[发明专利]一种酶的改良方法

说明书

本发明涉及一种酶的改良方法，综合利用计算生物学、大数据分析、合成生物学等技术,在高精度蛋白结构模拟的基础上，通过同时分析酶活性区域以及其蛋白表面氨基酸的保守性和共进化信息，结合蛋白质能量计算等方法理性设计突变体，为改良蛋白、高效筛选优质突变体等提供了一套全新的思路。

技术领域

本发明涉及一种酶的改良方法，尤其通过联合蛋白表面氨基酸和催化中 心氨基酸对酶进行设计，属于分子生物学和蛋白质工程领域。

背景技术

酶是具有催化功能的大分子物质，几乎可以催化生命过程中所有的化学 反应，其精确的空间结构使它们具有催化效率高和专一性强的优点。如何进 行合理的设计和改造以获得催化效率更高、选择性更强、稳定性和表达水平 更高的新酶正在成为研究热点。

目前，酶的工程改良策略主要是定向进化和理性设计。定向进化是通过 特定方法进行氨基酸突变，产生序列的多样性，并从中反复筛选具有预想功 能的突变体。例如，科学家们利用易错PCR及饱和突变等方法对其进行随机 突变，构建突变体库，筛选到可高效催化烯烃类化合物的酶突变体等。然而， 定向进化往往涉及高通量筛选，对于一些比较复杂的反应或实际操作难以实 现。为了提高筛选效率，科学家们结合理性设计对酶进行功能改良。理性设 计是利用蛋白模型或晶体结构推算出的能量函数改变蛋白功能，如底物的特异性、结构的稳定性、酶的动力学性质等。目前对于酶的理性设计技术较为 单一，通常是对酶进行结构模拟，通过分析底物与活性区域结合位点，设计 合理突变，改变酶的底物选择性与催化活性。

然而，对于一些与已解析的结构同源性较差的酶来说，尤其是膜蛋白， 晶体结构较难解析，单独利用同源建模难以获得高精度蛋白模拟结构，这种 情况下根据结构进行理性设计可信性降低，将大幅增加突变体筛选的工作量。 因此，需要一种有效减少筛选突变体工作量的方法。

另外，人们普遍认为酶的催化活性主要依赖于活性中心的关键氨基酸， 而非蛋白表面氨基酸。所以，旨在提高酶催化活性的突变设计中大多只关注 酶活性中心的关键氨基酸的改变，忽略了蛋白表面氨基酸对酶催化活性和稳 定性的影响。实际上，由于多数蛋白质在细胞内以三维空间结构的形式存在， 分布在蛋白质表面的氨基酸的一些特性对蛋白质折叠和聚合、蛋白稳定性、 蛋白质-蛋白质相互作用、分子识别、酶催化活性等功能都有影响，因此，同 时对蛋白表面氨基酸和酶活性中心进行设计可能会起到事半功倍的效果。

而且，上述理性设计方法还不能预判突变之后的蛋白是否仍然能稳定表 达。目前，对于蛋白稳定性及蛋白表达量的优化，科研人员还主要是通过删 掉蛋白跨膜结构或密码子优化等方法。这种优化方法获得的效果十分有限。 因此，亟需一种提高酶在异源表达系统中的蛋白稳定性或蛋白表达水平的理 性设计方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明综合利用计算生物学、大数据分析、合 成生物学等技术,在高精度蛋白结构模拟的基础上，通过同时分析酶的活性 区域及其蛋白表面氨基酸的保守性和共进化信息，结合蛋白质能量计算等方 法来理性设计突变体，为改良蛋白、高效筛选优质突变体等提供了一套全新 的思路。

本发明涉及一种酶的改良方法，或者本发明提供了一种提高酶在异源表 达系统中的蛋白稳定性或蛋白表达水平的方法；或者本发明提供一种通过改 变酶的表面氨基酸提高其催化活性和稳定性的方法；或者本发明提供一种蛋 白理性设计方法，尤其是一种膜蛋白理性设计方法；或者本发明提供一种高 效筛选突变体的方法；或者本发明提供一种减少蛋白理性设计的误差的方法。

具体而言，本发明提供一种酶的改良方法，所述方法包括如下步骤：

(一)获得高精度蛋白结构模型：

S1.采用同源建模对目的蛋白进行结构模拟，选择能量最低的蛋白模型；

S2.通过深度学习预测蛋白结构的可靠性并进行优化，获得高精度蛋白结 构模型。