One-Pot Biocatalytic Transformation of Adipic Acid to 6-Aminocaproic Acid and 1,6-Hexamethylenediamine Using Carboxylic Acid Reductases and Transaminases
Notice bibliographique
Résumé
Production of platform chemicals from renewable feedstocks is becoming increasingly important due to concerns on environmental contamination, climate change, and depletion of fossil fuels. Adipic acid (AA), 6-aminocaproic acid (6-ACA) and 1,6-hexamethylenediamine (HMD) are key precursors for nylon synthesis, which are currently produced primarily from petroleum-based feedstocks. In recent years, the biosynthesis of adipic acid from renewable feedstocks has been demonstrated using both bacterial and yeast cells. Here we report the biocatalytic conversion/transformation of AA to 6-ACA and HMD by carboxylic acid reductases (CARs) and transaminases (TAs), which involves two rounds (cascades) of reduction/amination reactions (AA → 6-ACA → HMD). Using purified wild type CARs and TAs supplemented with cofactor regenerating systems for ATP, NADPH, and amine donor, we established a one-pot enzyme cascade catalyzing up to 95% conversion of AA to 6-ACA. To increase the cascade activity for the transformation of 6-ACA to HMD, we determined the crystal structure of the CAR substrate-binding domain in complex with AMP and succinate and engineered three mutant CARs with enhanced activity against 6-ACA. In combination with TAs, the CAR L342E protein showed 50-75% conversion of 6-ACA to HMD. For the transformation of AA to HMD (via 6-ACA), the wild type CAR was combined with the L342E variant and two different TAs resulting in up to 30% conversion to HMD and 70% to 6-ACA. Our results highlight the suitability of CARs and TAs for several rounds of reduction/amination reactions in one-pot cascade systems and their potential for the biobased synthesis of terminal amines.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».