One-Pot Biocatalytic Transformation of Adipic Acid to 6-Aminocaproic Acid and 1,6-Hexamethylenediamine Using Carboxylic Acid Reductases and Transaminases
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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.
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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 découle