Genome mining leads to the identification of a stable and promiscuous Baeyer-Villiger monooxygenase from a thermophilic microorganism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Baeyer-Villiger monooxygenases are NAD(P)H-dependent flavoproteins that catalyze oxygen insertion reactions which convert ketones to valuable esters and lactones. While these enzymes offer an appealing alternative to traditional Baeyer-Villiger oxidations, these proteins tend to be either too unstable or exhibit too narrow of a substrate scope for implementation as industrial biocatalysts. Here, sequence similarity networks were used to search for novel Baeyer-Villiger monooxygenases that are both stable and substrate promiscuous. Our genome mining efforts led to the identification of an enzyme from Chloroflexota bacterium (strain G233) dubbed ssn BVMO that exhibits i) the highest melting temperature recorded to date for a naturally sourced Baeyer-Villiger monooxygenase, ii) a remarkable kinetic stability across a wide range of conditions, and iii) a broad substrate scope that includes linear aliphatic, aromatic, and sterically bulky ketones. Kinetic characterization of this enzyme was undertaken to identify the optimal conditions for ssn BVMO catalysis, and a subsequent quantitative assay using propiophenone as a substrate afforded more than 95% conversion. To spur the implementation of this enzyme as an oxidative biocatalyst, several fusion proteins were constructed that linked ssn BVMO to a thermostable phosphite dehydrogenase. These self-sufficient enzymes can recycle NADPH and permit oxidations to be run with sub-stoichiometric quantities of this expensive cofactor. Extensive characterization of these fusion enzymes permitted identification of PTDH-L1- ssn BVMO as the most promising oxidative biocatalyst. Results described herein demonstrate that this new monooxygenase has significant potential as a useful industrial biocatalyst for Baeyer-Villiger oxidations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 ».