Multiple routes of functional diversification of the plant BAHD acyltransferase family revealed by comparative biochemical and genomic analyses
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Large enzyme families catalyze metabolic diversification by virtue of their ability to use diverse chemical scaffolds. How enzyme families attain such functional diversity is not clear. Here, we addressed this question using BAHD acyltransferases as a model, and identified the routes by which duplication, promiscuity and sequence changes influenced BAHD diversification. This fast-evolving family expanded drastically during land plant evolution from 1-5 copies in algae to ∼100 copies in diploid angiosperm genomes. In vitro characterization of fourteen BAHDs against a substrate panel and compilation of >160 published activities revealed the wide prevalence of promiscuity among BAHDs. Using phylogenetic analysis, we predicted the substrate classes that the ancestral enzymes were likely capable of using prior to land plant origins. While the anthocyanin acylation activity was fixed in BAHDs later near the origin of angiosperms, in vitro testing of BAHDs from non-seed plant lineages suggested that the ability to acylate anthocyanins likely existed promiscuously millions of years prior to its fixation. Motif enrichment analysis in anthocyanin-acylating BAHDs identified two motifs fixed in the largest anthocyanin acylating clade. Molecular dynamic simulations and enzyme kinetics revealed the important role of an active site tryptophan, whose bulkiness, hydrophobicity and aromaticity are critical for anthocyanin acylation. Our results thus describe the molecular processes in robust, evolvable enzymes that drive emergence of functional diversity in enzyme families. One sentence summary Using a combination of phylogenetics, biochemistry and protein structure analysis, we investigated how the BAHD acyltransferase family evolved to use a structurally diverse array of substrates.
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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 ».