Circular permutation of a bacterial tyrosinase enables efficient polyphenol‐specific oxidation and quantitative preparation of orobol
Notice bibliographique
Résumé
Tyrosinase is a type 3 copper oxygenase that catalyzes a phenol moiety into ortho-diphenol, and subsequently to ortho-quinone. Diverse tyrosinases have been observed across the kingdom including Animalia, Bacteria, Plantae, and Fungi. Among the tyrosinases, bacterial, and mushroom tyrosinases have been extensively exploited to prepare melanin, ortho-hydroxy-polyphenols, or novel plant secondary metabolites during the past decade. And their use as a biocatalyst to prepare various functional biocompounds have drawn great attention worldwide. Herein, we tailored a bacterial tyrosinase from Bacillus megaterium (BmTy) using circular permutation (CP) engineering technique which is a novel enzyme engineering technique to covalently link original N and C termini and create new termini on the middle of its polypeptide. To construct a smart rationally-designed CP library, we introduced 18 new termini at the edge of each nine loops that link α-helical secondary structure in BmTy. Among the small library, seven functional CP variants were successfully identified and they represented dramatic change in their enzyme characteristics including kinetic properties and substrate specificity. Especially, cp48, 102, and 245 showed dramatically decreased tyrosine hydroxylase activity, behaving like a catechol oxidase. Exploiting the dramatic increased polyphenol oxidation activity of cp48, orobol (3'-hydroxy-genistein) was quantitatively synthesized with 1.48 g/L, which was a 6-fold higher yield of truncated wild-type. We examined their kinetic characters through structural speculation, and suggest a strategy to solubilize the insoluble artificial variants effectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».