Fluorescence Activated Cell Sorting as a General Ultra-High-Throughput Screening Method for Directed Evolution of Glycosyltransferases
Notice bibliographique
Résumé
Glycosyltransferases (GTs) offer very attractive approaches to the synthesis of complex oligosaccharides. However, the limited number of available GTs, together with their instability and strict substrate specificity, have severely hampered the broad application of these enzymes. Previous attempts to broaden the range of substrate scope and to increase the activity of GTs via protein engineering have met with limited success, partially because of the lack of effective high-throughput screening methods. Recently, we reported an ultra-high-throughput screening method for sialyltransferases based on fluorescence-activated cell sorting (Aharoni et al. Nat. Methods 2006, 3, 609-614). Here, we considerably improve this method via the introduction of a two-color screening protocol to minimize the probability of false positive mutants and demonstrate its generality through directed evolution of a neutral sugar transferase, beta-1,3-galactosyltransferase CgtB. A variant with broader substrate tolerance than the wild-type enzyme and 300-fold higher activity was identified rapidly from a library of >10(7) CgtB mutants. Importantly, the variant effected much more efficient synthesis of G(M1a) and asialo G(M1) oligosaccharides, the building blocks of important therapeutic glycosphingolipids, than did the parent enzyme. This work not only establishes a new methodology for the directed evolution of galactosyltransferases, but also suggests a powerful strategy for the screening of almost all GT activities, thereby facilitating the engineering of glycosyltransferases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».