- 3 次围观
12-氨基十二酸甲酯（ADAME）是合成尼龙12的关键前体，也是可持续微生物生产中颇具吸引力的目标产物。然而，ADAME的高效生物合成需要对十二酸甲酯（DAME）进行协同氧化和转氨反应，而为这一多步途径筛选相互兼容的酶仍然具有挑战性。在本研究中，我们采用基于机器学习的生物信息学筛选方法，鉴定了可替代的DAME-to-ADAME生物转化酶。在筛选的18个远缘相关AlkB同源蛋白中，来源于Alcanivorax sp. P2S70的AlkBGp01表现出对DAME的活性，能够生成12-羟基十二酸甲酯（HDAME）和12-氧代十二酸甲酯（ODAME），尽管其与Pseudomonas putida AlkB的序列一致性较低。进一步筛选鉴定出相互兼容的氧化还原伴侣蛋白，即与AlkBGp01同种来源的AlkG60和AlkTp04；二者与AlkBGp01组合后，ODAME的产量几乎达到P. putida AlkBFGJLT体系的6倍。通过将这3种新鉴定的蛋白进行融合，ODAME产量进一步提高了3倍以上。由融合的AlkBGp01、AlkG60和AlkTp04与AlaD以及新鉴定的ω-转氨酶EAV41574组成的优化单质粒系统，产生了0.28 mM gDCW−1的ADAME；与此前报道的基于P. putida AlkBFGJLT和AlaD-CV2025的系统相比，产量提高了5.6倍。这些结果表明，机器学习引导的酶发现能够鉴定具有功能的远缘同源酶及相互兼容的酶组合，从而构建高效的合成途径。本研究还强调了优化途径架构（包括酶融合和质粒构型）对于提高生物基单体前体微生物产量的重要性。
机器学习引导的酶发现与氧化还原系统工程：在大肠杆菌中高效生产尼龙单体12-氨基十二酸甲酯 | bioRxiv
跳转至主要内容
首页
关于
投稿
提醒 / RSS
搜索此关键词
高级搜索
最新结果
机器学习引导的酶发现与氧化还原系统工程：在大肠杆菌中高效生产尼龙单体12-氨基十二酸甲酯
Maiko Umemura
Yasushi Kamisaka
Masaki Yamamoto
Yuki Kuriya
Naoki Watanabe
Chuya Tateishi
Takuya Hashimoto
Manabu Kanno
Shuhei Noda
Michihiro Araki
Kazuhiro Fujimori
Junya Ikuta
doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.10.749670
Maiko Umemura 1 产业技术综合研究所；
在 Google Scholar 中查找该作者
在 PubMed 中查找该作者
在持有人为作者/资助方，其已授予bioRxiv永久展示该预印本的许可。
该文以 CC-BY-NC-ND 4.0国际许可协议 提供。
返回顶部
上一篇
下一篇
发布于2026年9月11日。
下载PDF
补充材料
电子邮件
感谢您有兴趣传播bioRxiv上的内容。
您的电子邮件地址 *
您的姓名 *
发送至 *
请输入多个地址，每行一个，或使用逗号分隔。
您将要发送以下内容：
机器学习引导的酶发现与氧化还原系统工程：在大肠杆菌中高效生产尼龙单体12-氨基十二酸甲酯
邮件主题
（您的姓名）从bioRxiv网站转发了一个页面给您
邮件正文
（您的姓名）认为您可能会对bioRxiv网站上的此页面感兴趣。
您的个人留言
验证码
此问题用于测试您是否为人类访客，并防止自动垃圾信息提交。
分享
机器学习引导的酶发现与氧化还原系统工程：在大肠杆菌中高效生产尼龙单体12-氨基十二酸甲酯
Maiko Umemura
Yasushi Kamisaka
Masaki Yamamoto
Yuki Kuriya
Naoki Watanabe
Chuya Tateishi
Takuya Hashimoto
Manabu Kanno
Shuhei Noda
Michihiro Araki
Kazuhiro Fujimori
Junya Ikuta
bioRxiv 2026.09.10.749670；
doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.10.749670
分享本文：
复制
引文工具
机器学习引导的酶发现与氧化还原系统工程：在大肠杆菌中高效生产尼龙单体12-氨基十二酸甲酯
Maiko Umemura
Yasushi Kamisaka
Masaki Yamamoto
Yuki Kuriya
Naoki Watanabe
Chuya Tateishi
Takuya Hashimoto
Manabu Kanno
Shuhei Noda
Michihiro Araki
Kazuhiro Fujimori
Junya Ikuta
bioRxiv 2026.09.10.749670；
doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.10.749670
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.10.749670v1?rss=1
🏷️ 机器学习酶发现 合成生物学 氧化还原系统工程 大肠杆菌代谢工程 尼龙单体生物合成 生物信息学筛选
来源出处
机器学习指导的酶发现与氧化还原系统工程，实现大肠杆菌高效生产尼龙单体12-氨基十二烷酸甲酯
https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.10.749670v1?rss=1