计算机辅助的头孢菌素C酰化酶的从头设计

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21476123
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0806.介科学与智能化工
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

In this project, the computer-aided de novo design methodology for enzyme catalyst will be developed based on superstructure modeling and systems optimization, and this method will be validated using the creation of a novel cephalosporin C (CPC) acylase which catalyzes the hydrolytic reaction of CPC to produce the important pharmaceutical intermediate 7-aminocephalosporanic acid (7-ACA). The key research contents include: (i) Develop protein scaffold selection algorithm and build scaffold library for target reaction based on three-dimensional database of proteins, i.e., PDB, and the size, shape, and simplified catalytic constraints of reaction transition state; (ii) Develop improved combinatorial optimization matching algorithm to anchor catalytic residues on selected scaffolds, the novel algorithm will consider no only the pre-organized catalytic residues but also the re-organization of the catalytic residues during different steps of the reaction; (iii) Develop improved algorithm for amino acid sequence selection at binding sites which will identify the Pareto solution of the multi-objective optimization problem for sequence selection where the two minimization targets are the folding energy of protein and binding energy between active site and small molecule transition state. Finally the scaffold library for de novo design of CPC acylase will be built and the artificial enzymes endowed with activity of catalyzing the hydrolysis of CPC will be used to validate the proposed computational strategy, and this integrated way of combining experiments and modeling will help us to investigate the physio-chemical rules behind the enzyme catalysis and enhance our enzyme design capability towards arbitrary target reaction so as to create great opportunities to develop green processes to replace the chemical processes with high emission.
本课题将以超结构建模及大系统优化为基础建立计算机辅助的酶分子从头设计计算策略,并以催化CPC水解制备7-ACA的反应过程为例设计CPC酰化酶进行实验验证。本课题在具体的建模过程中将重点研究(i)基于蛋白质三维数据库及目的反应过渡态小分子的大小、形状及简化催化约束开发骨架筛选算法及建立针对目的反应的骨架库;(ii)改进蛋白骨架上的催化残基匹配算法,匹配过程中不仅考虑催化残基的预组织还要考虑不同反应步骤之间催化残基的再组织约束;(iii)改进结合位点处的氨基酸序列选择优化算法,建立求解考虑蛋白折叠自由能最小及酶活性位点与小分子过渡态之间结合能最小的多目标优化模型。本课题将针对CPC水解反应建立蛋白骨架库及从头设计能够催化CPC水解的人工酶并进行实验验证,通过实验结果与模型计算相结合的方法探索酶分子从头设计的物理化学规律,从而为开发能够催化任意目的反应的人工酶打下理论基础。

结项摘要

本课题的背景是基于计算酶设计的方法创造人工酶催化非天然底物的反应从而开发制造精细化学品及药物中间体等的环境友好的绿色工艺。本课题以头孢类抗生素药物的酶法制备为具体的研究案例开发了一系列针对非天然反应的头孢菌素酰化酶。具体的研究内容包括:(i)开发了能够扫描结构数据库的匹配自组织酶活性位点模型的优化算法,该算法可以在天然骨架上将反应过渡态安装到<2Å的精度,从而为在惰性骨架上设计针对非天然反应的活性位点打下基础;(ii)针对头孢拉定的合成反应在蛋白质结构数据库中找到了能够催化头孢拉定水解及合成的新骨架,并设计了催化效率提高10倍的突变体;(iii)针对头孢菌素C水解制备7-氨基头孢烷酸的反应,在头孢菌素酰化酶N176的基础上设计了催化活性提高的突变体,在头孢菌素酰化酶AcyII的基础上设计了热稳定性提高的突变体;(iv)针对头孢拉定的合成反应,在青霉素酰化酶的基础上设计了动力学选择性提高10倍的突变体,并以这个突变体为基础开发了头孢拉定合成的酶法工艺,有望在工业上第一次实现头孢拉定的酶法合成。本课题开发的计算酶设计的研究方法可以用来设计催化头孢拉定以外的其它头孢类抗生素药物及非天然底物的酶催化剂,以此开发制备此类高附加值化学品及药物中间体的绿色工艺来取代传统的化学工艺,从而大大减少化工过程不可生物降解废物的排放,为解决我国目前面临的严重的环境危机带来机遇。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
Computational redesign of penicillin acylase for cephradine synthesis with high kinetic selectivity
用于高动力学选择性头孢拉定合成的青霉素酰化酶的计算重新设计
  • DOI:
    10.1039/c8gc03420f
  • 发表时间:
    2018-12-21
  • 期刊:
    GREEN CHEMISTRY
  • 影响因子:
    9.8
  • 作者:
    He, Jinwen;Huang, Xiaoqiang;Zhu, Yushan
  • 通讯作者:
    Zhu, Yushan
Computatinal design of thermostable mutants for cephalosporin C acylase from Pseudomonas strain SE83
假单胞菌 SE83 菌株头孢菌素 C 酰基转移酶热稳定性突变体的计算设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Computers and Chemical Engineering
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Zhaobin Xu;Ye Tian;Yushan Zhu
  • 通讯作者:
    Yushan Zhu
Computational design of cephradine synthase in a new scaffold identified from structural databases
从结构数据库中确定的新支架中头孢拉定合酶的计算设计
  • DOI:
    10.1039/c7cc02270k
  • 发表时间:
    2017-07-11
  • 期刊:
    CHEMICAL COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Huang, Xiaoqiang;Xue, Jing;Zhu, Yushan
  • 通讯作者:
    Zhu, Yushan
A mixed-integer linear programming-based scheduling model for refined-oil shipping
基于混合整数线性规划的成品油运输调度模型
  • DOI:
    10.1016/j.compchemeng.2017.01.031
  • 发表时间:
    2017-04
  • 期刊:
    Computers and Chemical Engineering
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Yixin Ye;Shengning Liang;Yushan Zhu
  • 通讯作者:
    Yushan Zhu
Computational design to improve catalytic activity of cephalosporin C acylase from Pseudomonas strain N176
提高假单胞菌菌株 N176 头孢菌素 C 酰化酶催化活性的计算设计
  • DOI:
    10.1039/c7ra04597b
  • 发表时间:
    2017-06
  • 期刊:
    RSC Advances
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Ye Tian;Zhaobin Xu;Xiaoqiang Huang;Yushan Zhu
  • 通讯作者:
    Yushan Zhu

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其他文献

P450酶特性研究进展与新型杂合酶的构建
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机与应用化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张玲玲;巴丽娜;林章凛;朱玉山
  • 通讯作者:
    朱玉山
细胞色素P450BM3蛋白质瞬时界面的计算设计研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机与应用化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨继;朱玉山
  • 通讯作者:
    朱玉山
双萜化合物对FOXO3a核转位调控机制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    南开大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘金花;朱玉山
  • 通讯作者:
    朱玉山

其他文献

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朱玉山的其他基金

基于大系统优化的CPC酰化酶的计算设计及实验验证
  • 批准号:
    21276136
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
计算酶设计中活性位点序列选择全局优化算法研究
  • 批准号:
    20976093
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    30.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于大规模混合整数线性规划的计算生物酶设计的研究
  • 批准号:
    20776075
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    30.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
考虑不确定性及可控性的动态系统优化设计方法的研究
  • 批准号:
    20506013
  • 批准年份:
    2005
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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