Engineering enzyme substrate scope complementarity for promiscuous cascade synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Biocatalytic cascades are uniquely powerful for the efficient, asymmetric synthesis of bioactive compounds. The high specificity of enzymes can enable one-pot reactions where the substrates, intermediates, and products react only with the intended enzyme. However, this same specificity can hinder the substrate scope of biocatalytic cascades because each constituent enzyme requires complementary activity. Here, we implement a substrate multiplexed screening (SUMS) approach to improve the substrate scope overlap of a two-enzyme cascade via directed evolution. This cascade leverages an L-threonine transaldolase, ObiH, to produce a range of β-OH amino acids that are subsequently decarboxylated to produce chiral 1,2-amino alcohols. Crucially, for the success of this cascade, we engineered a tryptophan decarboxylase to act efficiently on β-OH amino acids while avoiding activity on L-threonine, which is needed for ObiH activity. We leverage this exquisite selectivity with matched substrate scopes to produce a variety of chiral 1,2-amino alcohols in a one-pot cascade from aldehydes or styrene oxides. This route constitutes a new disconnection for the synthesis of β-adrenergic receptor agonists and shows how SUMS can be used to guide the development of promiscuous, C-C bond forming cascades.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».