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Enhancement of protein thermostability by three consecutive mutations using loop-walking method and machine learning

热稳定性 突变体 定向进化 生物信息学 突变 伯克氏菌属 突变 计算生物学 生物 化学 生物化学 遗传学 基因 细菌
作者
Kazunori Yoshida,Shun Kawai,Masaya Fujitani,Satoshi Koikeda,Ryuji Kato,Tadashi Ema
出处
期刊:Scientific Reports [Nature Portfolio]
卷期号:11 (1) 被引量:18
标识
DOI:10.1038/s41598-021-91339-4
摘要

Abstract We developed a method to improve protein thermostability, “loop-walking method”. Three consecutive positions in 12 loops of Burkholderia cepacia lipase were subjected to random mutagenesis to make 12 libraries. Screening allowed us to identify L7 as a hot-spot loop having an impact on thermostability, and the P233G/L234E/V235M mutant was found from 214 variants in the L7 library. Although a more excellent mutant might be discovered by screening all the 8000 P233X/L234X/V235X mutants, it was difficult to assay all of them. We therefore employed machine learning. Using thermostability data of the 214 mutants, a computational discrimination model was constructed to predict thermostability potentials. Among 7786 combinations ranked in silico, 20 promising candidates were selected and assayed. The P233D/L234P/V235S mutant retained 66% activity after heat treatment at 60 °C for 30 min, which was higher than those of the wild-type enzyme (5%) and the P233G/L234E/V235M mutant (35%).
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