Mining Thermophile Genomes for New PETases with Exceptional Thermostabilities Using Sequence Similarity Networks
Notice bibliographique
Résumé
Enzymatic hydrolysis of polyethylene terephthalate (PET) is a promising technology for advancing a circular PET economy. Several PET‐degrading α/β hydrolases have been identified, but the full potential of this enzyme family to catalyze PET hydrolysis remains largely unexplored. To address this, sequence similarity networks are employed to investigate the α/β hydrolase fold‐5 subfamily (IPR029059) for new PETases. Priority is given to sequences from thermophiles, as thermostable enzymes are likely more suitable for industrial applications. Ten enzymes with ≈20% sequence identity to the well‐known LCC‐PETase are identified, and seven are successfully overexpressed and purified for in vitro characterization. Each enzyme catalyzes the hydrolysis of p ‐nitrophenyl butyrate, a mimic of trimeric PET, and emulsified PET nanoparticles. Notably, three enzymes are also capable of hydrolyzing PET films. Novel PETases exhibit melting temperatures ( T m ) exceeding 55 °C and only modest losses of activity after incubation at 70 °C for 24 h. The crystal structure of AroC ( T m = 85 °C) is resolved to 2.2 Å, revealing several salt bridges that likely confer thermostability, and a unique loop that is conserved among the PETases described here. These novel enzymes will enable engineering campaigns to generate thermostable and catalytically efficient PETases for use as industrial biocatalysts.
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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 ».