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近日，生物所微生物蛋白設(shè)計(jì)與智造團(tuán)隊(duì)與國(guó)內(nèi)外多家科研單位開(kāi)展合作,，成功構(gòu)建人工智能預(yù)測(cè)模型MPEPE,，基于深度學(xué)習(xí)和分子進(jìn)化的策略模擬分析異源基因在大腸桿菌中表達(dá)，提高了異源蛋白在大腸桿菌中的表達(dá)量,。該研究促進(jìn)了對(duì)基因序列與蛋白可溶性表達(dá)之間關(guān)系的認(rèn)識(shí)，并為酶蛋白的理性分子設(shè)計(jì)提供了新方法,。相關(guān)研究成果發(fā)表在《計(jì)算與結(jié)構(gòu)生物技術(shù)期刊（Computational and Structural Biotechnology Journal）》上,。 酶蛋白是一類具有生物學(xué)功能的特殊材料，廣泛用于工業(yè),、醫(yī)藥,、農(nóng)業(yè),、化學(xué)分析、環(huán)境保護(hù),、能源開(kāi)發(fā)和生命科學(xué)研究等領(lǐng)域,。實(shí)現(xiàn)酶蛋白的異源高水平表達(dá)對(duì)于酶的理論研究及大規(guī)模工業(yè)化生產(chǎn)都非常重要，但目前相關(guān)理論基礎(chǔ)尚不明晰,，對(duì)酶蛋白定向設(shè)計(jì)的方法仍然缺乏,。當(dāng)前，以深度學(xué)習(xí)為代表的計(jì)算技術(shù)不斷突破, 為提升酶蛋白異源表達(dá)量的分子設(shè)計(jì)提供了新思路,。 本研究嘗試采用深度學(xué)習(xí)和分子進(jìn)化相結(jié)合的研究手段,，構(gòu)建了基于多層深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN) 的預(yù)測(cè)模型MPEPE，并選擇6438種在大腸桿菌中已知表達(dá)量的蛋白對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練,。分子進(jìn)化分析顯示,，該模型可虛擬篩選出可提升酶蛋白異源表達(dá)量但不會(huì)破壞酶功能的突變位點(diǎn)。將該策略應(yīng)用于漆酶13B22 和葡萄糖脫氫酶(FAD-AtGDH) 兩種酶蛋白的異源表達(dá)時(shí),，發(fā)現(xiàn)分子設(shè)計(jì)的多點(diǎn)突變體可大幅度提升其在大腸桿菌中的可溶性表達(dá)量,。這些結(jié)果進(jìn)一步表明MPEPE策略的有效性，可應(yīng)用于外源蛋白表達(dá)量的分子設(shè)計(jì),。 生物所博士生丁尊丹和關(guān)菲菲博士為本論文共同第一作者,，生物所田健研究員、北京畜牧獸醫(yī)研究所黃火清研究員,，以色列特拉維夫大學(xué)Tamir Tuller 教授為論文的共同通訊作者,。該研究得到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、中央公益性科研機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)研究基金的資助,。
基于深度學(xué)習(xí)和進(jìn)化分析的高表達(dá)異源蛋白分子設(shè)計(jì)流程MPEPE 原文鏈接： |
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