Genome Mining Leads to the Identification of a Stable and Promiscuous Baeyer‐Villiger Monooxygenase from a Thermophilic Microorganism
Notice bibliographique
Résumé
Baeyer-Villiger monooxygenases (BVMOs) are NAD(P)H-dependent flavoproteins that convert ketones to 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 BVMOs that are both stable and promiscuous. Our genome mining led to the identification of an enzyme from Chloroflexota bacterium (strain G233) dubbed ssnBVMO that exhibits i) the highest melting temperature of any naturally sourced BVMO (62.5 °C), ii) a remarkable kinetic stability across a wide range of conditions, similar to those of PAMO and PockeMO, iii) optimal catalysis at 50 °C, and iv) a broad substrate scope that includes linear aliphatic, aromatic, and sterically bulky ketones. Subsequent quantitative assays using propiophenone demonstrated >95 % conversion. Several fusions were also constructed that linked ssnBVMO to a thermostable phosphite dehydrogenase. These fusions can recycle NADPH and catalyze oxidations with sub-stoichiometric quantities of this expensive cofactor. Characterization of these fusions permitted identification of PTDH-L1-ssnBVMO as the most promising protein that could have utility as a seed sequence for enzyme engineering campaigns aiming to develop biocatalysts for Baeyer-Villiger oxidations.
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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 ».