Exploring Bacterial Carboxylate Reductases for the Reduction of Bifunctional Carboxylic Acids
Notice bibliographique
Résumé
Carboxylic acid reductases (CARs) selectively reduce carboxylic acids to aldehydes using ATP and NADPH as cofactors under mild conditions. Although CARs attracts significant interest, only a few enzymes have been characterized to date, whereas the vast majority of CARs have yet to be examined. Herein the authors report that 12 bacterial CARs reduces a broad range of bifunctional carboxylic acids containing oxo-, hydroxy-, amino-, or second carboxyl groups with several enzymes showing activity toward 4-hydroxybutanoic (4-HB) and adipic acids. These CARs exhibits significant reductase activity against substrates whose second functional group is separated from the carboxylate by at least three carbons with both carboxylate groups being reduced in dicarboxylic acids. Purified CARs supplemented with cofactor regenerating systems (for ATP and NADPH), an inorganic pyrophosphatase, and an aldo-keto reductase catalyzes a high conversion (50-76%) of 4-HB to 1,4-butanediol (1,4-BDO) and adipic acid to 1,6-hexanediol (1,6-HDO). Likewise, Escherichia coli strains expressing eight different CARs efficiently reduces 4-HB to 1,4-BDO with 50-95% conversion, whereas adipic acid is reduced to a mixture of 6-hydroxyhexanoic acid (6-HHA) and 1,6-HDO. Thus, our results illustrate the broad biochemical diversity of bacterial CARs and their compatibility with other enzymes for applications in biocatalysis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».