Sequence Similarity Network Guided Discovery of a Dehydrogenase for Asymmetric Carbonyl Dehydrogenation
Notice bibliographique
Résumé
Carbonyl dehydrogenation is one of the most valuable transformations in modern synthetic chemistry. As compared to traditional chemical synthesis methods, enzymatic dehydrogenation offers a greener and more selective alternative. However, except for a few rare natural dehydrogenases for desaturation, current enzymatic methods predominantly rely on enzyme promiscuity, which often suffers from lower efficiency and limited reaction controllability. Herein, we employed sequence similarity networks to mine natural dehydrogenases from a vast array of sequences with potential dehydrogenation activity. This approach led to the discovery of an uncharacterized FAD-dependent enzyme capable of efficiently performing the desymmetrizing desaturation of cyclohexanones, thereby generating diverse cyclohexenones bearing remote γ-quaternary stereocenters. The current method has enhanced the turnover frequency (TOF) by approximately 178-fold as compared to the best existing biocatalytic strategies and displayed almost no overoxidation reactions. Through a combination of experimental assays and computational studies, we elucidated that this enzyme enhances its dehydrogenation capability through an unconventional proton relay system, absent in previously reported enzyme promiscuity systems. Additionally, this streamlined enzymatic process demonstrated scalability to gram-scale synthesis with maintained efficiency and selectivity, offering robust and sustainable alternatives for the synthesis of chiral cyclohexenones with high optical purity.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».