bacillus subtilis lipase A (BSLA) in dimethyl sulfoxide (DMSO) cosolvent with software GROMACS. We discuss main essential practical issues considered (such as choice of force field, parameterization, simulation setup, and trajectory analysis). The core part of this protocol (enzyme-OS system setup, analysis of structural-based and solvation-based observables) is transferable to other enzymes and any OS systems. Combining with experimental studies, the obtained molecular knowledge is most likely to guide researchers to access rational protein engineering approaches to tailor OS resistant enzymes and expand the scope of biocatalysis in OS media. Finally, we discuss potential solutions to overcome the remaining challenges of computational biocatalysis in OSs and briefly draw future directions for further improvement in this field.
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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
飞天罗汉果完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
浮游应助slm3097688537采纳,获得10
2秒前
张作雅发布了新的文献求助10
3秒前
机灵火车发布了新的文献求助10
3秒前
hhj发布了新的文献求助20
4秒前
4秒前
Ava应助邵大王采纳,获得10
4秒前
式微发布了新的文献求助10
5秒前
丘比特应助大圣采纳,获得10
5秒前
5秒前
Leila完成签到 ,获得积分10
5秒前
ephore应助Llllll采纳,获得60
5秒前
勿明发布了新的文献求助10
6秒前
哈哈完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
萧瑟应助jeep先生采纳,获得10
7秒前
9秒前
10秒前
亮亮完成签到 ,获得积分10
10秒前
儒雅友菱完成签到,获得积分10
10秒前
连茂琦完成签到,获得积分10
10秒前
仪飞冲天小女警完成签到,获得积分10
10秒前
乔安完成签到 ,获得积分20
11秒前
12秒前
流香发布了新的文献求助10
12秒前
桐桐应助虚幻的飞阳采纳,获得30
13秒前
13秒前
zfr662发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
ding应助cptbtptp采纳,获得10
15秒前
15秒前
15秒前
科研通AI6应助小柒采纳,获得10
16秒前
小困包完成签到 ,获得积分10
16秒前
17秒前
感谢暴躁的火车转发科研通微信,获得积分50
18秒前
tt发布了新的文献求助30
18秒前
134345发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 1500
International Encyclopedia of Business Management 1000
Encyclopedia of Materials: Plastics and Polymers 1000
Architectural Corrosion and Critical Infrastructure 1000
Early Devonian echinoderms from Victoria (Rhombifera, Blastoidea and Ophiocistioidea) 1000
Hidden Generalizations Phonological Opacity in Optimality Theory 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4934001
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4202038
关于积分的说明 13055784
捐赠科研通 3976153
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2178833
邀请新用户注册赠送积分活动 1195113
关于科研通互助平台的介绍 1106495