A combinatorial multi-site directed mutagenesis solution for improved thermal stability of <i>Lactobacillus plantarum</i> tannase
Notice bibliographique
Résumé
This study used a modified flapless (FLT) version of tannase from Lactobacillus plantarum, ( LpTan) to explore the effects of “stacking” site mutations predicted by Protein Repair One Stop Shop (PROSS) to increase stability. Four different LpTan structural-state models (including apo, substrate- and product- bound as well as FLT) were comparatively applied, yielding 143 predicted mutations. Of these, eight mutations (including Q63T, A65D, A184Y, A257D, V276Y, T321G, G421D, and G439D (FLT numbering)) were selected to stack, based on conservation of the prediction across all four structural states. Combinatorial screening of the arising 256-member library yielded a selection of possible hits, of which four were further characterized. Variant P6H7 contained 7 of the 8 mutations (excluding V276Y) and showed the highest significant kcat, 17% higher than FLT and 30% higher than LpTan, and a 4.5 °C increase in Tm . Variant P8E5 with 6 of 8 mutations (excluding A257D and G439D), yielded a 6.5 °C increase in Tm compared to FLT. The two other variants showed more moderate increases, albeit still greater than FLT or LpTan. Overall, the ability to design thermal stabilized versions of a tannase is emphasized. Putative mechanisms underlying the stabilization imparted by the highlighted variations are discussed.
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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 ».